猫や犬を超えたディープラーニング：ディープニューラルネットワークによる乳がん診断の最近の進展

ディープラーニングは、コンピュータ業界において驚異的な革命的変化を示しており、その影響は放射線学や画像科学においてもスクリーニングのパラダイムを劇的に変え始めています。具体的には、これらの進展はコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発に影響を与えています。これらの技術は長い間、放射線科医や臨床医のための「セカンドオピニオン」ツールと考えられてきました。しかし、ディープニューラルネットワークの大幅な改善により、学習アルゴリズムの診断能力は人間の専門知識（放射線科医、臨床医など）のレベルに迫り、CADのパラダイムを「セカンドオピニオン」ツールから、より協力的なユーティリティにシフトしています。本論文では、乳がん診断のためのディープラーニング技術に基づいて最近開発されたCADシステムをレビューし、以前の確立されたシステムと比較してその優位性を説明し、アルゴリズムの開発を含む改善された成果の背後にある方法論を定義し、乳がんスクリーニングと診断における残された課題を説明します。また、人工知能アルゴリズムが進化し続ける中で、変化を続ける新しいCADモデルの将来の方向性についても議論します。