mpoxウイルス感染による皮膚病変を分類する深層学習アルゴリズム
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：A deep-learning algorithm to classify skin lesions from mpox virus infection
雑誌名：Nat Med. 2023 Mar;29(3):738-747.
概 要：
本研究は、mpoxウイルス（旧称：サル痘ウイルス）感染の早期発見を目的とし、特徴的な皮膚病変を識別するための画像ベースの深層畳み込みニューラルネットワーク（MPXV-CNN）を開発しました。139,198枚の皮膚病変画像を用いて、MPXV画像676枚と非MPXV画像138,522枚を含むデータセットを構築しました。検証およびテストコホートにおいて、MPXV-CNNの感度はそれぞれ0.83および0.91、特異度は0.965および0.898、曲線下面積（AUC）は0.967および0.966でした。さらに、皮膚の色調や体の部位に関わらず、分類性能は堅牢でした。このアルゴリズムは、mpoxウイルスの流行抑制に寄与する可能性があります。
方 法：
本研究は、139,198枚の皮膚病変画像を用いたコホート研究です。データセットは、MPXV画像676枚と非MPXV画像138,522枚から構成され、検証およびテストコホートに分割されました。MPXV-CNNの感度、特異度、AUCを主要評価指標として評価しました。
結 果：
MPXV-CNNは、検証およびテストコホートにおいて感度0.83および0.91、特異度0.965および0.898、AUCは0.967および0.966を達成しました。前向きコホートでは感度0.89を示しました。皮膚の色調や体の部位に関わらず、分類性能は堅牢でした。
結 論：
MPXV-CNNは、mpoxウイルスによる皮膚病変を高精度で識別できる可能性が示され、流行抑制に寄与するためのツールとしての利用が期待されます。