深層学習アルゴリズムを用いた咽頭画像からの性別識別
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Identifying sex from pharyngeal images using deep learning algorithm
雑誌名：Sci Rep. 2024 Aug 02; 14(1): 17954.
概 要：
本研究は、咽頭画像を用いて個人の性別を識別する深層学習モデルの開発を目的としています。これまでの研究では、網膜画像から性別を特定できることが示されていますが、咽頭画像に関しては未検証でした。日本の64のプライマリケアクリニックからインフルエンザ様症状を訴える患者の咽頭画像と人口統計情報を収集し、51のクリニックから得た20,319枚の画像を用いてモデルを訓練しました。残りの13クリニックからの4,869枚の画像で検証を行い、受信者動作特性曲線の面積（AUROC）を用いてモデルの性能を評価しました。
方 法：
本研究は、20,319枚の咽頭画像を用いた深層学習に基づく分類モデルの訓練を行ったコホート研究です。モデルは、複数インスタンス畳み込みニューラルネットワークを組み込み、残りの13クリニックからの4,869枚の画像で検証しました。主要評価指標は、受信者動作特性曲線の面積（AUROC）で、0.883（95% CI 0.866-0.900）を達成しました。
結 果：
モデルは、性別識別においてAUROC 0.883を達成しました。20歳以上の個人においては、分類性能が大幅に向上し、年齢とともに性別特有のパターンが現れる可能性が示唆されました。サリエンシーマップにより、モデルが主に咽頭後壁と口蓋垂に焦点を当てていることが示されました。
結 論：
本研究は、深層学習アルゴリズムを用いて咽頭画像から個人の性別を正確に識別できる可能性を示しました。これは、咽頭画像の有用性を示すものであり、今後の研究や臨床応用において重要な意義を持つと考えられます。