Expanding our research on breast cancer screening to Japan

Japanese version follows

Six months ago, we joined a groundbreaking new research partnership led by the Cancer Research UK Imperial Centre at Imperial College London to explore whether AI technology could help clinicians diagnose breast cancers on mammograms quicker and more effectively.

Breast cancer is a huge global health problem. Around the world, over 1.6 million people are diagnosed with the disease every single year, and 500,000 lose their life to it – partly because accurately detecting and diagnosing breast cancer still remains a huge challenge.

Working alongside leading breast cancer experts, clinicians and academics in the UK, we’ve been exploring whether machine learning (a form of AI) could help address this issue.

Today, we’re delighted to announce that this project is expanding internationally, with The Jikei University Hospital, one of Japan’s foremost medical institutions, joining the collaboration as part of a wider five year partnership they have signed with DeepMind Health.

For the purposes of this research, they will be working with us to analyse historic, de-identified mammograms from around 30,000 women taken at the hospital between 2007 and 2018. These will be analysed with AI technology alongside the historic de-identified mammograms already provided by the UK OPTIMAM mammography database in order to investigate whether the technology can spot signs of cancerous tissue on these X-rays more effectively than current screening techniques allow. De-identified breast ultrasounds from around 30,000 women and 3,500 de-identified breast MRI scans will also be shared by The Jikei University Hospital during the course of the project.

Working with partners and data from multiple countries in a single project is a first for DeepMind Health. We hope that doing so will help us work towards our ambition to create technology that works for everyone around the world, because it will help us minimise bias.

Bias can occur when you train an AI system on data which doesn’t accurately reflect the people it is being designed for, and it’s a serious problem. By under-representing or even excluding certain groups from a dataset – be it by age, ethnicity, or gender – you create technology which doesn’t best meet their needs.

In health, where genetic and biological differences between certain groups are commonplace, this could have a huge impact on patient care. In the field of mammography, for example, there can be considerable variations in breast density between ethnic groups. Bias in our AI system could therefore result in breast cancers being misidentified or even missed altogether if the technology is not set up to reflect these differences.

Training our algorithm on representative datasets from the UK and Japan is one of a number of ways we’re looking to overcome this. In time, we hope to extend this research further to other international partners too.

As with all of our research, DeepMind is committed to treating the data from The Jikei University Hospital with the utmost care and respect. As is standard practice, the data being used in the research remains in the full control of our partners, and is being stored to world-class standards of security and encryption. Additionally, all medical information will be de-identified before it is transferred, with any information that could identify an individual being removed before researchers can conduct their analysis. More details on the de-identification process that has been applied to this data can be found here.

Professor Ara Darzi, Director of the Cancer Research UK Imperial Centre, said: “The involvement of The Jikei University Hospital in a global research partnership will help take us one step closer to developing technology that could ultimately transform care for the millions of people who develop breast cancer around the world every year.”

It’s early days for this work, but we’re optimistic about the long-term potential for AI technology in this area and hope, in time, to explore how it could help in the analysis of other forms of breast imaging. It’s a hugely exciting opportunity to make a difference to breast cancer treatment across the world, and we’ll keep you updated as we continue on this journey.


半年前、DeepMind は、インペリアル・カレッジ・ロンドンの Cancer Research UK Imperial Centre が主導する革新的なリサーチパートナーシップへの参画を発表しました。本研究は、臨床医によるマンモグラフィを用いた乳がんスクリーニングにおいて、AI 技術がプロセスの迅速化や効率化にいかに貢献できるかを探ることを目的としています。

乳がんは世界規模の重要な健康問題です。その正確な検出と診断には未だ大きな課題が残っており、世界では毎年 160 万人を超える人々が乳がんと診断され、50 万人が命を落としています。

私たちは、英国における乳がんの優れた専門医や臨床医、研究者と協力し、この課題解決に対して、機械学習(AI の一形式)はどのように貢献できるのかを探る研究を行っています。

本日、日本の先進的な医療機関の一つである東京慈恵会医科大学附属病院が、本研究への参加を発表されました。これは、DeepMind Health と東京慈恵会医科大学附属病院の 5 年間のパートナーシップ契約に基づくもので、同病院の参画により本研究の国際化が進むことを喜ばしく思っています。

本研究では、東京慈恵会医科大学附属病院と DeepMind が共同で、2007 年~ 2018 年に同病院で、過去に撮影され、かつ匿名化された 約 30,000 人の女性のマンモグラフィの分析を行います。これらのデータは、UK OPTIMAM (英国)が保有するマンモグラフィデータベースに保管されている過去に撮影され、匿名化されたマンモグラフィのデータと合わせて AI 技術による解析を行い、AI 技術が現在のスクリーニング技術よりも効果的に  X 線画像上でがん性組織の兆候を検出できるか検討します。また、本研究の過程では、東京慈恵会医科大学附属病院より、約 3 万人の女性の匿名化された乳房超音波検査画像および 3,500 の匿名化された乳房 MRI スキャン画像の共有を予定しています。

DeepMind は「世界中の人々にとって役立つテクノロジーを創造する」ことをそのミッションに掲げています。DeepMind Health にとって、パートナーやデータが複数国にまたがるプロジェクトは初の試みですが、まさにこのようなプロジェクトがバイアス(偏り)の極小化を助け、目標の実現へと前進させることに繋がるものと考えています。

「バイアス」は、正しく対象を反映しないデータ(偏ったデータ)を用いて AI システムを訓練した場合に起きる深刻な問題です。データセットから年齢、人種(民族)、性別等の特定のグループを過小評価したり、除外したりすると、ニーズに合わない技術を生み出すことになりかねません。

医療の世界において、特定グループ間に遺伝的および生物学的な相違があることは当然で、患者のケアにも大きな影響を与えます。マンモグラフィの分野をとってみると、人種(民族)によって乳腺濃度にかなりの変動があることがわかっています。つまり、これらの違いが AI システムに反映されなければ、そのシステムは乳がんを正しく検出できなかったり、見逃すといった結果を招く可能性があります。


DeepMind における全ての研究と同様に、私たちは東京慈恵会医科大学附属病院のデータを細心の注意と敬意のもとに取扱うことをお約束します。標準的な手順に従い、研究で使用されているデータは、引き続き完全にパートナー機関の管理下にあり、世界標準のセキュリティと暗号化により保護されます。また、すべての医療情報は、DeepMind への提供前に匿名化処理が行われ、個人が識別できる情報は研究者が分析を行う前に削除されます。このデータに適用される匿名化のプロセスについて、詳細は PIPAをご参照ください。

Cancer Research UK Imperial Centre ディレクターである Ara Darzi 教授は、次のように述べています。「グローバルなリサーチパートナーシップへの東京慈恵会医科大学附属病院の参画は、毎年世界中で乳がんを発症する数百万人の人々の治療を変革するかもしれない技術の開発に一歩近づくことを意味しています。

本取組みは緒に就いたばかりですが、この分野における AI テクノロジーの長期的な可能性について、私たちは楽観的であり、将来的には他のタイプの乳房画像診断においても役立つ方法を探求できる可能性に期待を持っています。これは世界の乳がん治療を変えるかもしれない挑戦です。研究の進捗にあわせて、皆様に最新の情報をお届けして参ります。