近畿大学と京都大学など、8種類の色素性皮膚病変を判別し判断根拠を可視化するAIを開発
近畿大学医学部皮膚科学教室の大塚篤司主任教授、飯沼紀実氏らの研究グループは、京都大学、札幌医科大学、広島大学と共同で、一般的なカメラで撮影した皮膚の画像から8種類の色素性皮膚病変を自動で見分ける人工知能（AI）を開発した。
開発されたAIは、診断精度に加えて、皮膚写真のどこに注目して判断したのかをヒートマップとして示すことができ、判断根拠を人が目で確認できる点を特徴とする。研究成果は、令和8年（2026年）7月23日に『JAAD International』に掲載された。
8種類の色素性皮膚病変を判別し根拠を可視化するAIを開発
近畿大学医学部皮膚科学教室主任教授の大塚篤司氏、近畿大学病院皮膚科専攻医・近畿大学大学院医学研究科医学系専攻博士課程の飯沼紀実氏らの研究グループは、京都大学大学院医学研究科皮膚科学教室助教の入江浩之氏、札幌医科大学、広島大学と共同で、通常のカメラで撮影した一般的な皮膚の画像から、しみ、ほくろ、皮膚がんなど8種類の色素性皮膚病変を自動で見分けるAIを開発した。
開発されたAIは、皮膚写真の中でどこに注目して診断したのかを、色の濃淡で示すヒートマップとして描き出す機能を備える。これにより、AIが病変のどの部分に着目して判別したのかを人が目で確認できるようになったとしている。本件に関する論文は、令和8年（2026年）7月23日に、エルゼビア社が米国皮膚科学会（AAD）とともに発行する皮膚科学の国際的な学術雑誌『JAAD International』に掲載された。
診断根拠の可視化が課題とされてきた背景
色素性皮膚病変には良性のものと悪性のものが含まれ、皮膚がんを含む悪性病変を早期に見分けることは臨床上重要とされている。これまでAIによる画像診断は、精度が高い場合でも、判断の理由が示されない、いわゆるブラックボックスの状態であることが、医療現場で実際に使用する際の障壁の一つとされてきた。
従来、色素性病変の詳細な観察には、ダーモスコープと呼ばれる特殊な医療機器が用いられることが多いが、今回開発されたAIは、そうした専用機器を使わずに、一般的なカメラで撮影した画像を対象として高い判別精度を目指した点に位置づけられる。研究グループは、皮膚科専門医が常駐していない地域における診断精度の向上に、こうした技術が寄与し得る可能性があるとしている。
事実関係の整理
- 情報の種類：研究発表（学術論文）
- 発表主体：近畿大学医学部皮膚科学教室（大塚篤司主任教授、飯沼紀実氏ら）、共同研究機関として京都大学、札幌医科大学、広島大学
- 対象：一般的なカメラで撮影された皮膚画像、8種類の色素性皮膚病変（しみ・ほくろ・皮膚がんなど）
- 主要な成果：8種類の色素性皮膚病変の自動判別、判断根拠を示すヒートマップの生成
- 掲載誌：『JAAD International』（令和8年〈2026年〉7月23日掲載）、DOI：10.1016/j.jdin.2026.07.002
参考文献