甲状腺結節は極めてありふれたものであり、体内に存在する人の割合は67％にのぼると報告され、結節性甲状腺がんは甲状腺の病気で一番多いものです。一部の甲状腺がんでは遺伝子の異常により発生することが知られていますが、多くは原因不明です。広島・長崎・福島の被ばく者およびチェルノブイリ原発事故の被ばく者の研究から、若年での放射線大量被爆が甲状腺がんの危険因子になることが分かっています。

       甲状腺結節の検査は昔は視診、触診結節の有無と大きさ、性状（硬さや広がり）などを調べるために、首の周囲（甲状腺の周辺部）の視診と触診を行いました。最近は甲状腺超音波で調べ、手で触れないような結節も見つけ、結節の大きさや性状を詳しく調べることができ、結節の検出と評価には最も簡便で有用な検査方法であります。　　

　　どんなに経験を積んだ甲状腺専門医でも乗り越えれない壁があると言われておりますが、人間の経験を学習データとして深層学習する甲状腺画像AI診断システムが補助・支援をすると、診断結果が医師の経験に大きく依存することはありません。
　　超音波検査では、甲状腺AIシステムにより、がんのリスクを予測し、異常が疑われる領域を見つける際の診断の医師業務が大きく軽減されます。医師は診断の分析や患者への説明に、より多くの時間を割くことができるようになります。

　　異常が疑われる領域を見つけ、甲状腺がんの正確な鑑別のためには細針吸引生検が必要となります。超音波検査段階で悪性が疑われれば、精密検査として穿刺吸引細胞診を行って良悪性の鑑別を行いますが、AIの活用により、良性が大多数を占める不要な生検を回避できます。