2018年10月4日，東京慈恵会医科大学附属病院は，DeepMind Healthと5年間の医学研究パートナーシップを締結したことを発表した。これによりDeepMindが参画する，インペリアル・カレッジ・ロンドン（Cancer Research UK Imperial Centre）主導の革新的なリサーチパートナーシップに，新たなパートナーとして同院が参加することとなる。本リサーチパートナーシップは，乳がんスクリーニングを大きく変える可能性を持ち，乳がんの早期診断と疾病管理の向上に繋がるものと考えている。

乳がんは世界的にも女性にとって非常に一般的な癌。毎年，世界中で160万以上の女性が乳がんと診断されており，医学の進歩にもかかわらず，日本では2016年一年で14,000人を超える女性が，そして世界では毎年50万人が命を落としている。

早期発見が毎年何千もの命を救い，乳がんを患う患者の治療によい効果をもたらすことが分かっているが，一方で，乳がんを正確に検出し，診断することは必ずしも容易ではない。

診断を困難にする要因の一つとして，乳房スクリーニングが完璧でない事が挙げられる。早期にがんを検出するために，臨床医はマンモグラフィー（乳房のX線）を使用しているが，残念ながら毎年数千の症例が見落とされ，そのうちの30%が検査の間に進行する「中間期がん」であることが分かっている。加えて，誤診や過剰診断の例も依然として存在する。マンモグラフィによるスクリーニング後に，乳房超音波や乳房 MRI等の検査結果が追加情報を与えてはくれるが，スクリーニング初期段階のマンモグラフィーでの正しい診断が肝要である。

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う。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する。また，本研究の過程で，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る。

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る。「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。」

東京慈恵会医科大学附属病院では，このDeepMindとのコラボレーションを通じ，最先端の機械学習テクノロジーが，乳がんスクリーニングの改善に寄与し，医師にとって有益となり得るかを検証していく。