AI医療診断 患者の肉体的負担を軽減し医療費負担も抑制

AI医療診断 患者の肉体的負担を軽減し医療費負担も抑制

がんの疑いをAIが判定する胃の内視鏡検査

 がんなどの病変の「見落とし」が相次いでいる。2018年6月には、千葉大学病院で画像診断ミスにより患者2人のがん発見が遅れ、死亡していたことが発覚。患者や家族からすれば“本来、助かった命”が、医師のミスで失われているのである。そんななか、「AI」に期待が集まっている──。

 AI医療診断は【1】画像を読み取り病気かを判断、【2】過去のデータから病気リスクを検知、【3】治療の判断の3ジャンルに分かれる。とりわけ進化が速いのが、【1】の画像診断だ。日本医師会・学術推進会議「人工知能(AI)と医療」の委員である門田守人・大阪大学名誉教授がいう。

「CTやX線などの画像診断ではどんどんAIが浸透すると思います。学習に使えるデータが多ければ、“写った腫瘍を見つける”といった『正解のある問い』はAIの最も得意な分野です」

 政府も2019年度予算などでAI関連予算を1000億円超確保し、前年度から倍増させるとみられている。政策的な追い風もあり、システムの開発・導入が次々と進んでいる。

 見落としの原因の一つは医師の「作業量の多さ」だ。

 広島大学病院は胸部・腹部の臓器や大動脈などのCT画像診断の支援にAIを用いるシステムの導入を進める。「実用化時期は未定」(広報担当)だが、画像の仕分けや文献から似た症例を探すなどの医師の作業時間が最大6分の1に短縮できる可能性があるという。

 肺がんの見落としが減ったり、大動脈のCT画像で血栓が見つかれば、脳卒中を防げる可能性もある。

 小倉記念病院(福岡・北九州市)は医療機器メーカーと共同研究で、動脈の詰まりがないかをAIが診断するシステムの開発に乗り出し、心筋梗塞などの診断迅速化を目指している。

 がんの確定診断などのための「病理診断」でもAI導入の取り組みが進む。広島大学は2018年8月、専門家によるデータ解釈をAIに学習させる特許を持つアドダイスと共同研究で病理診断支援のAI開発も始めた。同大学病院病理診断科長・有廣光司教授はこういう。

「私はAIが深層学習するための様々なバリエーションの病理標本を提供していますが、AIが高い診断能力を持つようになれば、病理医の判断作業は迅速化され、仕事の精度は上がると期待できるでしょう」

 医師も人間だからミスがあり得る。だからこそAIに期待が集まるのだ。

 山口大学は2018年4月に「AIシステム医学・医療研究教育センター」を開設し、人間が見落としがちな病気の予兆などを発見する研究を進めている。理化学研究所などでは、AIでがんの悪性度を測り、各患者に最適な治療の選択を行なうシステムを開発中だ。

「病気が予防できれば無駄な手術や投薬も省くことができる。治療に伴う患者の肉体的負担を軽減し、個人の医療費負担を抑えることにもつながる」(医療経済ジャーナリストの室井一辰氏)

 AI医療診断機器は薬機法で未承認のため、「臨床試験段階」の病院が多いが、確実に浸透し始めている。
 
※週刊ポスト2019年1月1・4日号

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