あなたに最適な放射線治療をAIが決める – クリーブランド・クリニック発の新研究

放射線治療は、がんの基本的な治療のひとつとして効果を上げている。一方で照射する放射線量は、がんの種類と臓器によって一定量に決められており、がんの特徴や患者個人の状況を必ずしも反映していない。「AIが個別の違いを理解し、肺がんに対する放射線量を決め、治療が失敗する確率を5%未満に減らす」研究が、2019年7月にThe Lancet Digital Healthに載せられた。

Medical Expressによると、米クリーブランド・クリニックの放射線科が中心となり、患者のCT画像と電子カルテ記録から、がんに照射する放射線量を個別に決めるAIフレームワークを開発した。944名の肺がん患者データでディープラーニングを利用し、治療失敗の確率が5%未満となる最適な放射線量『iGray』を決めることができた。

肺がんの放射線治療は、手術ができない患者で、がんを長い期間にわたって抑え込める優れた方法である。特に治療の失敗が予想される一部の患者においては、個別に放射線量を調整することも考えられてきたが、近年のがん遺伝子に注目したディープラーニング適用でも、目立った進歩は得られずにいた。そのような中で、画像からのアプローチで治療成績を高めた同研究は飛躍的な成果であり、AIを利用した好例である。著者らは肺がん以外にも成果が応用されることを期待している。

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TOKYO analytica
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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。