COVID-19にAI画像診断は有用か?

GE HealthcareやSiemens、Philipsなど医療テックの巨人は、医療画像に関するAIアルゴリズム開発を独自に、またはサードパーティとの提携によって強力に推し進めている。ベンダーが最も苦労するのは、これらAIシステムの実臨床プロセスへの組み込みフェーズであり、場合によって達成までには非常に長い時間を要することになる。ただし、現在全世界が直面する公衆衛生学的危機 – 新型コロナウイルス感染症の蔓延 – においては、あらゆる規制と慣習を緩和し、新しい技術に大きなチャンスを与えようという流れもある。

新型コロナウイルス感染への確定診断にはPCR法が主として利用されているが、リソースの配置が限定されていること、検査自体の感度が低く偽陰性を多数生むなど、潜在的な問題点を複数抱えている。画像診断の補助的有効性は広く知られており、武漢の初期感染者の81例では、胸部CT所見として79%に両側の陰影を認めた。ここに、一定の精度と迅速さを両立できるAI画像診断が臨床現場を支援し得る理由がある。

カナダを代表する理工系大学・ウォータールー大学を中心とした研究チームは、胸部単純レントゲン画像からCOVID-19を識別するための深層学習モデルであるCOVID-Netを開発し、オープンソースのニューラルネットワークとして公開している。抗ウイルス薬やワクチン開発といった根本的対処法の探求に加え、眼前の患者を正しくふるい分ける手法の開発にも科学者たちは真摯に取り組む。ここに据えるべきはゼロリスク志向の強固な番人ではなく、事態を正しく評した柔軟な枠組みであるのかもしれない。

前の記事医療AIに参入する開発者がエッジAIを学ぶべき理由
次の記事「Emerald」COVID-19患者を遠隔で見守る – MITのリモートセンシング技術
TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。