皮膚がん診断AIツールの可能性と功罪 – Medical Journal of Australia

皮膚科におけるAIの使用は強力なツールとなることが十分に期待されている。しかし、そのツールが臨床における意思決定、および患者の転機に与える影響については未知な部分がまだまだ多い。

学術誌 Medical Journal of Australiaに発表された論文では「皮膚がんの診断と治療に対するAI使用」のメリット/デメリットが論評されている。機械学習アルゴリズムが専門医の診断能力を上回る可能性が各所で示されてきた。また近年、メラノーマ(悪性黒色腫)の上皮内がんとしての診断が10万人当たり32例(2004年)から10万人あたり80例(2019年)と増加傾向にあることなども、診断支援AIツールの役割拡大が期待される要因のひとつである。しかし他方、著者らは臨床医がアルゴリズムの結果に過度に依存することでスキルアップが困難になる可能性や、熟達した診断医が不足し業界全体がパフォーマンス不足に陥ることなどを危惧している。

臨床医の評価の前にトリアージとして使用されるAIシステムはリスク分類を自動化し、現場の作業負担を改善し、専門科受診をタイムリーなものにする。一方で、臨床医の診察後に機能するセカンドオピニオンとして機能するAIは、診断感度を向上させ、不要な生検を減らすことができる。両者を比較すると後者の方が現在の臨床のワークフローと密接に連携するため、成熟した医療領域では好まれる可能性が高いと、著者らは記している。

また著者らは、一般公開されているスマートフォンのAIアプリにも安全性の面から注意を促している。医療者の監視下にない、消費者が独自に使用する診断装置は推奨されるには慎重なテストを必要とする。これからも臨床医は最終的な診断責任と、高いレベルの臨床洞察力を維持しなければならないと、結論づけている。

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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。