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Amazonが目指す医療AIのあり方
AmazonがヘルスケアにおけるAI活用を積極的に目論んでいることは間違いない。一方、これまでその具体的計画の多くが語られずにいた。昨春、Amazon幹部として迎えられた元米国食品医薬品局CIO・Taha Kass-Hout氏による、AIとヘルスケアに関するコメントが注目を集めている。
21日、米CNBCが報じたところによると、Kass-Hout氏は「医療におけるAIは全くの新しい概念ではない」とした上で、これまでAI技術は過剰な期待を受け、本来の機能以上に誇大な主張がなされてきた事実を危険視しているという。その一方、「近年になって、より具体的で価値ある利用例も見るようになってきた」とその有用性を認めている。
AI技術のヘルスケア領域への利用、特に予防・診断における活用は急速に進んでいる。一方、AIによって得られる医学的判断の信ぴょう性とその取り扱いについては、度々大きな議論を呼ぶ。Kass-Hout氏は「ヘルスケアにおけるAIは、有効な選択肢を提示するものであって、医師を代替することはない」と慎重な姿勢を明確にしている。
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臓器位置変動へのAI画像補正が放射線治療を変革するか？
放射線治療で対象となるがんや臓器の位置は、呼吸などの要素で動いてしまう。日本放射線腫瘍学会が公認している各種ガイドラインでは、より安全かつ治療効果を高めるために未解決の課題として生理的な臓器の位置変動に対する試行錯誤の経緯が紹介されている。人の身体はどうしても完全静止することができない事実に、AI技術による経時的な微小変動を画像同士で照合し一致させる取り組みが、解決の可能性を生むかもしれない。
オランダのアイントホーフェン工科大学（Technische Universiteit Eindhoven: TU/e）の公式ニュースでは、医療画像解析を専門とした博士候補者Koen Eppenhof氏のディープラーニングを基礎とした画像補正アルゴリズムを紹介している。彼は博士課程開始時より温めてきた、同一人物で別時間に撮影されたスキャン画像同士を照合させるAI技術に取り組んでいる。かつて計算の実行に数分かかったものをいずれ完全なリアルタイムで一致させることを理想としている。Eppenhof氏のアイディアには、MRIガイド下で前立腺がんの治療を行っているユトレヒト大学病院が関心を寄せている。治療直前にスキャンされた前立腺の位置は、放射線の照射中に、尿が膀胱に満たされるなどの要素でゆっくりと動く。Eppenhof氏の方法論はその動きを追跡するには十分高速に働き、治療の効果向上と合併症回避に役立つ可能性が考えられている。
呼吸性に変動する臓器の代表格である肺に対する臨床応用も大本命と考えられ、トレーニングを受けたニューラルネットワークは実用レベルとの期待がある。しかし、実際の臨床現場で正確に機能するかどうか、あるいは多くのAIアプリケーションと同様の課題である説明不能な部分を規制当局からどのように評価されるか、課題は少なくない。Eppenhof氏は「技術の完全自動化は決して許可されないでしょう。責任者による監視は必須となります」と説明している。
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急性骨髄性白血病 AML はAI診断の時代へ
血液がんの一種である白血病、その中でも急性骨髄性白血病（AML）は小児あるいは働き盛りの成人での発症が話題として取り上げられることが多い。そのAMLをAIで診断する大規模研究の成果が発表され、早期発見と診断コスト削減が期待されている。
SchienceDailyで紹介されている同研究は、ドイツのボン大学のチームを中心として学術誌iScienceに発表された。血液サンプル中の特定の遺伝子活性「トランスクリプトーム（transcriptome）」を全105の研究・12000以上の血液サンプル・約4100のAML患者検体から機械学習によって解析し、アルゴリズムを構成した。アルゴリズムはAMLに対して99%を超える検出率を達成できたという。
研究グループのJoachim Schultze教授は「かかりつけ医が通常どおり採取した血液サンプルで十分に解析できる手法であり、検査費用は従来の数百ユーロと比べ、50ユーロ未満になると思います。症状からAMLを疑うことで検査が行われる点で今後も専門医が必要ですが、診断プロセスが迅速化され早期治療開始が可能となるでしょう」と語っている。長期的には同様のトランスクリプトームへのAI分析手法で認知症分野への応用が予定されているとのことである。
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