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「がんの最適な治療方針」を提示するAI開発
米MDアンダーソンがんセンターの研究チームは、AIを利用し、患者の病歴から最適な治療の選択肢と日常管理上のアドバイスまでを提示するシステムを開発した。医師がこのシステムを利用して患者の病歴を入力することで、現在存在している無数の治療方法から有効な選択肢を探ることができるほか、患者の病態に応じて挑戦可能な臨床試験の有無についても知ることができる。
医学誌The Oncologist11月号に掲載された論文によると、同チームは、MDアンダーソンがんセンターを受診し、診断・治療が行われた1000名のがん患者データをアルゴリズムに学習させたほか、2300万におよぶ論文をデータベース化し、システムが参照する治療法群を構築したという。著者らは「AIシステムにより、患者がどこに住んでいるのか、誰なのかにかかわらず、最良な治療を受けられるようになる」と大きな期待を寄せている。
医療、特にがん治療領域の進歩は目覚ましく、まさに日進月歩で知識が更新されており、専門医であっても最新の知識を持ち続けるのは非常に難しい。米ジャクソン研究所で同様のシステム構築を目指すSusan Mockus博士は、「大切なのは、重要な情報を置き去りにしてしまわないことだ」と話し、知識更新に遅れのないAIならではの有効活用であることを指摘している。
AI技術とiPS細胞の融合による新たな創薬
ドイツでiPS細胞などの研究を行うEvotec社と、イギリスの製薬会社Immuneering社が、共同でAIを用いた創薬研究を行うことを発表した。今回の共同研究は、AIによる創薬とiPS細胞による創薬という、現代の最先端技術を融合した研究が実現するものとして話題になっている。
Pharmaceutical Business Reviewによると、Evotec社はもともとiPS細胞に関する最先端の研究を行っており、すでに研究基盤も固まっているという。一方、Immuneering社は病原に対するリガンド（生体物質に結合する化合物）を予測するAI技術を持っている。今回の研究は、Immuneering社のAI技術を用いてiPS細胞を基盤とした研究を行い、主に代謝性・遺伝性の病などの治療薬を開発するというものである。
Outsourcing-Pharma.comによると、Evotec社のCEOであるWerner Lanthaler氏は、iPS細胞とAI技術の融合によって革新的な治療薬を開発し、代謝性病の創薬研究を加速させられるだろうと自信を見せている。また、同氏によると、研究の最終的な目標は、リソソーム（主に細胞内ででタンパク質を生成する器官）の不調を治す薬物に焦点を当てることで、今まで十分に研究がなされていなかった遺伝性の病の治療薬を開発していくことだという。AIを利用することで、従来よりも研究効率を大幅に向上させることが可能になるため、今後は患者数の少ない病気の治療薬も開発が進んでいくと考えられる。
TECH AND GADGETS
英大学 NVIDIAのAI画像診断技術を導入
英ロンドン大学キングスカレッジ（KCL）は、NVIDIAのAIによる医用画像診断技術「Clara プラットフォーム」の導入を決めた。KCLは、4つの関連病院にこのプラットフォームを導入し、画像診断の質および迅速性の向上を通して、800万人に及ぶ患者の治療効果改善に寄与したいと考えている。
Claraプラットフォームは、放射線科医が行う画像診断をAIによって補助するのみでなく、従来画像の撮影高速化や、3Dイメージを含めたより詳細な画像への再構成を実現する技術だ。英テクノロジーメディアThe Inquirerの報道によると、KCLとNVIDIAは、これらの病院に研究者やエンジニアを配置し、臨床医と共同して、効率性の最大化と新しい知見の探索に努めるとしている。
英国では、診断すべき医用画像が年16%の割合で増加しているにもかかわらず、放射線科医は1%しか増えず、深刻な専門医不足が社会問題化している。NVIDIAは、KCLのSebastien Ourselin教授の言葉として、「我々の専門知識とNVIDIAのテクノロジーが、英国における患者ケアの現状を大きく改善するだろう」としている。
TRAVEL GUIDES
FASHION AND TRENDS
オックスフォード大学とユトレヒト大学主導 – AI予測モデルに関する新しいガイドライン策定へ
ヘルスケアのデジタル化が、機械学習などAIの進歩によって強力に推進される状況が続いている。しかし、そのイノベーション的な側面と、誇大広告とを区別するのは容易ではない。臨床医学におけるAIは、方法論での不完全さと再現性の乏しさが問題となる。予測モデル研究についてもその不完全性は指摘が多い。
Regenerative Medicine Utrechtは、機械学習に特化した予測モデル研究のガイドライン策定を、オックスフォード大のGary Collins教授とユトレヒト大のCarl Moons教授が主導すると発表した。新ガイドライン（通称TRIPOD-ML）は、これまでに確立された予測モデル研究についてのガイドライン『TRIPOD声明』に、機械学習などAI研究で新しく生まれた専門性を取り込み、適切な方法論に準拠したAI予測アルゴリズム研究をサポートする。
AI医学研究では、妥当性の検証不足が常に指摘されている（過去記事）。臨床医学が目の前のAI革命に対して、盲目的に魅了されることがないように、戒める意見は少なくない。日本国内向けのTRIPOD声明などを参考として、関連する研究者たちは原点に立ち返る姿勢が重要となるだろう。
英Babylon Health 電話で健康相談の可能なAIを実用化
英Babylon Healthは、電話口でAIが健康相談を行うシステムを実用化し、話題を呼んでいる。このシステムでは、体調不良を自覚している患者がAIの質問に答えていくことで、想定される診断名とその緊急度合いを知ることができ、特に軽症患者が実際にクリニックを訪問する手間を省くことができる。
MIT Technology Reviewによると、現時点でこのシステムが与えるものは「アドバイス」であって、人間の医療関係者にセカンドオピニオンをもらうことが推奨されているという。Babylon Healthの創設者Ali Parsa氏は、「今後、世界中の人がアクセスできる安価な医療サービスの提供を目指したい。そのためには、医師に相談に行く必要性自体を小さくすることが必要だ」としているという。
英国の国民保健サービス（NHS）のもとでは、体調不良の患者が予約を経て実際に医師に会うことができるまでに、平均で2～3週間程度を要する現状がある。気軽な健康相談先が無いために、深刻な症状が見逃されるケースも後を絶たない。英メディアdigital healthは、Babylon HealthのAIは一般診療医（GP）試験の合格平均点を大きく上回っており、現時点で十分な診断能力を備えているとも指摘し、新しいヘルスケアの今後に期待が集まっている。
LATEST REVIEWS
GE Healthcare 麻酔器のハッキングリスクを否定
GE Healthcareは、同社の麻酔器がハッカーによる攻撃対象となった場合も、患者に直接的なリスクが及ぶことはないことを明らかにした。サイバーセキュリティファームCyberMDXが昨年、GE Healthcareの麻酔器に深刻な脆弱性があることを指摘したことにより、調査を行なっていた。
Healthcare IT Newsが15日報じたところによると、GE Healthcareは「麻酔器自体に脆弱性はないが、デバイスをネットワークに接続することは一般的に推奨していない」としているという。CyberMDXのGEに対する通達では、GE AestivaおよびGE Aspire 7100/7900において、ハッカーが麻酔薬量やアラーム設定などを遠隔操作できる可能性を指摘していた。
医療におけるAIおよびIoT技術の発達は、クラウドを含むネットワーク連携が一層加速することも意味しており、臨床現場におけるハッキングリスクは過去に例をみない高まりを示す。英国の王立麻酔科医協会（Royal College of Anaesthetists）は公式見解として「当該デバイスの利用に際してパニックとなる理由は何もない」とし、万一不測の事態となっても麻酔科医の対応でカバーできる程度の問題であることを強調している。
