臨床・放射線科における「AI革命」：スマートヘルスケアの新時代を切り開く

著者: 張紅霞 中国リハビリテーション研究センター 北京博愛病院

レビュー 陳振波 中国リハビリテーション研究センター 北京博愛病院 副主任医師

「新世代の科学技術革命」とは、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネット、人工知能（AI）技術を特徴とする第4次科学技術革命を指し、AI革命、あるいは「インダストリー4.0」とも呼ばれています。新しい技術革命の中核となる特徴: デジタル化、ネットワーキング、インテリジェンス。

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医学研究はビッグデータと精度の並行統合の時代に入り、デジタルモデル、情報化、材料科学などの理論や技術への依存が大幅に高まっています。科学の進歩と技術革新により、データ駆動型医療の新時代の基盤が築かれました。第14次5カ年計画の重点課題の中で、AI、生命と健康、脳科学などは、国の戦略的科学技術力を強化するための重点分野としてターゲットにされています。

1. AIとは何ですか?

AI は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、テクノロジー、アプリケーション システムを研究および開発する新しい技術科学です。 AI は、私たちの認知パターンと医学研究のパラダイムを前例のないスピードと範囲で変えています。 AI の強力な計算能力と高度なアルゴリズムにより、バイオメディカルはデータ化、計算、定量化へと進んでいます。 AIは人類にとって科学的知識の境界を広げる重要なツールの一つとなり、人々が認知の範囲を突破し、人生の複雑な情報をより深く理解し、処理することを助けるでしょう。

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医療 AI システムは、スクリーニング、診断、治療、予後、管理など、複数の臨床リンクをカバーします。臨床検査結果、画像、テキスト、音声などのさまざまな異種データを使用して、体系的かつ複雑なタスクを完了できます。

2. AIの臨床応用は何ですか?

AI は、臨床応用の面でヘルスケア業界に急速に変革をもたらす力となりつつあります。診断精度の向上から個別化された治療計画の策定まで、AI は患者の治療成果と医療サービスの効率性の向上に役立っています。 AI の現在の臨床応用には、以下の側面が含まれます。

（１）診断支援：AIシステムは、医療画像や患者の臨床データを分析することで診断を支援します。例えば、AIは病理画像内の癌細胞を素早く特定したり、心電図を分析して心臓病のリスクを予測したりすることができます。

（２）個別化医療：患者の遺伝情報、生活習慣、病歴などの状態に基づいて、AIが最適な治療計画を推奨することができます。このアプローチは、望ましくない副作用を減らしながら治療の有効性を向上させる可能性を秘めています。

（３）医薬品研究開発：AIは医薬品の発見・開発プロセスにおいてますます重要な役割を果たしており、複雑な生物学的データを分析することで新薬候補分子を特定し、新薬の研究開発サイクルを加速し、コストを削減しています。

（4）臨床意思決定支援システム：AI技術を活用することで、医師が膨大な臨床データから重要な情報を素早く見つけ出し、治療の推奨を提供し、臨床意思決定プロセスをサポートする高度な意思決定支援システムを開発することができます。

（５）患者のモニタリングと遠隔ケア：AI技術を活用して患者の健康状態を継続的にモニタリングし、スマートウェアラブルデバイスを通じてデータを収集し、患者のバイタルサインや健康指標をリアルタイムでモニタリングすることで、早期警告と介入を実現できる。テクノロジーの進歩により、将来的には自宅で専門家の診断や治療指導を即座に受けられるようになると信じています。

（6）疫学と公衆衛生：疫学研究におけるAI技術の応用は、病気の伝染傾向を予測し、公衆衛生戦略の有効性を評価するのに役立ち、それによって公衆衛生危機への対応を改善できる。

（７）医療サービスの最適化：AIは病院の運営と管理を最適化することができる。たとえば、インテリジェントなスケジューリングシステムを通じて医療資源の利用効率を向上させ、患者の待ち時間を短縮し、病院サービスの品質と効率を向上させることができます。

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3. 放射線科における AI の応用は何ですか?

画像処理における AI の応用は、診断の精度と画像処理の効率性を高めることで、医療画像処理の様相を徐々に変えつつある革命的な分野です。人工知能と画像の組み合わせにより、病気の診断の精度と効率が大幅に向上しました。以下では、現在臨床現場で活用されているAI技術をいくつか紹介します。

腫瘍：前立腺がん、乳がんなど。例えば前立腺がんの場合、AIががんの疑いのある病変を自動で識別し、がんの可能性を確率的に診断します。

神経学的側面: 主に脳構造分析、小血管疾患、脳卒中、脳灌流などが含まれます。たとえば、脳灌流では、灌流の疑似カラー画像を自動的に提供し、灌流の少ない領域を特定し、虚血領域の推定体積を提供できます。

血管：主に肺血管、首血管、頭血管、冠状動脈、大動脈、下肢血管などが含まれます。例えば、肺塞栓症の場合、AIを使用して肺塞栓症の領域を特定し、VR画像を与えます。非常に直感的で、肺塞栓症の塞栓を直接表示し、閉塞した血管や欠損した血管を見つけることができます。冠動脈は、心臓の容積と冠動脈のVR画像を表示できるだけでなく、血管をまっすぐにしたり、血管の狭窄の具体的な程度を観察したり、塞栓の性質を予測したりすることができ、臨床診断と治療の基礎を提供します。

胸部：肺結節、リンパ節、骨など。肺結節用のAIソフトウェアは臨床現場で広く使用されています。結節を迅速かつ正確に識別し、結節の大きさや性質（すりガラス状や固形など）を示し、良性または悪性の結節の可能性を評価し、フォローアップ前後の結節の大きさの変化を比較することができます。肺結節に対する AI の応用により、放射線科医の作業負荷が大幅に軽減されました。これは、放射線科医は肺の複数の結節の診断を見逃す傾向があるが、AI はそうせず、1 回のクリックですべての結節を識別できるためです。この自動化されたプロセスにより、分析の速度が向上するだけでなく、画像解釈の一貫性と精度も向上します。もちろん、AI にも欠点があります。つまり、結節の性質の判断が不正確な場合があり、結節病巣の特定が敏感すぎて、炎症性薄片の密度を結節病巣として特定したり、血管を結節病巣として特定したりすることがあります。これは、将来ソフトウェアを改善する必要がある領域になります。

心臓：心臓 MRI による心臓機能。心機能AIは、薬を服用することなく、ワンクリックで心筋の厚さと心室容積を自動計算し、心機能を評価できます。

整形外科：骨折。 AIは骨折にも広く使用されており、救急医にとって大きな恩恵となっている。放射線科医が報告書を発行する前に、救急医は AI を使用して骨折の有無を識別できます。特に、一部の潜在骨折に関しては、AI の観察効果はジュニアレジデントよりも優れています。

教育とトレーニング: AI は医学教育や専門トレーニングにも使用でき、仮想画像診断トレーニングを提供することで医学生や若い医師の診断スキルの向上に役立ちます。

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もちろん、画像処理における AI の応用には、認識精度が低い、感度が高い、特異性が比較的低いなどの欠点もあります。画質が悪い病変、モーションアーティファクト、その他の種類のアーティファクトを扱う場合、AI の認識精度が低下し、エラーが発生しやすくなります。これらは、将来 AI を最適化する必要がある方向性です。同時に、臨床現場における AI の広範な応用は、データのプライバシー保護や AI の誤判断に対する責任の分担など、一連の問題や課題を引き起こす可能性があります。したがって、将来の発展においては、技術革新と倫理的・法的枠組みとの間の適切なバランスを追求する必要があります。