人工知能は無数のフィルムを読み取って、すぐに医療診断を下すことができます。これはなんと魔法のようなことでしょうか。

12月4日（浙江オンライン記者曽福全）このほど杭州で開催された浙江脳画像サミットフォーラムでは、浙江省、山東省、江蘇省、安徽省、新疆ウイグル自治区などから約20名の放射線科医が人工知能支援診断体験コンテストに参加した。人工知能の支援により、医師による脳腫瘍画像の診断精度は 90% 近くにまで向上し、純粋に手作業による診断の平均精度を大幅に上回りました。

近年、肺や脳など、体の複数の部位を対象とした人工知能支援医療製品が実用化の段階に入り、インターネット企業、医療企業、病院、研究機関はいずれもこれに対して大きな好奇心と熱意を示しています。人工知能はどのようにして複雑な医療診断を実現するのでしょうか? 人工知能はどのようなメリットをもたらすのでしょうか? 人工知能は将来どこに向かうべきなのでしょうか?

人工知能はいかにして迅速な「フィルム読影診断」を実現するのか？

医療診断はさまざまな影響要因を考慮した判断プロセスです。人工知能はどのようにして短時間でより正確な診断を下せるのでしょうか?

記者が入手した情報によると、参加した神経画像人工知能支援診断システムは、国立神経疾患臨床研究センターの30万件以上の有効なデータで訓練されており、ビッグデータとディープラーニングなどの技術を組み合わせ、現在、数十種類の脳腫瘍、血管疾患、血腫などに対する人工知能診断と予測機能を実現できるという。

「しかし、大量のフィルムやデータを提供するだけでは人工知能は作れない」北京天壇病院神経画像センター所長のガオ・ペイイー氏は、すべてのデータはディープラーニングのために人工知能に提供される前に、医師が重要な情報を手作業でマークする必要があると語った。 「例えば、細い血管を持つ患者の脳内の30～40個のプラークを一つずつマッピングする必要があります。」

業界関係者は、人工知能のディープラーニングの利点は、学習、記憶、特徴抽出のスピードと能力にあると述べた。 「人手によるフィルムの読み取りと診断は、ある程度主観的で、感情や状態に左右されます。記憶や意思決定には人間の生理的限界があり、13年以上の長いトレーニングサイクルが必要です。それに比べて、人工知能にはこうした問題はありません」と高培毅氏は述べた。

「一部の競技では、人間が機械より優れた読解力を発揮することはできません。なぜなら、機械は人間の目では検知しにくい微妙な変化を検知できるからです。これらはすべて人工知能の助けを借りて実現できます」と北京同仁病院の副院長、魏文斌氏は述べた。「医療は、治療、管理、看護、薬物など、一連の側面を網羅しており、そのすべてに人工知能との密接な連携が必要です。」

人工知能を活用した診断はどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

医療は技術の発展に大きく依存する分野です。「インターネット＋ヘルスケア」から「人工知能＋ヘルスケア」への移行は、医療業界における大きな変化です。

「医療データの90％以上は医療画像から得られますが、このデータのほとんどは手作業による分析が必要です。わが国の医療画像機器の年間成長率は30％ですが、放射線科医の数の年間成長率はわずか4.1％です。」厦門医科大学第二付属病院の郭剛教授は、これが医療業界が一般的に直面している現状と課題であると述べました。

診断を支援するために人工知能を使用することは、実は新しいことではありません。人工知能企業アンデ・メディカル・インテリジェンスの最高技術責任者である呉振州氏は、10年以上前にはすでに胸部CT診断に人工知能を適用する試みがあったと語った。当時の精度は86％に達し、現在ではこの数字は90％を超えている。

「将来、多くの人工知能技術が病院で普及し、欠かせないツールとなるだろうが、それらはあくまで補助的なツールに過ぎない」と呉振州氏は言う。「医療従事者と人工知能技術にとって、病気は共通の敵だ。より正確な画像診断は、診断の見逃し率の低下を意味する」

「私たちは毎日約400～500件の救命救急レポートを書かなければなりません。仕事の多くは高度な技術を必要としませんが、むしろ肉体労働です。人工知能がこの仕事の一部を代替できるかどうか期待しています」とガオ・ペイイー氏は語った。

さらに、一般の人々にとって、インターネット、ビッグデータ、特に人工知能は、優れた医療資源を草の根に押し上げ、医療をより便利にし、社会が大衆健康時代への突入を加速するのに役立ちます。

「浙江省はデジタル画像診断を積極的に推進しており、これにより患者は医師の診察を受けるために数キロのフィルムを持ち歩く必要がなくなり、遠隔診断や治療も受けられるようになる」と浙江大学医学部第二付属病院放射線科の張敏明部長は述べた。

「現在、国内の患者の10％が糖尿病を患っており、その3分の1が網膜疾患を抱えている。私たちは年に1回検査をしなければならないが、これは膨大な作業量なので、読影を助け、作業効率を向上させる人工知能が必要なのだ」と魏文斌氏は語った。

人工知能支援診断には、いくつのハードルを乗り越えなければならないのでしょうか?

中国情報通信研究院とガートナーコンサルティング社が最近共同で発表した「2018年世界人工知能産業発展ブルーブック」によると、人工知能企業は主にさまざまな垂直分野に集中しており、中国では人工知能+医療健康が最も大きな割合を占め、22％に達しています。

未来産業研究院が発表した「2018～2023年中国医療人工知能産業市場展望予測及び投資戦略計画分析レポート」によると、2011年から2017年まで、すべての医療分野の中で、補助診断と治療への融資額が第1位となり、20億元に達した。

人工知能に対する資本と市場の美しい想像に比べ、専門家と業界関係者はより多くの考えを持っています。

「人工知能による診断は非常に人気があるが、その多くは単なる『模倣』アプローチだ」と高培毅氏は述べた。セキュリティやプライバシー、中国の患者に試せるかどうかといった問題を考慮せずに、外国のアーキテクチャ、アルゴリズム、データベースを使用した一部の製品が市場に急速に投入されているという。

「医療用画像の品質が低いという現象は非常に一般的であり、教科書レベルに達する画像データは30％未満であり、これは驚くべきことだ」と、厦門医科大学第二付属病院の郭剛教授は述べた。低品質の「ジャンクデータ」が大量に存在することは、人工知能の「学習速度」を妨げるだろう。

張敏明氏のような専門家は、人工知能技術をより良く実装するにはまだいくつかの実際的な困難が残っていると考えている。 「例えば、私たちは科学研究や機器の購入に多額の投資をしてきましたが、人工知能による診断は医療サービスシステムに十分に統合されておらず、より優れたトップレベルの設計が必要です。」