医療における人工知能：医師よりも正確

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新しい医療用人工知能システムは、医師と同じように患者を診察することができます。画像クレジット: Reeldeal Images / Alamy

医療用人工知能システムを訓練する新しい方法は、従来の方法よりも病気の診断の精度が向上しています。関連論文が最近Nature Communicationsに掲載されました。

ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジなどの研究者らが開発したこの人工知能システムは、相関関係ではなく因果関係に基づいて人体の潜在的な問題を特定します。

既存の AI システムよりも精度が高く、小規模な対照試験では医師の成績を上回りました。

患者の症状に基づいて最も可能性の高い病気を判断する従来の AI システムとは異なり、因果 AI システムは、反事実的な質問を使用して可能性のある病気を絞り込むという、医師が患者を診断する方法に近いものです。

相関関係と因果関係の区別は医学において重要です。

患者は入院中に息切れを経験する場合があります。相関関係に基づく AI は、息切れと太りすぎを関連付け、太りすぎと 2 型糖尿病を関連付けて、インスリンの使用を推奨する可能性があります。

因果関係に基づくシステムでは、代わりに息切れと喘息の関連性に焦点を当て、それによって他の治療オプションを検討する可能性があります。

「私たちは原因と結果を文脈の中に戻し、実際に患者の症状を引き起こしている病気を見つけ出し、それに基づいて患者を助けることができるようにし始めている」と論文の著者であるロンドン大学ユニバーシティ・カレッジのキアラン・ギリガン・リー氏は述べた。

このシステムには、20人以上の医師が書いた1,671件の実際の医療症例サマリーが提供されており、約350種類の病気の症状が示されています。

研究者らは、英国国民保健サービスの医師44人に、それぞれ平均159件の同様の症例を治療するよう依頼し、原因を特定できるかどうか調べた。

結果によると、平均診断精度は71.4%で、相関ベースのAIの精度は72.5%、因果関係に基づくAIの精度は77.3%でした。

新しい AI は、非ホジキンリンパ腫のような希少疾患の治療において、依然として医師よりも優れた成績を収めています。これらのケースでは、古い AI システムよりも約 30 パーセント優れた結果が出ました。

しかし、ギリガン・リー氏は、医師はより頻繁に遭遇する一般的な問題を特定するのが得意だと考えている。彼は、患者が症状や治療法についてのアドバイスを受けられるアプリにこのシステムを搭載することを目標に、規制当局の承認と臨床検証を求める予定だ。

「これはまさに問題を解決する新しい技術です」とバーミンガム大学病院 NHS 財団トラストの Xiaoxuan Liu 氏は言う。「論文のアプローチは非常に優れており、この技術には一定の期待が持てそうです。」

彼女は、このシステムが希少疾患の診断において医師よりも優れていることは素晴らしいことだと考えています。しかし、まだ初期段階であり、症例要約の数も比較的少ないのです。

「患者が複数の疾患を抱え、それらが相互に影響し合うこともある現実の症例で、それがどのように機能するかを見る必要がある。」