内視鏡検査における AI のブレークスルー

人工知能 (AI) は医療分野で大きな可能性を秘めています。内視鏡検査など、一般的ではあるものの複雑な分析と専門家の洞察力を必要とする検査では特に役立ちます。医療業界もこの機会を見逃していません。内視鏡検査における AI の早期導入ではすでに有望な結果が得られています。

内視鏡検査は、カメラとライトを備えた細くて柔軟なチューブを使用して患者の体を検査する検査です。検査自体は非常に簡単ですが、画像の意味を理解するのは難しい場合があります。AI はすでにいくつかの分野でソリューションを提供しています。

1. 異常検出機能の向上

内視鏡検査における AI の最も重要な進歩は、機械学習によって検出力が向上することです。内視鏡は、がんの前段階のポリープや病変などの小さな異常を探すことがよくあります。初期の研究では、機械学習は人間よりも正確にこれらの警告サインを検出できることが示唆されています。

2017年にはAIアルゴリズム ポリープを86%の精度で検出できた一方、熟練した医師の精度はわずか 74% でした。それ以来、機械学習モデルの精度は 96.4% にまで達しています。こうしたシステムは、人間が見逃す可能性のある異常も発見できることが多いのです。

実際には、AI モデルが専門医に取って代わることはありません。しかし、医師は AI モデルを使用して、時間のかかるプロセスを経ずに診断の信頼性を高めることができます。その結果、医療システムは患者の病状の早い段階で必要な支援を提供でき、治療結果の改善につながります。

2. より信頼性の高い分類

内視鏡検査における AI の利点は、正確さだけではありません。マシン ビジョン モデルは、分類、つまり検出されたさまざまな種類の異常を区別することにも優れています。

分類が重要なのは、ポリープや病変の種類によって効果的な治療方法が異なるためです。その結果、AI モデルは異常な腫瘍の微妙な違いを検出することで、患者が実際に必要なケアを確実に受けられるようにすることができます。

あるニューラルネットワークは大腸ポリープを区別することができた 最大87%の精度これにより、専門の病理学者と同等の診断が可能になる。このモデルを使用すれば、医師は追加の検討をせずに患者を診断できるため、より迅速で正確な治療が可能になる。AIと最初の診断が異なる場合、追加の意見があれば、スタッフが追加の可能性を検討して診断の信頼性を高めることができる。

3. 手続きの簡素化

また、内視鏡 AI は正確で特定的であるだけでなく、高速であることも注目に値します。医療診断では確実性が最も重要ですが、スピードも重要です。プロセスが速ければ治療を早く開始でき、医師はより短時間でより多くの患者を診察できます。

いくつかのニューラルネットワークは、 ポリープをリアルタイムで検出内視鏡検査後の分析が不要になり、信頼性が向上します。他のアルゴリズムでは、すぐに結果が得られない場合もありますが、ラボでの検査に要する数時間または数日ではなく、数分で結果が得られます。

医師が時間をかけずに検出と分類を改善できれば、患者の転帰は劇的に改善されます。早期治療とは別に、時間の節約により、限られた労働力でより多くの患者に対応できるようになり、離職率や労働力不足の影響が少なくなります。

4. 交差汚染リスクの低減

内視鏡検査におけるAIの用途は検査そのものにとどまりません。検査間の交差汚染を防ぐことも重要です。 大腸内視鏡検査を受けた患者1,000人中約XNUMX人 プロセスから感染する恐れがあります。AI は、より清潔で安全な保管と消毒を確実に行うことで役立ちます。

スマート乾燥キャビネットは、HEPA フィルター、正圧、および同様の手順を使用して、処置の合間に内視鏡を乾燥および消毒します。アルゴリズムは、内部の状態をリアルタイムで監視することで、それらをさらに進化させます。キャビネットの開閉時に必要に応じて設定を調整し、滅菌保管を維持できます。

また、AI は機器の故障を予測し、内視鏡の清潔さが損なわれる前にスタッフに問題を警告することもできます。このようなプロセスはスマート ホームや産業用 HVAC 機器ではすでに一般的ですが、医療分野では感染を防ぎ、全体的な健康を改善できる可能性があります。

5. 専門家研修の拡充 

AIはトレーニングツールとしても役立ちます。内視鏡検査は複雑で専門的なプロセスですが、将来の専門医に必要なスキルと知識を身につけさせるのは、高まる需要に追いつくには遅すぎることがよくあります。米国だけでも、 86,000年までに2036人の医師が不足する何かを変える必要があります。

AI は非常に正確なので、さまざまなポリープ、病変、その他の異常がどのように見えるかを研修生に示すのに役立ちます。このユースケースから最も恩恵を受けるのは、専門医やその他の研修機器があまりない地域の医師です。AI をガイドとして使用することで、医師は検出および分類のスキルを迅速に向上させることができます。

AI によって専門家のトレーニングが効率化されれば、信頼性の高い内視鏡検査や関連治療がより多くの人々に受けられるようになるでしょう。このような変化は、異なる人口統計の間で長年存在してきた治療の障壁を打ち破ることになるかもしれません。

内視鏡検査における AI の潜在的な欠点

AIは内視鏡検査に非常に有益ですが、いくつかの欠点もあります。偏ったトレーニングデータは AIが人間の偏見を増幅させるまた、過去の医療記録の多くは、平等に表現されていません。その結果、これらのツールは、すべての患者層にとって信頼できるものではない可能性があります。

これらのモデルをトレーニングするために十分なデータを収集すると、プライバシーに関する懸念も生じる可能性があります。医療業界は患者データのセキュリティに関する厳しい規制に直面しているため、モデルの信頼性とサイバーセキュリティおよびコンプライアンスのバランスを取ることが難しい場合があります。

AI に過度に依存すると、別の懸念も生じます。そのような診断ツールは精度は高いものの、不完全であるということです。医師は時間の経過とともに油断するようになり、自分の意見を額面通りに受け止め、検査を急いだり、誤診したりする恐れがあります。このような使用例は、テクノロジーを使用するメリットを打ち消すことになります。

内視鏡検査における AI の安全な使用

ありがたいことに、安全な方法があります。医療機関がこれらの欠点を認識すれば、メリットを活用しながら悪影響を軽減する、より安全な AI ポリシーを構築できます。

トレーニング中の細心の注意は非常に重要です。多様性のあるチームが開発を監督し、アルゴリズムを頻繁に監査して偏った傾向を見つけて修正する必要があります。この段階では、チームは合成データを使用して患者のプライバシーを保護しながら、より大きなトレーニングデータベースを提供することもできます。合成データでトレーニングされたモデル 他のものよりも正確である可能性があるしたがって、プライバシーや偏見の懸念を除けば、これが最善の方法である可能性があります。

最後に、医療システムは医師に AI を慎重に使用するよう教育する必要があります。最終決定権は常に人間の専門家にあることを強調し、専門家に AI の欠点を教えて、テクノロジーに過度に依存しないようにする必要があります。

AIが内視鏡分野を前進させる

課題は残っていますが、内視鏡検査における AI の可能性を見逃すことはできません。一部の病院ネットワークではすでに AI 支援による検査を定期的に使用しており、テクノロジーが進歩するにつれて、その導入は拡大する可能性があります。より広範な使用は、関連するデータセットの増加と追加のベストプラクティスの開発につながります。

このような傾向が続くと、AI は内視鏡検査の分野を一変させる可能性があります。内視鏡検査はより正確で精密になり、アクセスしやすく、効率的で安全なものになります。医師と患者の両方がこの変化から恩恵を受けるでしょう。