乳がんに対するレントゲン画像の診断で、AIが不足している放射線科医を補う可能性があるが、まだ準備が整っていない

最近、インペリアル・カレッジ・ロンドンとGoogle Healthの研究チームは、乳がんのレントゲン画像の診断を目的としたコンピュータビジョンモデルを開発した。CNNの報道によると、このモデルは2万9千人以上の女性のレントゲン画像で訓練され、6人の放射線科医と比較して、モデルは医師の評価を上回った。

現在、英国国立保健サービス（NHS）は、2人の医師の合議によって乳がんのレントゲン画像の診断を行っている。如果2人の医師が意見が一致しない場合、3人目の医師が画像を検討する。医師は患者さんの医療記録にアクセスできたが、AIデバイスはレントゲン画像のみを基に判断した。にもかかわらず、AIモデルは2人の医師と同等以上の精度で乳がんを診断することができた。実際、モデルは1人の医師よりも乳がんを検出する能力が高かった。AIと医師の偽陽性率（正常な場合にがんと診断される率）を比較すると、AIは約1.2%正確性が高かった。研究報告書によると、AIは偽陰性率（がんであるのにがんと診断されない率）も約2.7%低減した。

研究報告書の著者の一人で、がん研究UKインペリアルセンターのディレクターであるAra Darziは、研究チームがシステムの高い品質の結果を予想していなかったと語った。ただし、Darziはがんスクリーニングの生産性と精度を向上させる可能性に興奮している。

乳がんは女性で2番目に多いがんによる死亡原因であるが、早期に発見できれば予後は劇的に改善される。ただし、アメリカがん協会によると、現在の大規模なスクリーニングプログラムでも約5人に1人ががんを発見できていない。

したがって、研究チームはシステムを改良し、最も優れた臨床医を上回ることを希望している。研究チームはアルゴリズムが放射線科医の不足を解決する可能性があることも述べた。王立放射線科医学会が行った1つの報告書によると、2023年までに英国では約2千人の放射線科医が不足することが予想されている。

しかし、Darziは現在の段階ではシステムが人間を置き換える準備が整っていないと認めた。ヘルスケア分野のAIツールは複雑な要因がシミュレートできないため、初期の約束を果たせないことが多い。この研究の1つの大きな制限は、すべての画像が単一の乳房X線撮影システムから来ていることであり、画像の多様性が欠けていることである。QZによると、研究チームは画像の多様性を判断するための詳細を取得できなかったため、システムが少数民族のX線画像を検査する際にも高い精度を維持するかどうかは不明である。英国と米国では、乳がんの診断において人種的格差があり、黒人女性は英国で乳がんスクリーニングを受ける可能性が低い。

Googleは、モデルを訓練するデータの格差を是正する時間を費やす予定であり、ヘルスケアパートナーに提供する前に、より大きな、より包括的なデータセットを作成することを目指している。システムは、臨床現場で使用される前に、臨床試験でテストされる必要がある。研究チームが開発したアルゴリズムは、ヘルスケアの成果を真正に改善し、命を救う力を持っているが、慎重に、厳密にテストされる必要がある。