早期異常検出のための医療画像診断における AI の役割

AI をめぐる誇大宣伝は医療の分野では依然として広く行われていますが、特に放射線医学では盛んです。コンピューター支援設計 (CAD) の初期の頃を思い出すと、この技術がいかに進歩したかに驚かされます。ChatGPT のネイティブは、この分野で AI が潜在能力を最大限に発揮するには、まだ多くの作業が必要であると主張するかもしれません。どちらの意見も正しいです。この記事では、AI が物体を検出するのがなぜそれほど難しいのか、その役割はどのように変化しているのか、そして 2025 年以降に注目すべきトレンドは何かを検討します。

干し草の山から針を探すようなもの：検出は困難です。

病気の早期発見は困難です。なぜなら、病気は放射線画像データの正常な外観からのかなり微妙な逸脱から始まることが多いからです。個人間では完全に正常で自然な変動が多数あるため、どの小さな変化が本当に異常なのかを判断するのは非常に困難です。たとえば、肺結節は非常に小さいところから始まりますが、びまん性肺疾患は簡単に見落とされる組織の変化から始まります。

それはどこですか 機械学習 (ML) は重要な役割を果たします。ML は、正常ではないが病気に関連する特定の変化を認識し、それを正常な変動から区別することを学習できます。この正常な変動には、個人の解剖学的構造、画像取得機器の技術的な違い、または完全に正常な組織の外観の一時的な変化など、さまざまな原因があります。大量のデータを使用して ML モデルをトレーニングし、この変動の表現を形成して病気を示す変化を識別できるようにする必要があります。

AI は異常をより早く検出するのに役立ちますか?

AI はさまざまな方法で役立ちます。まず、画像データ内のがん、間質性肺疾患、心血管疾患などの疾患に関連する特定のパターンを認識できます。できるだけ多様なデータでトレーニングすることで、AI は最初の診断に重要な所見を確実に検出できます。また、画像全体を解析することで、疑わしい領域を強調表示して放射線科医をサポートし、医師の感度を高めることができます。

第二に、AI は人間が簡単に観察して報告できる以上の画像特徴を利用できます。肺がんの検出では、放射線科医はまず結節の大きさ、形状、カテゴリを評価して、患者管理における次の処置を決定します。AI は結節の表面の 3 次元テクスチャと細分化された特性を分析して、悪性腫瘍のリスクが高いか低いかをより確実に判断できます。これは、患者を生検に送るかどうか、フォローアップ間隔の長さと頻度など、個々の患者の管理に直接影響を及ぼします。

研究で アダムスら (JACR)胸部CTにおける偶発的結節のガイドラインに基づく管理を組み合わせることで、 　 ML ベースの分析により、偽陽性を大幅に減らすことができます。これは、不要な生検の数が減ること (AI が結節が良性であると判断する場合) と、治療までの時間が短縮されること (AI が結節が悪性であると判断する場合) の両方につながります。ここで強調しておきたいのは、AI はガイドラインの廃止を提唱しているわけではないということです。代わりに、必要なガイドラインを AI の結果で補完することが求められています。この場合、ML スコアがガイドラインと高い確率で矛盾する場合は、ML スコアを使用します。そうでない場合は、ガイドラインの指示に従います。今後、このようなアプリケーションが増えるでしょう。

3 つ目は、AI は患者の経時的変化を定量化するのに役立ちます。これもまた、適切なフォローアップに不可欠です。ML と医療画像分析の分野の現在のアルゴリズムは、同じ患者の複数の画像を位置合わせすることができます。これを「登録」と呼びます。これにより、異なる時点での同じ位置を見ることができます。肺がんの場合、追跡アルゴリズムを追加することで、放射線科医が症例を開くときに、肺のすべての結節の全履歴を放射線科医に提示できます。以前のスキャンを調べて、いくつかの結節の例の正しい位置に移動するのではなく、すべてを一度に見ることができます。これにより、時間の節約になるだけでなく、医師にとってより快適な作業体験が実現します。

放射線学は AI によって進化します。問題は、どのように進化するかです。

AI が急速に進歩している分野はいくつかあります。明らかなのは、より多様で代表的なデータを収集し、臨床現場でうまく機能する堅牢なモデルを構築することです。これには、さまざまな種類のスキャナーからのデータだけでなく、がんの検出を困難にする併存疾患に関連するデータも含まれます。

データ以外にも、精度を向上させるための新しい ML 手法の開発が継続的に進んでいます。たとえば、研究の主要分野の 1 つは、画像取得の違いから生物学的変動を切り離す方法を検討することです。別の分野では、ML モデルを新しい領域に移行する方法を検討しています。マルチモダリティと予測は、特に刺激的な 2 つの方向性を表しており、今後数年間で放射線学がどのように変化するかを示唆しています。精密医療では、放射線学、臨床検査医学、病理学、その他の診断分野のデータを治療決定に使用することを目的とした統合診断が重要な方向性です。これらのデータを一緒に使用すると、特定のパラメーターだけを使用する場合よりも、決定を導くための情報がはるかに多く提供されます。これは、たとえば腫瘍委員会ではすでに標準的な方法であり、ML は今後の議論に加わるだけです。ここで疑問が生じます。複数のソースからのこの統合データすべてを ML モデルでどう処理すればよいのでしょうか。私たちができることの 1 つは、将来の病気と個人の治療への反応を予測することです。これらを組み合わせると、治療決定を導くことができる「what-if」予測を作成するために活用できる大きな力があります。

2025 年のトレンド: 効率、品質、償還の形成

臨床現場で AI が推進される要因はいくつかあります。2 つの重要な側面は効率性と品質です。

効率化

AI は、放射線科医が仕事の重要かつ困難な側面、つまり複雑なデータの統合に集中できるようにすることで、効率性の向上に役立ちます。AI は、ケアの時点で重要かつ関連性の高い情報 (定量値など) を提供したり、異常の検出やセグメンテーションなどのいくつかのタスクを自動化したりすることで、これをサポートできます。これには興味深い副作用があります。変化の評価が速くなるだけでなく、ピクセル単位のセグメンテーションや疾患パターンの体積測定などのタスクを研究から臨床実践に移行できます。大きなパターンを手動でセグメント化することは、多くの場合ではまったく不可能ですが、自動化により、日常的なケア中にこの情報にアクセスできるようになります。

品質

AI は仕事の質に影響を与えます。つまり、診断の精度向上、特定の治療の推奨、病気の早期発見、治療反応のより正確な評価などです。これらは個々の患者にとってのメリットです。現在、これらのメリットとシステム レベルでの費用対効果の関係を評価し、放射線科への AI 導入による医療経済への影響を研究し、ベンチマークしています。

払い戻し

AI の導入はもはや効率性だけの問題ではありません。患者ケアとコスト削減への具体的な貢献が認められ、報われています。AI が保険償還制度に取り入れられたことは、この変化を浮き彫りにしています。不要な処置の削減や治療の迅速化などの利点は、後から考えれば単純なもののように思えますが、その道のりは長いものでした。現在、最初の成功例が生まれており、AI の変革的影響は明らかです。患者の転帰を改善し、医療プロセスを最適化することで、AI は業界を再構築しており、今後は刺激的な発展が期待されます。

医療画像の未来を形作る

医療用画像処理は根本的な変革を遂げています。精密医療、統合診断、新しい分子診断技術は、ますます複雑化する治療オプションの状況において、治療の決定を下す手段を変えています。AI は、医師がさまざまなモダリティで捉えたより多くの特性を統合し、それらを治療反応に結び付けることを可能にするため、この変化の触媒となっています。

技術的な課題、統合の問題、医療経済上の懸念などにより、これらのツールを大規模に導入するにはまだ時間がかかるでしょう。プロセスをスピードアップするために私たち全員ができることの一つは、情報に通じた患者になることです。私たちは医師と、彼らが実際にどのような AI をテストしたか、または使用しているか、そしてそれらのツールが彼らの専門的な経験と知識をどのように補完するかについて話し合うことができます。市場は需要を物語っています。したがって、早期かつ正確な検出を要求すれば、AI はやって来ます。