人間とAIは医療画像の解釈において対等に

イギリスの学術誌 The Lancet Digital Health に掲載された専門家の研究によると、人工知能は医療画像に基づく診断を行う際に、人間の専門家と対等のレベルに達した。イギリスの日刊紙 The Guardian によると、「医療における人工知能の潜在能力は、リソースの負担を軽減し、医師と患者とのやり取りの時間を解放し、甚至はカスタマイズされた治療の開発を支援する」という。同紙は、2019年8月にイギリス政府が£250mの資金をNHSの人工知能研究所に提供することを発表したとも伝えている。

研究チームは、Xioan Liu博士とAlastair Denniston教授を中心に、2012年以降に発表された研究論文を分析した。彼らは、深層学習の重要な年である2012年から、医療画像の解釈における人工知能の使用を始めた。当時、「一連のラベル付き画像をアルゴリズムに与え、特徴を抽出して類似の画像を分類する方法が開発された」。このアプローチは、がんから眼疾患まで、さまざまな疾患の診断に有望であることを示した。

初期の研究では、20,000以上の関連研究が見つかったが、そのうち14件のみが人間の疾患に関する高品質のデータを提供した。「深層学習システムを別のデータセットでテストし、同じ画像を人間の専門家に提示した」。

14件の研究から得られた結果に基づいて、専門家チームは「深層学習システムは87%の確率で疾患を正しく検出し、91%の確率で正常を正しく判断した」と結論付けた。一方、人間の専門家は、それぞれ86%と91%の確率で疾患を検出し、正常を判断した。

Denniston教授は、この研究について「結果は期待に応えたが、AIの周りの熱狂的な期待に対する現実的なチェックでもあった」と述べた。ただし、医療におけるAIの使用については楽観的であり、「深層学習システムは診断ツールとして機能し、画像のバックログを解消するのに役立つ」と述べた。Liu博士も、「専門家が不足している地域では、画像の解釈に役立つ可能性がある」と述べた。

大西洋の反対側では、医療におけるAIの使用に関連して、ミネソタ州のMayo Clinicが発表した。Mayo Clinicは、Wiredによると、「米国の近代医療記録の始まり」を起こした病院である。Mayo Clinicは、Googleと提携して、病院の患者データをGoogleのクラウドストレージに移行する計画である。これは、Microsoft AzureからGoogleへの移行であり、Mayo Clinicは、昨年Mayにすべてのケアサイトを単一の電子ヘルスレコードシステムに移行したときに、Project Plummerとして知られるプロジェクトを完了していた。

Wiredによると、Googleはすでに医療におけるAIの使用を試みている。例えば、医療画像の読み取り、ゲノムの分析、腎臓疾患の予測、および糖尿病による眼疾患のスクリーニングなどである。10年間の提携において、Googleは「Mayoの膨大な臨床レコードコレクションに、深層AIの専門知識を適用する」計画である。Googleはまた、提携を支援するためにミネソタ州ロチェスターにオフィスを設立する計画であるが、従業員数やオープン時期については言及していない。

Googleが以前経験した可能性のある規制上または法的な問題、たとえば「DeepMind子会社が開発中のAIを搭載した医師・看護師向けアシスタント」などの問題を解決するために、Mayo Clinicは「Googleは契約上、Mayoの臨床データを他のデータセットと組み合わせることを禁止する」と発表した。つまり、Googleが消費者向けサービス（Gmail、Google Maps、YouTubeなど）を通じて得た個人データを、Mayoの医療レコードと組み合わせることはできない。