精度を増す「ＡＩ」。広がる領域

ＡＩは人工知能などと呼ばれているがその活躍が注目されている。
医療現場などでの現状が新聞などで報道されていた。

以下まとめてみた。


いうまでもなく、ＡＩは、人間のように知的な活動ができる機械のことだ。

医療現場で実用化されているＡＩには、大量のデータを基にコンピューターが自ら学ぶ機械学習という手法が使われている。

富士フイルムが製品化したがんの画像診断支援システムは、コンピューター断層撮影法（ＣＴ）で撮った患者の画像を入力すると、あらかじめ数千枚のがんの画像を「予習」したコンピュータが類似画像と診断情報を数例示する。

画像診断医など専門医の判断と８～９割が一致するという。
　
また、臓器の典型的な大きさや形状などの基本情報を覚えさせ、患者のＣＴ画像数百枚を入力すると、臓器の立体像を血管まで再現し、病巣の大きさや体積を計算できるシステムもある。

手術の手順検討や治療の選択にも使われている。
　
自治医科大学は、医療機器メーカーと共同で、診断支援のＡＩ「ホワイト・ジャック」を開発した。

問診票や診察内容から、病名や確定診断に必要な検査法、薬の候補を助言して、一人で大勢の患者を診る地域のかかりつけ医らを支援する。

そんなＡＩを使った診断を今年度中に同大病院で試験運用を始めるという。

病院を訪れた患者は、人型ロボットの手元にあるタブレット端末に、名前や年齢、症状、既往症を入力。

するとこの情報はＡＩに送られ、腹部の痛みに対して「虫垂炎」など、候補となる10～20種類の病名が医師に示される。

ＡＩは、病気に関する研究成果などを基に判断しており、同大の石川鎮清教授は
「患者が少ない病名も挙げているので、診断の見落としを減らせる」と期待をしている。

ＡＩの進歩は、コンピューターの性能アップと大量のデータ蓄積に加え、2012年頃から成果を上げた「ディープ・ラーニング（深層学習）」と呼ばれる新たな手法で加速した。

最近では、囲碁でトッブ棋士に打ち勝ったことでも注目されていた。クルマの自動運転でも注目されている。

深層学習も機械学習のひとつで、データ量が増えるほど精度が上がる。

さらに学習を重ねるほど答えを出す時間が短縮する。

また、東京大学医科学研究所は、
深層学習できる米ＩＢＭ社のＡＩ「ワトソン」に、2000万本以上の論文、1500万件以上の
薬剤関連の情報を学ばせ、患者の遺伝情報から、がんの発症に関わる遺伝子や治療藁の候補を提示させる臨床研究を行っている。

人間だと２週間かかる遺伝情報の分析をわずか10分でこなすという。
　
既に70人以上の患者に、分析結果を提供して、診療に役立てている。

極めてまれなタイプの白血病と判明した女性は、医師の判断で治療薬を変更して、病状が回復、退院することができた例がある。

同研究所病院の東條有伸副院長は

「がんに関して、毎日、遺伝子変異などの新しい情報がたくさん出ている。
最適の治療を迅速に患者に届けるために、今後、ＡＩの役割はますます大きくなるだろう」

と話している。


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