人工知能は病気の診断においてすでに医師を超えている

人工知能（AI）分野の進歩は医療に大きな影響を与えています。この強力なツールは、X 線、MRI、CT スキャン、顕微鏡検査などのさまざまな医療画像の分析と処理で特に際立っています…しかし、その有用性はさらに高く、さまざまな AI テクノロジーが大量の画像を評価する際に優れた結果を実証しています。正確な診断を行うために医療記録からデータを取得します。

これまでに達成された成功は、膨大な量のデータを処理する際の人間の限界を克服することで、医師、AI、ロボットが毎日連携して連携して、より正確で効率的な医療を適用する、それほど遠くない未来を示しています。その意味で、 AI は医療現場で役立つために完璧である必要はありません。診断や予測を提供することに関しては、医師よりも優れていて、迅速である必要があるだけです。医師による診断の約 15% は誤りであると推定されており、AI はこの誤りの割合を減らすことに貢献できる可能性があります。

AI の一般的な開発にはまだ改善の余地が多くありますが、現在このテクノロジーの特定の用途があり、医師が通常実行するさまざまなタスクにおいて精度と速度が向上することが科学的に実証されています。 Google と IBM (Watson Health システムを搭載) は、医療目的の複数の AI プロジェクトに関与しているため、この分野を最も推進している 2 つの大企業です。

以下は、診断において AI がすでに医師を上回っているいくつかの分野です。

がんに対する人工知能

人工知能はさまざまな種類のがんを高精度で診断できるため、医師のサポートが期待できます。その意味で、病院と中国のいくつかの大学によって開発されたバイオマインド AIと呼ばれるシステムは、血腫 (血液の蓄積) や髄膜​​腫 (髄膜の腫瘍) などのさまざまな脳腫瘍の診断に関して、3 年前に 15 人の名医を上回りました。または神経膠腫（グリア細胞からの腫瘍）。具体的には、その迅速な診断の成功率は約 90% でしたが、医師の場合は 63 ～ 66% でした。このマイルストーンは、神経系の疾患に関する数万枚の画像の分析を通じてこの AI を 10 年間トレーニングしたおかげで可能になりました。

乳がんに関しては、2019年にマンモグラムからこの腫瘍を検出できるAIの最初の結果が発表された。 101 人の放射線科医とそのパフォーマンスを比較したところ、このグループの平均と同様の精度であることが観察されましたが、これらの専門家の 60% よりも高かったです。

2016 年、医師が何か月も失敗していた場所で、別の AI が成功することができました。 IBM の Watson テクノロジーは、わずか 10 分で日本人女性のまれなタイプの白血病 (白血球がん) を診断することに成功しました。人工知能は、その膨大なデータベースを通じて患者の遺伝子データを分析することで診断に到達しましたが、専門家であれば数週間かかる作業でした。腫瘍のDNAで検出された1,000以上の変異のうち、AIはがんの種類を決定する変異を特定することができた。

小児期の病気にも

ディープラーニングと自然言語処理に基づいて中国で開発された AI は、小児科医と同様の精度で子供の複数の病気 (軽度から重度まで) を診断することに成功しました。彼らの結果を専門知識の少ない医師と比較した場合、彼らの信頼性はより高かった。研究者らは、広州の50万人以上の患者の医療記録のデータを使用してシステムを訓練した。このテクノロジーの利点には、通常は医師が認識するのが難しい希少疾患の診断において、迅速な対応と成功の可能性が高いことが含まれます。

不整脈の研究

がん以外にも、不整脈の診断は心電図にグラフで反映されるため、AI が高い信頼性を提供する分野です。心臓のリズムの変化を高精度で自動的かつ迅速に認識できる自動システムはすでに数十種類あり、心臓専門医の監督のもと、世界の数カ国で診断方法として承認されている。

目の病気における人工知能

眼疾患の診断は、人工知能の応用分野の 1 つであり、特に眼底、光干渉断層撮影 (OCT) などのさまざまな画像を通じて網膜の変化を検出することで成功例が観察されています。たとえば、2016 年には、 Google のDeepMind は、97.5% の感度 (病気の検出に成功する割合) と特異度 (病気の検出に成功する割合) で糖尿病性網膜症 (糖尿病によって引き起こされる網膜の病気) を自動的に識別することに成功しました。眼底画像による病気の除外精度は 98.5% です。

さまざまな民族の患者のサンプルを使用して人工知能アルゴリズムを検証したところ、やはり非常に高い感度と特異度 (それぞれ 91% と 9%) が示されました。これに対し、眼科医は通常、この網膜疾患を感度 73%、特異度 91% で診断します。 2018 年、このツールはその可能性を再び実証しました。このツールは、最大 50 件の目の病気や問題を、どの専門家と同じくらい高い精度で検出できました。

目を覆う組織の中間層であるブドウ膜の炎症（ブドウ膜炎）も、AI が診断に優れている分野です。たとえば、 Uvemaster AI の診断精度は 96.6% で、眼科医の診断精度を上回ります。膨大な臨床データの分析によるディープラーニングによって成功を収めました。一方、人工知能は現在、緑内障（高すぎる眼圧による視神経の損傷）を90％以上の精度で診断できるようになりました。