近年の医療現場では、CTやMRI、内視鏡など高度画像診療が導入されており、以前は発見しづらかった病気が早期発見されている。
しかし、こうした技術が発達したからといって安心はできません。
なにしろ、いくら高度な技術が発達しても、撮影された画像を見て診断をするのは「医師」なのです。

 

医師とはいえ人間なのだから、間違いもあれば見落としもあるでしょう。
少し前のデータになりますが、2004年の発表によると、ICUに入院して死亡した患者の167人を解剖して調べたところ、53例が診断変更となりました。
診断変更が31.7%という数値は意外と多いと思われるのではないでしょうか。

そんな中、診断に「AI」を取り入れようとする動きがあります。
この記事は、そんな「AI」を説明していきたいと思います。

 

がんや病気が瞬時に分かる。

誤診を防ぐために有効な手段が「人工知能(AI)」です。

 

  • ビッグデータ」・・・膨大な数の症例をコンピュータに覚えさせます。
  • ディープ·ラーニング(深層学習)」・・・人間が教え込まなくてもコンピュータが自ら学ぶとができます。

 

この2つを駆使して画像解析を行なうことで、病気をAIが自動判別し、医師に教えてくれるということです。

 

 

このAI画像診断は、さまざまな検査に応用できるでしゅう。
CTでは、複雑な臓器を立体的に認識し、病変を瞬時に把握できます。
広島大学と富士通の共同研究では、85%の精度で診断時間が最大6分の1に短縮される可能性があるといいます。

 

またX線画像だけでなく、通常の写真を判別することも可能です。
2年後の実用化を目指し、筑波大学と京セラが開発中の皮膚疾患診断システムでは、9割前後の精度で診断が可能とのこと。
大量の皮膚病の画像を読み込んだAIにより、種類以上の皮膚疾患が判別できるようになる未来が見えますね。

 

内視鏡画像もAIが診断。

AIによる画像診断はほかにも、内視鏡などで応用できます。
とくに大腸内視鏡検査では、腺腫性ポリープの約20%が見逃されているという報告もあるぐらいです。

 

AIを導入することで見落としが防げます。
国立がんセンターとNECが開発中の内視鏡診断支援システムを紹介します。
それは、内視鏡画像のなかから、大腸に生じたがんや前癌病変をAIが検知し、医師に「アラーム」で知らせる仕組みです。
ほかにも、昭和大学横浜市北部病院のグループは、内視鏡で見つけた「腫瘍の悪性度」まで判定する内視鏡診断を開発しています。

 

このように、AIを使えば、医師が診断するより、大幅に時間が短縮できるうえ、病気の発見率が高くなることを示唆しています。
AIの医療への応用は、今後急速に進み、診断の大部分はAIに肩代わりされると予想されますね。

 

医者の診断技術も機械に変われる存在なのです。

 

まとめ

  • 診断精度85%以上。
  • 診断時間が1/6の以下。

 

いかがだったでしょうか。
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