近年、ヘルスケア業界では機械学習、高度なアルゴリズム、 人工知能 を急速に統合し、精密医療を追求しています。高度なテクノロジーによりビッグデータをスキャンして分析し、関連する診断を取得してさまざまな病気を検出します。
AI画像センシングは、ビッグデータ分析を通じて患者の転帰の予測能力を向上させます。取得した画像をデータに変換し、その情報を分析して異常を検出します。これらの結果により、放射線科医は病気の早期兆候を特定し、個別の治療計画を立てることができます。
AIベースの画像診断装置 (X線、MRI、CTスキャンなどの用途) の急速な導入と医療向け先進技術への投資の増加により、導入と使用が増加しています。AIが大きな可能性を示した2016年に投資が始まり、それ以来、AIは医療において重要な役割を果たし続けています。実際、市場レポートでは、AI画像センシングは2026年までに30.4% のCAGRを生み出す可能性があると予測されています (Mordor Intelligence、2021)。
この記事では、病気の検出と予防におけるAI画像センシングの成長に焦点を当て、この進化における放射線科医の役割とAIの将来について説明します。
AI画像センシングを活用し病気の早期診断に活用
長年にわたり、AIは、その高い特異性と低い再現率により、ヘルスケア市場を支配し始めています。これらの側面により、さまざまな病気の診断における生産性レベルとパフォーマンス効率が向上します。高度な画像診断により、放射線科医は癌、腫瘍、その他の病気の早期兆候を検出できるようになります。
リアルタイム介入により生存率が向上し、医師は取得したデータに基づいて個別の治療計画を立てることができます。Journal of the American College of Radiologyは、多様なアプリケーションとその市場需要を列挙し、医療におけるAI画像センシングの将来を強調しています。アラン・アレクサンダー博士による米国放射線学会誌の最近の報告書では、現在、AIベースの画像診断装置の使用範囲は、CTスキャン (90%)、MRI (60%)、X線 (56%) に及ぶと推定されています。
医療専門家は、生検手順の代わりにAIベースの画像装置を使用することを熱望しています。非侵襲的な診断および検出アプローチにより、生検中に医師が経験する望ましくない合併症を回避するのに役立ちます。結果は従来の診断方法に比べて比較的正確かつ精密です。たとえば、CTスキャンでは、高度な技術の助けを借りて、遺伝子の変異や病変を早期に特定できます。
さらに、これまでは検出できなかった小さな放射線異常も測定できます。AIは、前提条件となる機械学習とアルゴリズムを使用して、組織関連のパターンと異常を検出します。これらのデバイスは感度が高いため、放射線科医が最初の診察や表面レベルの読み取りでは識別できないレベルの不一致なパターンを検出することができます。
放射線科医とAI: AIは医師に取って代わるでしょうか?
医療分野におけるAIベースのデバイスの着実な成長により、放射線科医が置き換えられるのではないかと考える人もいるかもしれません。これはAI導入の必然的な結果のように思えますが、医療専門家は自分たちの存在が同様に重要であることを認識しています。
まず、AI画像センシングは現在開発段階にあります。また、意思決定にはアルゴリズムに基づく結果を超えた適性と医学的知識が必要であることも忘れてはなりません。
したがって、AIイメージングが定量的なタスクにおいて従来の診断技術よりも優れているとしても、医療上の意思決定においては人間レベルの精度に匹敵することはできません。現時点では、機械学習の統合を特定の病気の補助的な診断ソリューションとして検討する必要があります。
関心のある放射線科医は、臨床時間を短縮し、患者の体験を向上させることで生産性を高めることができます。
Lancetの 最近の記事 でも、放射線科医がAI関連の特定の障害を考慮すれば患者の転帰を最適化できると指摘されています。たとえば、結果が広範な科学的裏付けのない異常を示唆している場合、早期診断を証明するのは難しいかもしれません。同様に、「小さな変化による過剰診断」によっても誤検知が発生する可能性があります。放射線科医は専門知識を駆使して症状を比較し、正しい診断を下さなければなりません。つまり、AI画像センシングがその可能性を最大限に発揮するには、依然として人間のサポートが必要です。
AIイメージングの未来
過去10年間で、医療画像診断に対する信頼は大幅に高まりました。機械学習ネットワークが改良されるにつれて、医療画像の検出と解釈が向上します。このため、多くの大企業や研究プログラムがAIイメージセンサーに投資しています。
たとえば、Google Healthはメイヨー クリニックと協力して、腫瘍から健康な組織や臓器を区別するアルゴリズムを構成することで、「治療計画の簡素化と放射線治療の効率化」を目指しています。このテクノロジー企業は、眼疾患、乳がん、肺がんを検出するためのAI中心の画像ソリューションにも投資している。
さらに、AI画像センシングの成功により、拡張現実の3D医療画像開発が促進されました。現在、研究者たちは、医師がARヘッドセットを使用して影響を受けた臓器や組織を観察できるようにするプロトタイプをテストしています。あるいは、3Dイメージングを使用して、閉塞、瘢痕組織、腫瘍をさまざまな角度から観察することもできます。外科医はこの情報を活用して、手術中に標的部位のみに集中することができます。
医療画像診断による高度な診断を補完することで、さまざまな病気、怪我（骨折や筋骨格系の怪我を含む）、病状に関する人生を変えるような洞察が得られます。医療提供者は、視覚的な補助がなければ識別できない可能性のあるデータを生成する可能性があります。高い感度と精度により、治療計画が成功します。
最終的には、AI画像センシングへの関心が高まることで、診断技術がより身近で実用的なものになるでしょう。