機械学習が命を救うテクノロジーへ――医療を変革するAIの最前線

人工知能（AI）の目覚ましいブレークスルーは、今や世界を急速に変えつつあります。自動運転車から画像認識、チャットボットまで、AIとその手法はあらゆる産業に変革をもたらしました。これらのスマートテクノロジーが持つ有効性と効率性は、多くの人々を魅了してやみません。

予測理論に基づく機械学習（ML）は、今日ほぼすべての業界で活用されています。それならば、なぜ医療分野が例外でいられるでしょうか。あまり知られていませんが、機械学習は医用画像処理、MRI、病理学、個別化治療の特定、医薬品の改良、放射線科、電子カルテの管理など、医療のさまざまな場面で重要な貢献を果たしているのです。

報告によれば、医療診断の誤りは全死亡の約10%に関与しているとされています。これは、感染症や病状・疾患の検出のために消費者が購入したり、検査室で使用されたりするIVD（in vitro診断薬）の領域にも関わる深刻な問題です。こうした診断エラーは必ずしも人為的なミスではなく、医療情報技術の統合不足や医療業務システムの不備による不適切な診断、さらには研究開発（R&D）と医師・クリニック、患者、介護者などの間のコミュニケーション障壁が背景にあると指摘されています。

最先端の機械学習アプリケーション

医療分野において、機械学習には、NLP（自然言語処理）、顔認識、ディープラーニング、コンピュータ支援診断などを活用した革新的なツールによって、より質の高いケアを支える大きな可能性があります。

以下に、より良い意思決定、研究・臨床試験の効率向上、そして質の高い医療の実現を支援するAI・機械学習の診断アプリケーションを紹介します。

診断精度の向上

疾患の特定と診断は、医療における機械学習の最前線です。MLは特に、脳疾患や最も恐ろしいがんの治療の分野で活躍しています。複数の報告によると、がん治療のための800以上の医薬品・ワクチンがすでに臨床試験段階にあり、脳疾患の診断と治療提供を支援する予測分析への需要も高まり続けています。

腫瘍学（オンコロジー）

ディープラーニングの登場により、がんの早期発見への道が開かれました。がんは世界で2番目に多い死因とされています。幸いにも、ディープラーニングソフトウェアは専門家と比較しても遜色ない正確な診断能力を示しており、早期段階での発見を可能にすることで、適切なタイミングでの対応を現実のものとしています。

効果的な個別化治療

個別化治療は現在、最も注目される研究分野の一つです。患者のデータを予測分析と組み合わせることで、患者一人ひとりに合わせた投薬と効果的な治療の提供が可能になります。従来、医師の経験に依存していたこの領域では、限られた診断情報に基づいて治療方針が決められてきました。今後は治療判断の変革と治療選択肢の最適化がさらに進むでしょう。近い将来、健康状態を細かく測定・監視できるモバイルアプリやバイオセンサーの利用が拡大すると見られています。これにより医療コストの削減や処方への遵守率の向上が期待でき、個人の健康の最適化にもつながるはずです。

チャットボット

AIベースのチャットボットは、音声認識機能を通じて患者の症状パターンを識別できます。データベースに保存された過去の症例と症状を比較し、ユーザーとの対話の中で問題を分析したうえで、適切な提案や行動指針を提示します。チャットボットは患者の病歴、症状、生活状況などについて質問し、その回答に基づいて判断します。さらに、診断機能に加えて、ウェアラブルデバイスと連携して患者データを統合し、コレステロール値や心拍数などのモニタリングも行うことができます。

MRIにおける脳画像データ品質の向上

脳イメージング（神経画像）は、脳の障害を評価し、正常な機能を確認するために行われます。脳画像は脳疾患の診断に役立つだけでなく、人間の脳に関する研究の発展にも大きく寄与します。しかし、MRI（磁気共鳴画像法）には大きな課題があります。スキャン中に患者が頭を動かすとデータ品質が低下し、脳の解析が妨げられ、誤診につながることがあるのです。そこで役立つのが、FIRMMのようなML支援ソフトウェアです。脳関連データをリアルタイムで監視し、データ品質に関する指標を提供します。Linux OS上で開発されており、主にUbuntuおよびCentOSプラットフォームで動作します。

ロボット手術

手術ロボットといえば、da Vinci（ダヴィンチ）ロボットが有名です。外科医はロボットの腕を操作することで、細部まで精密に、狭い空間でも震えることなく手術を行えます。すべての手術ロボットにMLが組み込まれているわけではありませんが、機械学習はロボットの腕から手術対象の身体までの距離の識別に役立ちます。また、人間のオペレーターからの指示に従い、ロボットアームの継続的で滑らかな動きを制御するのにも貢献しています。

希少疾患

さまざまな希少疾患の治療において、機械学習は顔認識ソフトウェアと組み合わされ、臨床診断を支援します。このような顔認識ソフトウェアやディープラーニングソフトウェアでは、患者の写真が分析され、その裏側で顔面解析が行われます。ディープラーニングは、希少な遺伝性疾患と相関する表現型（フェノタイプ）の検出にも活用されており、早期の診断支援に期待が集まっています。

ここまで先駆的なアプリケーションのいくつかを取り上げましたが、イノベーションのリストは決して終わりません。本記事では、AI・機械学習に基づく医療分野の現在のダイナミズムを簡潔にお伝えしました。

まとめ

医療へのアプローチは、事後対応型から予測型へと大きく変わりつつあります。これらのスマートテクノロジーには、無限とも言える可能性があると私たちは確信しています。世界中の多くの医療機関で生まれる数々のイノベーションを見ると、機械学習はまさに医療システムを強化する救世主と言えるでしょう。