ディープラーニングが放射線科医のミスをカヴァーするようになる

オーストラリアで放射線科のクリニックを展開するCapitol Health社は、Enlitic社と提携して、人工知能(AI)を使ったX線画像診断を始める。ソフトウェアで画像をチェックし、優先度や担当医を決定するとのこと。

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"サンフランシスコを本拠とするEnlitic社を創設したジェレミー・ハワード最高経営責任者(CEO)は、人工知能(AI)の一種であるディープ・ラーニングを、もう少し実用的なこと、つまり病気の診断に使いたいと考えている。

Enlitic社は10月27日(米国時間)、オーストラリアで放射線科のクリニックを展開するCapitol Health社との提携を発表した。同社のクリニックで、Enlitic社のソフトウェアを使ったX線画像診断を開始するというものだ。

とはいえ、放射線科の専門医が不要になるわけではない。ソフトウェア導入の目的は、作業の迅速化と、ミスの減少だ。まず、放射線技師から提出を受けた画像の対象が正しいかどうかをソフトウェアでチェックする。例えば、左ひざとタグ付けされた画像が、実際は右ひざの画像であったりしないかどうかだ。次は、画像に異常がないかをソフトウェアで調べる。

異常が検出された場合、画像の優先度を高め、内容に応じて担当医を決定する。例えば、肺の画像に結節を発見したら、優先度を高めた上で、肺専門の放射線医に転送する。動脈瘤のようなものが見つかれば、心血管を専門とする放射線医に画像が送られる。

異常が見つからなかった場合、優先度は低く設定される。担当の放射線医が画像を確認した後は、ソフトウェアが定型文を自動生成し、事務処理を手伝ってくれる。

医療現場に人工知能が使われる例は最近増えてきている。ニューヨークにある「メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター」では、IBMの「ワトソン」を研究に利用しており、最近は食事と運動のアドヴァイスもワトソンが担当している。医師による日々の診療を迅速化するための手助けを行う「Bright.md」というアプリケーションもある。しかし、ディープ・ラーニングが医師の診断を助ける能力を現場でテストするという意味では、Enlitic社とCapitol Health社の取り組みは過去最大級の規模になりそうだ。

Capitol Health社はアジアへの進出を開始しており、ハワードCEOは自社のソフトウェアによって医療診断の機会が拡大することを期待している。同CEOが紹介した世界経済フォーラムの報告書によれば、発展途上国では医療従事者の不足が深刻になると予測されており、訓練プログラムの導入を加速する必要があるという。

人工知能は、医療分野以外のさまざまな領域で使われてきており、一般の人が知らずに接する機会も増えてきている。フェイスブックは最近、ディープ・ラーニングを利用して、写真に説明文を付け始めた。目の見えない人でも情景を思い浮かべることができるようにだ。口コミサイト「Yelp」も、レストランのリストに最適な写真を表示するため、どのようにディープ・ラーニングを活用しているかを明らかにした。"