AI を使用して、医師が見逃しているがんを検出する方法

ブダペスト郊外のパチキスクン地区病院の暗い部屋で、放射線科医として 20 年以上の経験を持つ Eva Ambroszi 医師は、患者のマンモグラムを表示しているコンピューターの画面をじっと見つめていました。

2 人の放射線科医は以前、X 線では患者に乳がんの兆候は見られなかったと述べていました。 しかし、Ambroszi 博士は、AI ソフトウェアが癌の可能性があるとラベル付けした、赤い丸で囲まれたスキャンのいくつかの領域を詳しく調べていました。

「これは何かだ」と彼女は言った。 すぐに、女性は生検を受けるように命じられ、生検は来週中に行われました。

人工知能の進歩は、医師が見逃す兆候を検出することで、乳がんのスクリーニングにブレークスルーをもたらし始めています。 初期の調査結果や放射線科医によると、これまでのところ、この技術は、少なくとも人間の放射線科医と同様にがんを検出するという驚くべき能力を示しています。これは、AI が公衆衛生を改善できることを示す、おそらくこれまでで最も具体的な兆候です。

堅牢な乳がんスクリーニング プログラムを実施しているハンガリーは、実際の患者でこの技術をテストする最大の地域の 1 つです。 年間 35,000 件を超えるスキャンを実施する 5 つの病院と診療所では、2021 年に開始された AI システムが、放射線科医が見逃した可能性のあるがんの兆候をチェックするのに役立っています。 米国、英国、欧州連合の診療所や病院も、システムの開発に役立つデータのテストや提供を開始しています。

テクノロジがシリコン バレー ブームの中心になるにつれて、AI の使用は増加しています。ChatGPT のようなチャットボットのリリースにより、AI が人間のような散文でコミュニケーションする驚くべき能力を持っていることを示しています。 チャットボットで使用される同様のモデルに基づいて構築され、人間の脳をモデルにした乳がん検診技術は、AI が日常生活に浸透する別の方法を示しています。

医師や AI 開発者は、がん検出技術の普及にはまだ多くの障害があると述べています。 現在この技術を使用している限られた数の設定を超えて、システムが乳がんスクリーニングの2番目または3番目のリーダーとして広く採用される前に、追加の臨床試験が必要です. また、このツールは、あらゆる年齢、民族、体型の女性に対して正確な結果を生成できることを示す必要があります。 放射線科医は、この技術がより複雑な形態の乳癌を識別し、非癌性の偽陽性を減らすことができることを証明できるはずだと述べた.

AI ツールはまた、人間の放射線技師を置き換えるかどうかについての議論を引き起こしました。テクノロジー メーカーは、規制当局の精査と一部の医師や医療機関からの抵抗に直面しているためです。 今のところ、これらの懸念は誇張されているように見えます。多くの専門家は、この技術が効果的であり、訓練を受けた臨床医と協力して使用された場合にのみ患者から信頼されると述べています.

最終的に AI は命を救うことができる、とヨーロッパのマンモグラフィー教育の第一人者である Laszlo Tabar 博士は述べた。

彼は、「女性が乳がんセンターに行き、『あなたは人工知能を持っていますか?』と尋ねる日を夢見ています。」 “

毎日数百枚の写真

2016 年、世界をリードする AI 研究者の 1 人である Jeff Hinton は、この技術は 5 年以内に放射線科医の技術を追い越すだろうと主張しました。

「あなたが放射線科医なら、漫画のワイリー・コヨーテのようなものだと思います」 彼はニューヨーカーに言った 「あなたはすでに崖っぷちを越えていますが、まだ下を向いていません。その下には土地はありません。」

ヒントン氏とトロント大学の 2 人の学生は、花、犬、車などの一般的なオブジェクトを正確に識別できる画像認識システムを構築しました。 ニューラル ネットワークと呼ばれるシステムの中心にあるテクノロジーは、人間の脳がさまざまな情報源からの情報を処理する方法をモデルにしています。 これは、Google フォトなどのアプリに投稿された写真に写っている人物や動物を識別するために使用されるもので、Siri と Alexa が人々の話す言葉を認識できるようにします。 ニューラル ネットワークは、ChatGPT などのチャットボットの新しい波もリードしています。

多くの AI エバンジェリストは、このような技術はマンモグラムでの乳がんなどの病気や病気の検出に簡単に適用できると考えています。 世界保健機関によると、2020 年には 230 万人が乳がんと診断され、685,000 人が乳がんで死亡しました。

しかし、放射線科医の交代がヒントン氏の予想ほど簡単だと誰もが感じたわけではありませんでした。 放射線科医ががんの初期の兆候を検出するのに役立つ AI ツールを開発するソフトウェア会社、Kheiron Medical Technologies を共同設立したコンピューター科学者の Peter Kiskemthi は、現実がより複雑になることを知っていました。

Kecskemethy 氏はハンガリーで育ち、ブダペストで最大の病院の 1 つで過ごしました。 彼の母親は放射線科医で、写真の中から小さな悪性腫瘍を見つけることの難しさを彼に直接教えてくれました。 放射線科医は、毎日何時間も暗い部屋で何百もの画像を見て、患者の人生を変える決定を下すことがよくあります。

「小さな病変を見逃すのは非常に簡単です」と、Kesksmithy 氏の母親で、現在 Kheiron の医療製品担当ディレクターである Edith Karpaty 博士は語った。 「あなたは集中し続けることができません。」

Kecskemethy 氏は、機械学習の専門家である Kheiron の共同設立者である Tobias Rijken とともに、AI は医師を助けるべきだと述べた。 AI システムをトレーニングするために、ハンガリーとアルゼンチンの診療所やエモリー大学などの学術機関から提供された、診断済みの患者の過去のマンモグラムを 500 万件以上収集しました。 ロンドンに本拠を置くこの会社はまた、12 人の放射線科医にお金を払って画像にラベルを付け、AI にその形状、密度、位置、およびその他の要因によって癌の増殖を検出するように教える特別なソフトウェアを使用しています。

システムに入力された何百万もの症例から、この技術はマンモグラムとがん患者の数学的表現を作成します。 各画像を人間の目よりも正確に見ることができるため、このベースラインを比較して、各マンモグラムの異常を見つけます。

昨年、275,000 例以上の乳がんを検査した後、Kheron 言及された 同社の AI ソフトウェアは、マンモグラム検査の 2 番目のリーダーとして機能する放射線科医のパフォーマンスに匹敵します。 また、読み取る必要のある X 線の数が減るため、放射線科医の作業負荷が少なくとも 30% 軽減されます。 ハンガリーの診療所で昨年行われた別の調査結果では、この技術により、より多くの悪性腫瘍が特定されたため、がんの検出率が 13% 増加しました。

マンモグラム読み取り技術が放射線科医によって一般的に使用されている Tabar 博士は、放射線科医が癌の兆候を見逃すという彼のキャリアの中で最も困難なケースのいくつかを回復することにより、2021 年にソフトウェアを試験運用しました。 いずれの場合も、人工知能によって発見されました。

タバー博士は次のように述べています。 彼は、Kheiron とは金銭的なつながりがなく、韓国の Lunit Insight やドイツの Vara などの他の AI 企業も有望な発見結果を提供したと述べました。

ハンガリーでの証明

Kheiron の技術は、2021 年に MaMMa Clinic と呼ばれるブダペストの小さなクリニックで初めて患者に使用されました。 マンモグラムが完了すると、2 人の放射線科医ががんの徴候がないか確認します。 その後、AI は医師とチームを組むか、エリアにフラグを立ててダブルチェックします。

ハンガリーの 5 つの MaMMa Klinika サイトでは、2021 年以降、AI が放射線科医が見逃したがんを特定した 22 件の症例が文書化されており、さらに約 40 件の症例が審査中です。

「これは大きな成果です」と、Kecskemethy 氏の母親である Karpati 博士を通じて Kheiron に紹介された MaMMa Klinika の所長 András Vadászy 博士は語った。 「この手術で1人か2人の命が救われるのなら、それだけの価値があります。」

Khero 氏は、この技術は医師の代わりに使うよりも、医師と一緒に使うのが最も効果的だと述べています。 NHS スコットランドでは 6 つのサイトでマンモグラム スクリーニングの追加リーダーとして使用され、年末までに NHS イングランドが運営する約 30 の乳がんスクリーニング サイトで使用される予定です。 フィンランドのオウル大学病院もこの技術を使用する予定で、今年はバスがオマーンを巡回し、AI を使用した乳がん検診を実施します。

「AI プラス ドクターは単独でドクターに取って代わるべきですが、AI がドクターに取って代わるべきではありません」と Kecskemethy 氏は述べています。

国立がん研究所は、 推定 乳がんの約 20% は、マンモグラムのスクリーニング中に見落とされます。

ハーバード医科大学の放射線学教授であり、マサチューセッツ総合病院のマンモグラフィーと放射線学の責任者であるコンスタンス・レーマン医学博士は、医師に心を開いておくように促しました.

私たちは重要ではありませんが、コンピュータを使ったほうがよい作業があると彼女は言いました。

ブダペスト郊外のパチキスクン地区病院で、アンブロザイ医師は、最初はこの技術に懐疑的だったが、すぐに引き込まれたと語った. 彼女は、Ambrosai 博士が見ることができなかった AI によって検出された小さな腫瘍を持つ 58 歳の女性の X 線写真を撮りました。

彼女は、AI が「どこからともなく現れたように見える」何かを見たと述べた。