患者がいつ死にそうかを機械が判断できるようになるでしょうか?

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医療の核心である医師と患者の関係は崩壊しつつあります。医師は多忙を極め、患者と真に繋がる時間がなく、医療ミスや誤診が蔓延しています。『Deep Medicine』では、医師のエリック・トポル氏が人工知能がどのように役立つかを明らかにします。

数年前、暖かく晴れた午後のこと、90歳の義父がパティオを掃除していたところ、突然力が入らなくなり、めまいがしました。膝から崩れ落ち、マンションの奥のソファに這い上がりました。義父は震えていましたが、数分後、妻のスーザンがやって来ました。私たちの家は1ブロック先だったので、義父は動揺していましたが、動揺はしませんでした。彼女はちょうどクリニックを終えたばかりの職場に、私にメールを送ってきて、来るように誘ってくれました。

私が病院に着いた時、彼は衰弱し、自力で立ち上がることもできず、この発作の原因は不明でした。簡単な神経学的検査では異常は見られませんでした。発話と視力は正常で、筋肉と感覚機能は、筋肉の震えを除けば全て正常でした。スマートフォンを使った心電図とエコー検査も正常でした。あまり良い結果にはならないだろうと分かっていましたが、原因を調べるために救急外来に連れて行くことを提案しました。

ロボットの手がリンゴを持っている様子が描かれた『Deep Medicine』の本の表紙。

第二次世界大戦でパープルハート章を受章したジョンは、これまで一度も病気をしたことがありませんでした。ここ数ヶ月、軽い高血圧を発症し、かかりつけの内科医から弱い利尿剤であるクロルタリドンを処方されました。それ以外は、長年、予防のために毎日服用していた赤ちゃん用のアスピリンが唯一の薬でした。説得の末、ジョンは診察を受けることに同意したので、妻と私と一緒に地元の救急病院へ車で向かいました。病院の医師は、ジョンが何らかの脳卒中を起こしたのではないかと考えましたが、頭部CT検査では異常は見られませんでした。しかし、その後、血液検査の結果、なんとカリウム値が1.9mEq/Lと極めて低いことが分かりました。これは私がこれまで診察した中で最も低い数値の一つです。利尿剤単独ではカリウムの減少がそれほど激しくないため、原因は明らかになさそうでした。それでも、ジョンは点滴と経口補水液でカリウム値を回復させるためだけに一晩入院しました。

数週間後、義父が突然真っ赤な血を吐き始めるまで、すべて順調でした。義父は吐くのを嫌がり、妻にスーザンに電話しないでほしいと頼みました。しかし、妻はパニックになり、結局スーザンに電話してしまいました。再び、妻が急いで現場に駆けつけました。寝室、リビング、浴室、あらゆる場所に血が飛び散っていました。義父は嘔吐と黒いタール状の便が出ているにもかかわらず、意識ははっきりしていました。どちらも明らかに大規模な消化管出血を起こしている兆候でした。再び救急外来に行く必要がありました。数時間後、病院で消化器専門医の診察と評価を受けた後、緊急内視鏡検査を受けたところ、義父は食道静脈瘤（異常な血管のネットワーク）を患っており、これが出血の原因であることがわかりました。

出血源を特定する処置のため、ジョンは麻酔をかけられ、フェンタニルが投与された。夕方、ようやく病室に着いたときには、ほとんど言葉を発することができない状態だった。その後まもなく、彼は深い昏睡状態に陥った。その間、彼の検査結果は、肝機能検査で顕著な異常が見られ、血中アンモニア値が非常に高かったことを示している。超音波検査では肝硬変が示された。私たちはすぐに、食道静脈瘤は末期肝疾患に伴う二次的なものだと判断した。90年間、完全に健康だった男性が、突然、肝臓が腐敗し昏睡状態に陥った。点滴や栄養補給は受けていなかったが、肝不全による血中アンモニア値を下げるため、ラクツロース浣腸を受けていた。意味のある回復の見込みはゼロで、主治医と研修医は、彼を蘇生処置拒否対象に分類することを提案した。

数日後、ホスピスのサポートを受けて義父が我が家に来て、自宅で最期を迎えられるよう手配が整いました。義父を自宅に迎えて最期を迎える前日の日曜日の夜遅く、妻と娘が見舞いに行きました。二人とも「ヒーリングタッチ」を学んでいたので、深い愛情の表れとして、昏睡状態の義父に数時間語りかけ、このスピリチュアルな施術を施しました。

月曜日の朝、妻は病室の外でホスピスの看護師と面会しました。スーザンは看護師に、詳細を話し合う前に父に会いたいと言いました。スーザンがジョンを抱きしめ、「お父さん、もし聞こえたら、今日は家に連れて帰るわ」と言うと、ジョンの胸が激しく動き、目を開けて妻を見て「ああああ」と叫びました。妻が「自分が誰だか知っているか」と尋ねると、ジョンは「スー」と答えました。

ラザロの家族の物語があるとすれば、まさにこれでしょう。すべてが一変しました。彼を死なせる計画は放棄されました。ホスピスの搬送チームが到着した時、移送計画は頓挫したと告げられました。初めて点滴が挿入されました。東海岸に住む残りの家族には、彼の死から生への衝撃的な一変が伝えられ、見舞いに来られるようになりました。翌日、妻の携帯電話に父親から電話がかかってきて、何か食べ物を持ってきてほしいと頼まれました。

当時の忘れられない思い出は、ジョンを車椅子に乗せて外へ連れ出した時のことです。その時までに彼は10日間入院し、複数の点滴と留置型フォーリーカテーテルが繋がれ、顔は真っ青になっていました。看護師たちの反対を押し切って、私はジョンを包んで病院の前に連れて行きました。美しい秋の午後、私たちは歩道を下り、病院前の小さな丘を登りました。風が吹くと、近くのユーカリの木々の素晴らしい香りが漂ってきました。私たちは話をしながら、二人とも泣き出しました。彼にとっては、生きていること、家族に会えることの喜びだったのでしょう。ジョンは父が亡くなってから20年間、私の養父であり、40年近くも知り合って以来、とても親密でした。彼はいつも頼れる存在だったので、病気のジョンに会うなんて想像もしていませんでした。そして今、彼が正気に戻り、この状態がどれくらい続くのかと不安になりました。末期の肝疾患という説は、彼の飲酒歴が最悪でも中程度だったことを考えると、全く納得がいかない。血液検査の結果、原発性胆汁性肝硬変の可能性がわずかながら示唆される抗体が検出された。これは稀な病気で、現在91歳の男性（病院で家族全員が彼の誕生日を一緒に祝っていた）に見つかるとは、全く納得がいかない。不確実性は山積していた。

彼は長くは生きられなかった。再発性出血を防ぐため、食道静脈瘤に注射して硬化療法を行うという議論もあったが、それには再び内視鏡検査が必要となり、彼は危うく命を落とすところだった。1週間後、退院しようとした矢先に再び出血が起こり、彼は息を引き取った。

これはAIによる大きな変化とどう関係しているのでしょうか？義父の話は、医療におけるいくつかの問題と重なっており、いずれも病院と患者の関わり方を中心に展開しています。

最も明白なのは、人生の終末期への対応です。緩和ケアは医療分野として既に爆発的な成長を遂げています。そして、今後、抜本的な変革が起ころうとしています。電子カルテのデータを用いて、かつてない精度で死亡までの時間を予測し、その予測に至った要因を詳細に記したレポートを医師に提供する新しいツールが開発されています。さらに検証が進めば、このツールや関連するディープラーニングの取り組みは、全米の1,700以上の病院（全体の約60%）の緩和ケアチームに影響を与える可能性があります。

米国には、緩和ケア専門医の資格を持つ医師がわずか6,600人しかおらず、これはケアを受けている患者1,200人に対してわずか1人という状況です。この状況は、ケアの質を落とすことなく、はるかに高い効率性を実現することを必要としています。緩和ケアを必要とする入院患者のうち、実際にケアを受けているのは半数にも満たないのです。一方、終末期ケアを受けるアメリカ人の80%は自宅で最期を迎えたいと考えていますが、実際に自宅で最期を迎えられるのはごくわずかで、60%が病院で亡くなっています。

最初の課題は、いつ亡くなるかを予測することです。これを正しく予測することは、自宅で死にたいと望む人が実際に自宅で死ねるかどうかに大きく影響します。医師にとって、死期の予測は非常に困難なことで知られています。長年にわたり、医師や看護師は「サプライズ・クエスチョン」と呼ばれるスクリーニングツールを用いて、終末期を迎えている人を特定してきました。このツールを使うには、患者について振り返り、「この患者が今後12ヶ月以内に亡くなったら驚くだろうか？」と自問します。2万5000人以上の予測に関する26本の論文を体系的にレビューした結果、全体的な精度は75%未満で、顕著な異質性があることが示されました。

スタンフォード大学のコンピューター科学者アナンド・アヴァティ氏は、彼のチームと共に、電子医療記録に基づいて死亡時期を予測するディープラーニングアルゴリズムを発表しました。論文のタイトル「ディープラーニングによる緩和ケアの改善」からは分かりにくかったかもしれませんが、これは紛れもなく、死にゆくアルゴリズムでした。2009年、サラ・ペイリン氏が連邦医療法案に関する討論で初めて「死の委員会」という言葉を使ったとき、多くの不安が巻き起こりましたが、それは医師が関与したものでした。今や、私たちは機械について話しているのです。約16万人の患者の電子医療記録から学習した18層のDNNは、4万人の患者記録からなるテスト集団の死亡までの時間を驚くべき精度で予測することができました。このアルゴリズムは、特に脊椎や泌尿器系のスキャン回数など、医師が気づかない予測特性を捉えました。これは、確率の観点から、年齢と同じくらい統計的に強力であることが判明しました。結果は非常に強力で、3～12 か月以内に死亡すると予測された人の 90 % 以上が実際に死亡し、12 か月以上生きると予測された人も同様でした。注目すべきは、このアルゴリズムに使用されたグラウンドトゥルースは、評価対象となった 20 万人の患者の実際の死亡時期という究極のハードデータだったことです。これは、年齢、実施された処置やスキャンの内容、入院期間など、電子記録の構造化データのみを使用して達成されました。このアルゴリズムでは、臨床検査の結果、病理レポート、スキャン結果はもちろんのこと、心理状態、生きる意志、歩行、手の強さ、寿命に関連する他の多くのパラメーターなど、個々の患者のより包括的な記述子も使用されていません。使用されていたら、精度がどれだけ向上したか想像してみてください。精度は数段階向上していたでしょう。

AIによる死のアルゴリズムは、緩和ケアの分野に大きな変化を前兆として、CareSkoreのように死亡時期の予測という目標を追求している企業もあるが、入院中に人が死亡するかどうかの予測は、ニューラルネットワークが医療システムの電子記録データから予測できるものの一面に過ぎない。Googleのチームは、3つの大学医療センターと共同で、11万4000人の患者の21万6000件以上の入院データと約470億のデータポイントを使用し、DNNによるさまざまな予測を行った。患者が死亡するかどうか、入院期間、予期せぬ再入院、退院時の最終診断はすべて、調査対象の病院間で良好な精度で一貫して予測された。ドイツのグループは、4万4000人以上の患者にディープラーニングを使用し、院内死亡、腎不全、手術後の出血性合併症を驚くべき精度で予測した。

DeepMind AIは、米国退役軍人省と協力し、70万人以上の退役軍人の医療結果を予測しています。AIは、心臓移植後の患者の生存率予測や、電子カルテと遺伝子配列データを組み合わせることで遺伝子診断を容易にするといった分野でも活用されています。もちろん、数理モデリングやロジスティック回帰は、これまでもこうした結果データに適用されてきましたが、機械学習とディープラーニング、そしてはるかに大規模なデータセットの活用によって、精度が向上しています。

その影響は広範囲に及ぶ。著名な医師であり作家でもあるシッダールタ・ムカジー氏は、「アルゴリズムがほとんどの人間よりも死亡パターンをよく理解しているかもしれないという考えには、どうしても違和感を覚えます」と述べている。アルゴリズムは、緩和ケアにおいても回復を目指す場合でも、患者と医師が治療方針を決定する上で役立つことは明らかだ。集中治療室、蘇生、人工呼吸器といった医療システムの資源活用にも影響を与える可能性がある。同様に、医療保険会社が保険償還のためにこうした予測データを利用すること自体も、依然として大きな懸念事項となっている。

義父のケースに戻ると、重度の肝疾患は完全に見逃されていましたが、最初の入院時に行われた検査でカリウム値が極めて低いことが示されていたため、予測できたかもしれません。AIアルゴリズムであれば、今日に至るまで解明されていない根本的な原因を特定できたかもしれません。義父の終末期の物語にも、アルゴリズムでは決して捉えられない多くの要素が絡み合っています。検査結果、肝不全、年齢、反応がない状態に基づき、医師は義父が二度と目覚めることはなく、数日以内に死亡する可能性が高いと告げました。予測アルゴリズムであれば、義父が入院期間を生き延びられないという予測は最終的に正しかったでしょう。

しかし、それだけでは、義父や他の患者がまだ生きている間に私たちが何をすべきか、全てを語ってくれるわけではありません。人間の生死の問題を考えるとき、機械やアルゴリズムを介入させることは困難です。実際、それだけでは不十分です。医師の予言に反して、義父は生き返り、親戚一同と誕生日を祝い、思い出を語り合い、笑い、愛情を分かち合いました。人間の癒しの手が彼の復活に何らかの影響を与えたかどうかは分かりませんが、妻と娘はそれぞれその効果について意見を持っているようです。しかし、あの時点で彼の命を維持するためのあらゆる努力を放棄すれば、彼が家族と会い、別れを告げ、深い愛情を表現する機会を奪ってしまうことになります。それが意味のあることだったのかどうか、私たちには判断できるアルゴリズムがありません。

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