人工知能は脳卒中患者を助けることができる「時間は脳」

起業家のクリス・マンシ氏が2016年にViz.aiを共同設立して以来、資金力に恵まれた人工知能の達人たちはボードゲームに挑戦したり、人の表情を映し出す絵文字を開発したりしてきました。一方、マンシ氏は脳卒中患者の脳細胞を救うためのアルゴリズムの開発にも取り組んでいます。

今月、米国食品医薬品局（FDA）はViz.aiに対し、同社のアルゴリズムを医師や病院に販売することを承認しました。これは、AIを活用して医療をより効率的かつ強力にするための、小さな躍進でした。

米国疾病予防管理センター（CDC）によると、米国では40秒ごとに1人が脳卒中を起こしている。医師たちは、刻一刻と刻む時間の重要性を、「時間は脳なり」という簡潔かつ冷酷な言葉で要約する。治療を待つ時間が長ければ長いほど、脳組織の死滅は進む。時間は脳であると同時に、障害、あるいは死にもつながるのだ。

Vizの最初の製品は、救急患者のCTスキャン画像を自動分析することで、時間との競争を支援するように設計されています。同社は、iPhoneが写真に写った猫を見つけるのに使うような機械学習アルゴリズムを訓練し、主要な脳血管の閉塞を検出できるようにしました。ソフトウェアが閉塞（最も一般的な脳卒中を示唆する）を発見したと判断すると、脳専門医のスマートフォンにアラートを送信し、画像を確認するよう指示します。また、ソフトウェアは最も重要と判断した特定の画像にフラグを付けます。

マンシ氏によると、これにより専門医を早期に呼び込むことができ、貴重な時間と労力を節約できるという。通常、専門医の呼び出しは、別の放射線科医が患者のスキャン画像を読影した後に行われる。「誰かの仕事を削るわけではありませんが、これにより並行してワークフローを構築し、より迅速に専門医を特定できるようになります」とマンシ氏は語る。彼の会社は、元Google CEOのエリック・シュミット氏のベンチャーファンドから資金提供を受けている。「多くの患者が十分な速さで治療を受けられていないのです」

FDAの承認は、世界で最も注目されている医療規制当局が、医療分野におけるAIアルゴリズムの活用に道を開くことを示しています。Vizのアルゴリズムを承認するにあたり、FDAはスキャン画像を分析し、最も緊急性の高い症例を専門医に報告するトリアージツールに新たな規制分類を設けました。FDAの広報担当者は、安全なデジタルヘルスツールが迅速に市場に投入され、イノベーションを促進できるよう、FDAはプロセスの調整も進めていると述べました。昨年、FDAはAIを含むデジタルヘルスに特化した専門家チームを新たに設置しました。

マンシ氏は、最初の製品のために新たに作成した分類によって、自身だけでなく競合他社も新しいアルゴリズムを市場に投入しやすくなると述べている。「これは米国の医療における人工知能の活用への扉を開くものです」と彼は言う。Vizは、脳卒中のもう一つの原因である脳動脈瘤など、他の緊急の問題の兆候を示す画像をトリアージするようシステムを訓練している。

他にも、様々な疾患への取り組みにAIを活用している企業があります。スタンフォード大学とGoogleは、機械学習ソフトウェアが人間の専門家と同等の精度で皮膚がんや眼疾患を特定できることを示しました。サンフランシスコに拠点を置くArterysは、1月にFDAの承認を取得し、がん治療用のスキャン画像解析機械学習ソフトウェアを販売しました。Arterysが訓練したアルゴリズムは、肺結節や肝臓病変を自動的に検出し、経時的に追跡することで、それらの成長や治療への反応を観察できます。

アイオワシティのスタートアップ企業IDxは、AIをより大胆に活用した製品の承認をFDAに求めている。同社は、専門医の立ち会いなしに、プライマリケアクリニックが糖尿病網膜症（糖尿病の合併症で失明につながる可能性がある）を診断するのを支援するソフトウェアの臨床試験結果を提出した。臨床スタッフ以外のスタッフが患者の網膜を撮影し、ソフトウェアが分析結果をプライマリケア医に送信する。

IDx社の社長であり、アイオワ大学眼科教授で^もあるマイケル・アブラモフ氏は、眼の画像解析が医療分野における機械学習の注目分野になると予測しています。Googleはインドの複数の病院で、糖尿病網膜症の検出を目的とした試験運用を行っています。「私たちは先駆者となることを期待していますが、多くの病院が私たちが今切り開いている道を辿っていくことを期待しています」とアブラモフ氏は言います。

VizとArterysの承認は、AIの実務への導入がいかに遅いかを示している。両社のアルゴリズムは、医師ではなくアドバイザーとして設計されており、最終的な診断と責任は人間に委ねられている。「彼らは新境地を開拓しています」と、オーストラリアのアデレード大学で機械学習を研究している放射線科医、ルーク・オークデン＝レイナー氏は言う。「しかし、両社とFDAは慎重に、小さな一歩を踏み出しているように見えます。」

マサチューセッツ総合病院放射線科副部長でハーバード大学教授のキース・ドレイアー氏は、市場投入されつつある機械学習ツールは一種の自然実験を生み出していると述べています。FDAは、300人の患者のCTスキャンにVizのソフトウェアを適用した研究結果を一部審査し、Vizの製品を承認しました。しかしドレイアー氏は、Vizなどのツールが実際に患者の転帰を変えるという証拠が現れるには、まだしばらく時間がかかるだろうと述べています。

「実際に導入され、ケアに効果が現れるまで、どれほどの効果があるかは分かりません」とドレイアー氏は言う。彼は、例えばVizのアルゴリズムが脳卒中の兆候を特定できることに疑いはないものの、このツールを病院の既存のワークフローに統合するのは容易ではないと指摘する。

放射線科医たちは、より強力で普及している機械学習ツールが自分たちの仕事をどうしてくれるのかという、より個人的な未知の問題にも取り組んでいる。

アメリカ放射線学会（ACR）のAI諮問グループの議長、ジェラルディン・マクギンティ氏は、AIをめぐる誇大宣伝が医学生の放射線科への進学を阻んでいるのではないかと懸念していると述べた。マクギンティ氏は、患者を助けるためにテクノロジーを活用したいなら放射線科こそが最適な分野だと主張し、これに対抗しようとしている。アルゴリズムは人間の能力を時代遅れにするのではなく、強化するものだからだ。「患者のためにAIを最も効果的に活用できる専門分野を目指すなら、それは放射線科になるでしょう」とマクギンティ氏は語る。

^訂正1、2月28日午後12時50分：マイケル・アブラモフ氏はIDxの創設者兼社長です。この記事の以前のバージョンでは、彼が同社のCEOであると誤って記載されていました。

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