癌の早期発見で、医療AIが専門医に勝てる理由

悪性黒色腫の診断では人間の皮膚科医より頼りになりそう？　DAMIANGRETKA/ISTOCKPHOTO

＜「CNN」を使って実験したところ、皮膚科医より正確に皮膚癌を識別できた。誤診や「手遅れ」のない病院づくりも夢ではないかもしれない＞

※この記事は、11月20日号（11月13日売り）「ここまで来た AI医療」特集より。長い待ち時間や誤診、莫大なコストといった、病院や診療に付きまとう問題を飛躍的に解消する「切り札」としての人工知能に注目が集まっている。患者を救い、医療費は激減。医療の未来はもうここまで来ている。

適切な診断や早期発見が難しく、毎年多くの人が命を落とす病は今も少なくない。例えば、皮膚癌の一種である悪性黒色腫。早期発見できれば治療可能な病気だが、手遅れになるまで見つからない場合が多い。

しかし遠くない将来、人工知能（AI）がこの状況を変えるかもしれない。今年5月に医学誌「腫瘍学年報」に発表された研究によると、AIに画像診断をさせると、皮膚科医より正確に皮膚癌を識別できたという。具体的には、癌が疑われる部位の写真を読み取り、AIに診断させた。

この研究でコンピューターに画像診断をマスターさせるためのディープラーニング（深層学習）で使用したのが、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」と呼ばれる情報処理システムだ。CNNは、子供の脳のように視覚的情報を処理して学習する。

研究チームは10万点以上の良性と悪性の腫瘍、ほくろの画像を診断結果とセットでCNNに与えて学習させた。「画像を1点与えるごとに、良性と悪性を見分ける能力が高まっていった」と、リーダーであるハイデルベルク大学（ドイツ）のホルガー・ヘンスル教授は述べている。

こうして学習させたCNNを使って実験したところ、皮膚癌の見落としは皮膚科医より少なかった。良性を悪性と「誤診」する割合もCNNのほうが少なかった（実験には、17カ国の58人の皮膚科医が参加した）。

皮膚科医が悪性黒色腫を正しく識別できた割合は86.6％だったが、CNNの場合はこの割合が95％に達した。ただし研究チームも認めているように、患者の年齢や性別、患部などの情報が分からないために、皮膚科医が実力を発揮できなかった可能性は排除できない。また、鮮明な画像を撮りにくい部位（手指や足指、頭皮など）でもCNNが同様の精度で診断できるのかは、さらなる研究が必要だ。

AIの活用が期待を集めている病はほかにもある。心臓疾患では、イギリスの心臓血管医ポール・リーソンが開発したAIシステム「ウルトラミクス」の臨床試験が行われている。

このシステムは医師が見落としやすい小さなサインを察知し、より速く正確な診断を下せると期待されており、これまでのデータでは診断の「正解」率が人間の医師を上回っているという。臨床試験で正式に実力が証明されれば、医療現場への導入に向けた動きが加速しそうだ。

こうした技術が発達していけば、誤診や「手遅れ」のない病院づくりも夢ではないかもしれない。

＜2018年11月20日号掲載＞