キーポイント
英国の国民保健サービスは、AI乳がん検診ツール「Mia」の試験運用に成功した。
試験において、ミアは人間の医師よりも正確にマンモグラムから早期がんを特定した。
一方、AI検診は肝臓病の診断にも変革をもたらしつつある。
医療スキャンから病理学的異常を検出することは、機械学習にとって理想的なユースケースである。機械学習の本質は、データを分析してパターンを見つけ出し、統計的な情報に基づいた予測を行うことだ。
病気のスクリーニングにAIを導入する診断センターが増えるなか、英国の国民保健サービス（NHS）は、人間の目にはほとんど見えない早期乳がんの兆候を特定できる新しいツール「Mia」の試験運用に成功した。
より効果的ながん検診を実現するミア
早期がんは非常に小さく、発見が困難な場合がある。その結果、マンモグラフィ検診では、乳がんの20％もが最初に見逃されてしまう。
Miaが1万人以上の女性のスキャンを分析した試験では、AIツールは人間の医師によって指摘されたすべてのがんを見事に特定しただけでなく、さらに11の見逃されたがんを強調表示した。
がんを早期に発見することで、Miaはより良い患者の転帰を約束し、命を救う可能性さえある。
即座に機能するため、このツールの開発者であるKheiron社は、患者が結果を待つ期間を平均14日からわずか3日に短縮できると述べている。
AI検診の最新フロンティア
Miaはまだ大規模に展開する必要があるが、他の種類の病気スクリーニングのための同様のソリューションはすでに結果を出している。
さまざまな種類の肝臓病のスクリーニングにAIを使用することで、大きな進歩がもたらされた。一方、超音波データを処理する機械学習アルゴリズムは、肝臓がんの特定において人間の放射線科医よりも優れた結果を出している。
病気のスクリーニングだけでなく、AIモデルは従来の技術よりも効果的に病気の進行を予測するのにも役立つ。
医療データの限界
AI診断ツールは医療スクリーニングの効率と精度を大幅に改善する可能性を秘めているが、適切に機能するモデルを構築するための適切なデータを見つけることは依然として課題である。
例えば、2022年に行われたAIの肝疾患スクリーニングツールの研究では、男性の病態の特定には非常に有効であったものの、女性の症例の44％をツールが見逃していることが判明した。
CCNとのインタビューで、Unstoppable DomainsのCOOでAI業界のベテランであるサンディ・カーターは、この問題は偏ったトレーニングデータの結果であると述べた。
カーターは言う： 「アメリカでは、1993年まで、研究者は健康調査に女性を含めなければなりませんでした。
しかし、それは女性の生活の質を向上させるためだけではない。ミアのようなツールは、病気の影響を減らすことで経済にも貢献できる。
カーターはこう指摘する： 「マッキンゼーが調査したところです。彼らは、この女性の健康管理格差、あるいはAIに存在する偏見に対処することができれば、世界経済を年間1兆ドル押し上げることができることを発見した。”
