Google DeepMindが開発したAIシステムが、乳がん検診のマンモグラフィー診断において人間の医師を上回る精度を達成したことが、科学誌「Nature」に掲載された。
主な研究結果
- 91,000件以上のマンモグラフィーデータで学習したAIシステムを使用
- 英国とアメリカの放射線科医と比較して、より高い精度でがんを検出
- 偽陽性（誤って陽性と判定）の割合が人間の医師より低い
医療分野におけるAIの優位性を示す他の研究事例
- 2020年：脳腫瘍検出においてAIが医師を上回る精度を達成（偽陽性率5%以下）
- 2019年：心臓発作の予測で、AIが標準的な医療検査より高い精度を記録（予測精度85%）
- 2021年:AIが皮膚病変の画像を分析し、悪性黒色腫を含む皮膚がんを高い精度で識別(感度90％以上)
- 2022年:AIがマンモグラフィー画像を解析し、乳がんの早期発見において高い感度と特異度を達成。
- 2023年:AIモデルが患者の電子カルテデータを分析し、心不全の発症リスクを高精度で予測。
from If AI can provide a better diagnosis than a doctor, what’s the prognosis for medics?
【編集部解説】
医療分野におけるAIの進展について、編集部より詳しい解説をお届けします。
AIの診断能力の現状
医療診断におけるAIの進歩は、私たちの想像を超えるスピードで進んでいます。特に画像診断分野では、91,000件以上のデータで学習したAIが、人間の専門医を上回る精度を示しています。これは単なる技術革新ではなく、医療の質的転換点となる可能性を秘めています。
日本の医療現場での実装状況
国内では、国立がん研究センターが2023年からAIによる内視鏡診断支援システムの実証実験を開始しました。また、複数の大学病院でも画像診断支援AIの導入が進んでいます。しかし、導入コストや運用体制の整備など、解決すべき課題も残されています。
医療従事者との協働の在り方
注目すべきは、AIと医師の適切な役割分担です。現状では、AI単独の診断精度が90%を超える一方、AIを使用する医師の診断精度は76%に留まるケースも報告されています。これは、AIツールの適切な活用方法の教育や、ワークフローの最適化が必要であることを示唆しています。
法規制とガイドライン
2024年に入り、医療AIに関する規制の整備が世界的に加速しています。EUのAI法では医療AIが「高リスク」カテゴリーに分類され、厳格な要件が課されることになりました。日本でも厚生労働省が医療AIガイドラインの改定を進めており、安全性と信頼性の確保に向けた取り組みが進んでいます。
今後の展望
医療AIは、医師の代替ではなく、医療の質を向上させるツールとして発展していくでしょう。特に、定型的なタスクやデータ分析をAIが担うことで、医師がより患者との対話や複雑な判断に時間を割けるようになると期待されています。
ただし、その実装には慎重な検討が必要です。WHOは2024年1月のガイドラインで、AIの誤判断、データバイアス、プライバシー保護などの課題に警鐘を鳴らしています。
私たち編集部は、テクノロジーの進化が真に人類の進化に貢献するよう、今後も医療AI分野の動向を注視し、情報発信を続けてまいります。