人工知能（AI）による臨床判断の強化
人工知能は放射線医学にとって大きな期待を抱かせるものであり、今や多くの面でヘルスケアを変革し始めています。増え続ける膨大で複雑なデータに対する需要と放射線技師の数との間のギャップを埋めることから、複雑なAIアルゴリズムによるデータ解釈を簡素化し、分析プロセスを改善することまで。AIは、放射線技師や臨床医の個々の知識と組み合わせることで、ヘルスケア業界に莫大な可能性をもたらす貴重なツールです。情報に基づいた意思決定、統合診断、デジタルツインなどの主要なAIトレンドは、放射線医学がヘルスケアのデジタルトランスフォーメーションにおいていかに重要な役割を果たしているか、そして放射線技師や臨床医が各患者に対して正確な結論を導き出すためにどのように力を与えられるかに重点を置いています。人工知能は、ヘルスケア業界の側面を変革する莫大な可能性を秘めており、恐れるものではなく、むしろ受け入れるべきものです。UnivDatos Market Insightsが発表したレポート「医薬品開発における人工知能市場」によれば、中国は過去数年間、米国のバイオテクノロジー企業にとって主要な投資家でした。これらの投資は2019年に大幅に増加し、米国を拠点とするバイオテクノロジーおよび製薬会社への投資額は14億米ドルに達し、2018年のわずか1億2,550万米ドルと比較して大幅に増加しました。
AIはイメージングセグメントにおいてどのように画期的な存在となり得るか？
放射線医学の世界では、人工知能の設計に対するアプローチが変化しました。現在の課題は、AIの統合を通じてイメージングセグメントにおける非効率性を削減する機会を特定することです。現在利用可能な手順とプロセスに基づいて、AIが医療イメージングの実践を改善できる分野の内訳を以下に示します。
- 検出と優先順位付け：検出はヘルスケアにおける人工知能の代表的な例ですが、高度なテクノロジーはスクリーニングテストとしてさらに多くのものを添付できます。コンピューター化された検出により、放射線技師は優先順位の理解に基づいて画像を検査し、レポート作成を迅速化し、患者の結果を向上させます。リカバリーサービスを追加すると、AIは異常なケースや難しいケースに遭遇したときに、評価のためにフォルダーから並行画像を抽出します。
- セグメンテーション：イメージングスタディにおける関心のあるフィールドを分離する作業は、依然として労働集約的なタスクであり、一貫性の問題があります。深層学習は、この不備に対処する上で最大の可能性を示しています。複雑なデータ表現を学習する能力により、AIは読者間のばらつきなどの不要な変動を検出することにより、深層学習のプロセスを支援し、したがって、さまざまな臨床状態およびパラメーターに適用できます。
- モニタリングと登録：腫瘍の発達をモニタリングするには、画像の登録を通じて進捗状況を追跡するために、多数の画像を比較する必要があります。オブジェクトのサイズ、形状、空洞化の適度に大きな変動など、一部の変化特性は人間が直接識別できますが、他の特性は識別できません。これらには、オブジェクト内の整合性および不均一性の微妙な変動が含まれる可能性があります。劣悪な画像登録、多数のオブジェクトの生成、および時間経過に伴う生理学的変化はすべて、より困難な変化分析に貢献します。これは、AIがセグメントの詳細な分析のために画像の品質を向上させるのに役立つ場所です。
- 画像取得：放射線医学では、医療上の意思決定の精度は、画像に含まれる情報の豊富さに依存します。AIテクノロジーは、高品質の画像取得に対する課題に対処するのに役立つように調整されています。1つ目は、イメージングプロトコルとモダリティの違いです。画像取得ハードウェアと画像再構成ソフトウェアの進歩には違いがあり、AI手法によって量を抑制し、全体的な品質を向上させることで、潜在的に対処できるギャップがあります。
AI搭載のイメージングワークフローはどのように見えるか？
人工知能は、ヘルスケア部門全体の放射線医学とイメージングの見通しを変革するのに役立ってきました。また、プロセスにデジタル化の要素をもたらし、それがひいては、より迅速な診断と効率の向上により、より良い治療に大きく貢献しています。AI搭載のアプリケーションは、イメージングワークフロープロセスのすべてのステップを改善する可能性があります。以下に示すステップは、AI搭載のイメージングネットワークを確立するプロセスの概要です。
- 注文/スケジュール：体系的なワークフローのために患者と医師の間でAI搭載の接続を確立することは、プロセスにおける最初のステップです。
- 準備と取得：AI搭載の標準化された正確な患者のポジショニングと手順の計画、および必要な機器の取得は、プロセスにおける2番目のステップです。
- 後処理/定量化：AI搭載の自動病変スコアリング、および自動測定は、患者の状態を判断するのに役立つ後処理の結果です。これは、イメージングワークフローのプロセスにおける3番目のステップです。
- 解釈/レポート作成：AI搭載の解剖学的構造および異常の自動強調表示、特性評価、および定量化は、患者の不規則性を特定するのに役立つため、プロセスにおいて最も重要な部分です。これは、ワークフローの最後のステップです。
ヘルスケアに欠かせない一部となるAI
2018年にRadiology誌に掲載された調査では、AIは脳スキャンで診断の6年前にアルツハイマー病を98％の精度で検出することができました。放射線技師は、脳内のグルコースレベルの欠如を探すことによって、脳スキャンを利用してアルツハイマー病を特定してきました。しかし、この病気は進行性の遅い疾患であるため、グルコースの変化は非常に薄く、肉眼で特定するのは複雑です。このような事例は、医療イメージングセグメントにおけるAIの必要性を確認し、AIをその不可欠な一部にしました。ヘルスケアは世界で主要な画期的な分野の1つであり、放射線医学は新しいAI搭載ソリューションの莫大な可能性を秘めています。しかし、各改善は、日常的なルーチンへの実装と同じくらい優れています。ヘルスケアの場合、新しいソリューションは医療ワークフローに組み込まれ、経済的に実行可能である必要があります。ソリューションが臨床ワークフローにシームレスに統合されるようにするには、医療専門家が新しい開発の最初から臨床コラボレーションと密接に連携する必要があります。
著者：ネハ・サクセナ
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C80B、セクター8、ノイダ、
ウッタル・プラデーシュ201301
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