未来の医療 進歩する生命科学や医療技術。わたしたちはどんな医療のある未来を生きるのでしょうか。「未来を創る専門家」から、最新の研究について伺います。
前回の記事はこちら＞＞ 人工知能（Artificial Intelligence：AI）という言葉を毎日のように見たり聞いたりするようになりました。 医療の現場にもAIの導入が始まっています。なかでも画像診断は、 AIの恩恵を享受できる分野として期待が高まっています。
画像診断とAIの関係に詳しい、 東京慈恵会医科大学准教授の中田典生さんに、画像診断の現状や将来像について教えていただきました。
未来を創ろうとしている人：
中田典生(なかた のりお)さん
東京慈恵会医科大学 放射線医学講座 准教授、総合医科学研究センター超音波応用開発研究部 部長、同大学附属病院超音波診断センター センター長、情報通信技術戦略室 室長物と言葉を結びつけるように画像の特徴をネットワーキングする
「画像診断へのAIの導入は、X線の発見、CTやMRIの機器の発明に続く、第4の革命」と中田さんは話します。AIによって画像診断の精度が高まることは、診察の場で、あるいは健康診断の場で、正確性とスピードが上がるということです。
ただ、ひと言でAIといっても、それが何を指しているのかは漠然としています（コラム）。「画像診断で期待されているのは、人間よりもずっと精密な目を持ち、画像の中の異常を発見して示すAIです」と中田さん。
では、AIはどのようにこの作業を行うのでしょうか。これには多くの技術が統合されています。
例えば、視覚の役割をするコンピュータービジョン、画像と名前を紐づけして覚えさせる機械学習（質問と答えを対応させて覚えさせる「教師付き学習」）、さらには言葉を理解する自然言語処理などです（下図）。
なかでも、機械学習の処理の方法（アルゴリズム）として用いられるニューラルネットワークは人間の脳のネットワークのように言葉や画像の関連性を覚えさせ、ネットワーキングさせていきます。
まるで人間の子どもが物をたくさん見て、名前を覚えるように、コンピューターに大量の画像とその名前を覚えさせるのです。
「その方法の一つが“畳み込みニューラルネットワーク”で、これによって画像認識のエラー率が大幅に下がり、すでに人間の視覚を超えるようになりました」。
中田さんは画像診断とAIの関係を下の図のようにとらえています。レベル0マイナスは、例えば、胸部X線画像から肋骨を消して見やすくした画像のようなものです。
米国では食品医薬品局（FDA）が、がん、手首の骨折や網膜症などの画像診断、脳卒中の予兆のアラートなどのAIが搭載されたソフトウェアを今年になって次々と承認しています。
例えば、がんであれば画像上に腫瘤の位置を示し、また、それが悪性か良性かを判定します。これらのソフトは、中田さんの区分ではレベル1に入ったところです。
「データからAI自らが立体画像を構築する、人間の能力を超えたレベル4の技術も生まれつつありますが、まだAIを使いこなすというところまでは来ていません。特に日本の画像診断におけるAIの導入はまだレベル0です」。
