核心概念
医療スキャンにおける機会主義的AIの活用により、人間の目では検出できない重要な情報を引き出すことができる。
要約
本記事では、医療スキャンを用いた機会主義的AIの活用について解説しています。
まず、胸部X線画像からAI技術を用いて心血管疾患リスクを予測する新しい研究について紹介しています。従来の心血管疾患リスクスコアよりも、AI技術を用いた胸部X線画像の解析の方が優れた性能を示したことが報告されています。これは、医療スキャンから予期せぬ診断情報を引き出すことができる可能性を示しています。
さらに、過去の研究事例として、胸部X線画像からの糖尿病の検出や心機能パラメータの推定など、医療スキャンを用いた様々な予期せぬ診断情報の抽出が紹介されています。
このように、医療スキャンに潜む豊富な情報を機会主義的にAIで引き出すことで、より効率的な医療サービスの提供が期待されています。ただし、偽陽性の問題など、課題も指摘されており、慎重な検証が必要とされています。
統計
毎年、アメリカでは7,000万件以上の胸部X線検査が行われている。
心血管疾患リスクスコアの情報が利用可能だったのは、対象患者11,001人中2,132人(19%)のみであった。
引用
"この報告は独立して検証される必要がありますが、スキャンに埋め込まれた豊富な情報を、人間の目では検出できないが、デジタルの機械の目には何らかの形で検出できるということを示唆しています。"
"過去8年間で、放射線学の分野で数百もの研究から、深層学習AIが医用画像の解釈精度を高める可能性が示されてきました。しかし、それらは特定の病変の検出に焦点を当てたものでした。医用スキャンの機会主義的な解釈は全く異なるものです。"