この AI は医師より 6 年早くアルツハイマー病を発見できる

カリフォルニアを拠点とする研究者によって訓練された AI は、アルツハイマー病の初期兆候を検出できるようになりました。このアルゴリズムは、人間の医師が診断を下すことができるようになるまでに、平均して 6 年もかけて初期の兆候を検出することができます。

研究チームは、一度訓練されたニューラルネットワークが患者の脳の画像をスキャンし、実際の診断の平均75.8か月前にアルツハイマー病の存在を検出できることを実証した。

20人の強力なチームは、F-FDG PET（またはフッ素18（18F）フルオロデオキシグルコース陽電子放射断層撮影法）と呼ばれる現代の診断法に基づいて研究を行った。この方法では、放射性グルコース色素を脳に通過させて写真を撮影する。次に、専門家が肉眼でこれらの画像を検査および解釈し、アルツハイマー病、軽度認知障害 (MCI) として知られる前兆、またはその他の関連疾患の兆候がないか調べます。

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時間がかかるように見えますが、この方法はより迅速かつ早期の診断とより効果的な治療につながりました。

この手法がパターン認識に依存していることを考慮すると、研究者らは自己学習 AI アルゴリズムを導入することでそのパフォーマンスを大幅に向上させる機会と捉え、研究結果を Radiology に発表しました。

「深層学習が画像データの複雑さと量の増大、および訓練を受けた画像医師の専門知識の多様化に対処するのに役立つ可能性があることは広く認識されている」と研究チームは書いている。 「脳の機能的PETイメージングで見つかるような複雑なパターンの所見への機械学習テクノロジーの応用は、まだ研究され始めたばかりです。

「私たちは、深層学習アルゴリズムが画像の標準的な臨床レビューでは明らかではない特徴やパターンを検出し、それによって個人の最終的な診断分類を改善できるのではないかという仮説を立てました。」

彼らは、F-FDG PETを受けた患者の最終的な臨床診断を予測するためにディープラーニングアルゴリズムを訓練できるかどうか、そしてその成功が現在の臨床標準とどのように比較されるかを評価することに着手した。

すでに診断されている1,002人の患者からの2,109枚の画像を対象とした研究から、彼らのアルゴリズムが診断の平均6年以上前に撮影された画像からアルツハイマー病を検出できることが判明した。このアルゴリズムは、臨床医よりもアルツハイマー病を発症する患者の認識、およびアルツハイマー病やその前駆体である MCI を発症しない患者の認識において優れた性能を発揮しました。

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これらの発見は、予防医療と診断を変革する AI の潜在的な力を示す一連の研究と試験の最新のものです。

9月にフランシス・クリック研究所は、訓練を受けた医師や専門家が作成したモデルよりも高い精度で患者の心臓病死亡率をモデル化し予測する方法をAIが学習したことを明らかにした。

一方、Google の DeepMind AI プロジェクトは、その AI システムが目の 3D 画像を検査して視力を脅かす状態を診断し、治療アドバイスを数秒以内に提供できるようになり、夏に重要なマイルストーンを達成しました。

ロンドンに拠点を置くムーアフィールズ眼科病院と共同でテストされたこのアルゴリズムは、50 を超える眼疾患に対して 94% の精度で最適な治療法を推奨することができました。

カリフォルニアの研究者らは、サンプルサイズが小さいなどのいくつかの制限要因を嘆きながらも、アルツハイマー病を「高精度かつ堅牢に」予測できる深層学習アルゴリズムを開発したと結論付けた。

彼らは、はるかに大量のデータにアクセスでき、モデルを調整する機会があれば、開発したアルゴリズムは臨床医のワークフローに直接統合でき、不可欠なサポートツールとして機能する可能性があると付け加えた。