目は心臓を映し出す完璧な窓かもしれない。
少なくとも、Googleが開発した人工知能ソフトウェアが心疾患のリスク要因を算出するために使える窓ではある。
『Nature Biomedical Engineering誌に掲載された研究によると、Google AIとVerily Life Sciences（Googleから分社化したAlphabet傘下企業）が開発したAIアルゴリズムは、網膜の写真をもとに、患者が今後5年以内に心臓発作や脳卒中などの重大な心血管イベントを起こす可能性を予測できる。
この研究によると、現時点では、予測精度は侵襲性の高い既存の標準的手法とほぼ同程度だ。
心疾患の予測を学習する
網膜から病気を発見できること自体は驚きではない。医師は眼科検診でしばしば病気を発見する。糖尿病、極度の高血圧、高コレステロール血症、一部のがんなどがその例だ。
この能力を再現するため、VerilyとGoogleの研究者は、284,335人の患者の網膜写真と健康データをシステムに分析させ、心血管リスクを特定するAIソフトウェアを訓練した。具体的には、眼底画像、つまり目の血管が写った写真を分析した。
心血管疾患の既知のリスク要因には、年齢、血圧、性別などがある。眼のスキャン画像をもとに、アルゴリズムは年齢を3.26年以内の誤差で予測し、喫煙の有無を71%の精度で判定し、血圧については測定値の上の数値から11単位以内で予測できた。
こうした要因を非常に高い精度で評価できたことから、研究者らは実際の脳卒中や心臓発作をどの程度予測できるかを調べることにした。
研究者らは、眼のスキャンから5年以内に重大な心血管イベントを経験した患者150人のデータを使った。（データセットには12,026人が含まれていたが、重大な心臓の健康イベントを経験したのは数百人にすぎず、そのうち臨床データが得られたのは150人だった。）研究者らがアルゴリズムに2枚の網膜画像を提示し、どちらの人が重大な心臓イベントまたは脳卒中を起こすかを予測させたところ、70%の確率で正しい画像を選んだ。
比較対象の欧州SCOREリスク計算ツールは、血液検査を必要とし、現在、心血管疾患のリスク予測に使われている。同じデータセットで、このツールが正しい画像を選んだ割合は72%で、AIの成績をわずかに上回る程度だった。さらにAIは、年齢、性別、BMIなどの人口統計情報を利用できる場合も同程度の成績を示した。
強力な実証
心血管疾患は、世界の死因の第1位だ。そのため、定期的な網膜スキャンでリスクの高まりを早期に知らせ、できれば行動を変える時間を確保できるという考えは期待を抱かせる。
今回の研究は、網膜には科学者がこれまで認識していた以上の情報が含まれていることを示唆している。このAIシステムが特に期待されるのは、すでに存在する可能性のある医療画像から、新たな、そして重要になり得るデータを引き出す点だ。しかも、侵襲的な検査を行わずに情報を収集して活用できる。
研究に参加した研究者らは、システムが注目した領域のヒートマップを作成するため、アルゴリズムが予測にどの要因を用いているかも追跡できた。たとえばこのケースでは、血圧を算出する際、システムが血管に特に注目していたことが分かった。
機械学習のプロセスでは、こうした情報が常に得られるわけではない。しかし今回は、そもそも網膜画像に含まれる豊富なデータについて、科学者が理解を深める助けとなる。
総じて今回の研究は、ディープラーニングが科学者による身体の研究をどのように変えているかを示している。機械学習は、すでにあるスキャン画像から、より包括的な人間の健康像を作り出すことさえできる。
それでも、今回の結果は有望に見えるものの、まだ予備的な段階にある。ブログ記事によると、Verilyで心血管の健康に関するイノベーションを統括するマイケル・マコーネル博士はそう述べている。
「臨床現場で活用できるようになる前に、より大規模な患者集団でこれらの知見を発展させ、検証するため、さらに研究を進める必要があります」とマコーネルは記している。
