Googleは、人工知能を用いて医師が乳がんを診断するのを支援するツールを開発しています。
LYmph Node Assistant（LYNA）として知られるこのツールは、将来的には、細胞の画像を通じてがん患者の診断を担当する医師である病理医にとって、一種の「スペルチェック」として機能する可能性があります。
アルゴリズムを訓練するため、Googleは匿名化されたデータセットを使用しました。これは、オランダの医療機関から提供された乳がん患者のリンパ節のスキャン画像に基づくものです。
リンパ節から採取された組織は、検出する方法となり得ます。これにより、患者の乳がんが乳房の外に広がっているかどうかを確認できます。病理医は、乳がん患者のリンパ節の組織サンプルを調べ、その特定の患者の腫瘍がどの程度広がっているか、またがんがどの程度悪性である可能性があるかを把握します。
金曜日、Googleは『Archives of Pathology and Laboratory Medicine』誌と『The American Journal of Surgical Pathology』誌に掲載された2本の論文を公表しました。1本目の論文は、アルゴリズムが提示された組織画像上でがん細胞を検出するために使用できることを示すことを目的としていました。オランダのスライドに加え、アルゴリズムは別の検査室からの108枚のスライドも分析しなければなりませんでした。
2本目の論文は、アルゴリズムを病理医と組み合わせた場合および単独で用いた場合の性能を比較したもので、病理医とアルゴリズムが連携して作業することが重要であるとの結果を示しました。両論文とも、アルゴリズムが転移性がんのあるスライドとないスライドを99%の確率で識別できることを明らかにしました。
コンピュータのスペルチェックのようなものと考えてください。文字が入れ替わっていたり、「e」が抜けていたりする単語は見落とす可能性がありますが、アルゴリズムはそれを検出できます。一方で、同じ単語を二度入力してしまった場合には、アルゴリズムはその誤りを検出するのがあまり得意ではないかもしれません。
注目すべきは、研究者らが、ツールを提供された病理医は、ツールを使用しなかった病理医や、ツール単独で画像上のがん細胞を検出した場合よりも優れた性能を示したことを明らかにした点です。
病理医にとってのツールの見た目は次のとおりです。
「これは、人間がAIアルゴリズムと組み合わせることで、どちらか一方だけで作業するよりも非常にうまく機能しうることを示すものです」と、Google AIチームのメンバーであり、論文の著者の一人であるYun Liu氏はBusiness Insiderに語りました。
Googleの親会社であるAlphabetが人工知能を医療分野に応用したのは、今回が初めてではありません。Alphabetの人工知能企業であるDeepMindを通じて、患者の眼の画像を分析することで疾患を特定する取り組みを進めてきました。
また、Google自身も、糖尿病網膜症（糖尿病患者に見られる眼疾患の一種）を診断するアルゴリズムの開発に取り組んできました。
次に、チームは、アルゴリズムが臨床現場でどのように機能するかを検証する必要があります。すなわち、新たな乳がん患者のリンパ節のスキャン画像をアルゴリズムに入力した場合の性能を確認します。それが順調に進めば、将来的には医師が患者の乳がん診断を理解する際に用いるプロセスの一部となる可能性があります。
