AIは放射線科医の働き方を再構築しつつあります。
COVID-19の後、AIは緊急性の低い症例の未処理の案件の解消に役立つでしょう。
今後、AIは放射線科医が患者の病状の診断に積極的に取り組むことを支援するでしょう。
「ターミネーター」から「ブラック・ミラー」に至るまで、私たちは機械が徐々に世界を支配し、やがて人類に完全に取って代わるという考えに溢れています。医療分野、特に放射線科におけるこうした終末論的な言説は、放射線科医がほかのあらゆる職業と同様に時代遅れになる危険にさらされているという考えを強めています。しかし、これは事実からほど遠いものです。放射線科医の数は、何十年にもわたって二桁の伸び率で増加し続けており、そして放射線科は今後10年間で最も急速に成長する分野の一つになると予測されています。一部の国では、さらに放射線科医の不足に直面しています。
とはいえ、AIは放射線科医の働き方を再構築し、医学的状態の検出を受動的なアプローチから能動的なアプローチへと移行させるでしょう。こうした変化を理解することで、近い将来に放射線科医の仕事がどのように変わるのかについて、より明確な全体像を得ることができます。
画像解析にとどまらない役割
放射線科医について最も大きな誤解の一つは、彼らが基本的に画像を解析するだけだというものです。こうした単純化された評価は、「放射線科医の仕事を著しく単純化しすぎている」とされ、Curtis P. Langlotz（医学博士・哲学博士、スタンフォード大学放射線科）によれば、こうした評価は放射線科医の仕事を著しく単純化しすぎています。Langlotz氏が指摘するように、放射線診断の包括的なカタログには、疾患や画像所見に関するほぼ2万の用語と、5万を超える因果関係が掲載されています。よくある疾患の診断を支援するアルゴリズムは「大きな前進」であるものの、経験豊富な放射線科医は同時に多数の疾患を探しています。これらの評価のうち、AIで実施できるのは一部に限られます。
放射線科医が日常的に行う業務は、現在の技術的機能の能力をはるかに超えています。そうした業務には、患者に直接関わる作業（超音波検査、透視検査、生検など）から、他の医師へのコンサルテーション、腫瘍委員会のような多職種による業務、研修、監査まで含まれます。
現在の放射線科向けAIシステムは単一の業務を遂行しており、例えば胸部CT検査における結節の検出のような、特定の画像認識を行っています。こうした限定的で数の多い、かつ必要不可欠な検出作業は、画像所見を完全に診断するために求められています。AIは診断ワークフローの改善に大きく寄与することができ、スケジュール管理のような、より単調な業務の一部では人間に取って代わることさえ可能です。しかし、診断の全過程にわたって資格を持つ専門家による監督を含む、完全なエンドツーエンドのシステムを奇跡的に生み出すことができない限り、AIが近いうちに放射線科医を完全に置き換えることはないでしょう。
放射線医学に対するAIの影響は、商業便への自動操縦装置の導入に最もよく例えられます。現代の飛行システムが発展するにつれ、衝突回避システムなど、従来は人間が担っていた安全点検の多くが自動化されました。パイロットは自動操縦装置を利用し、退屈で反復的な作業を任せることができますが、予期しない機械の故障が発生した場合や、前方に嵐が迫っている場合はどうでしょうか。そのような時には、パイロットが現場におり、手動で操縦を引き継ぐ準備ができています。
これは放射線科医療においても成熟していく同じ力学です。人間の要素には、安全上の問題を伝えたり、有用な新しい情報に対応したりするための、より大きな裁量が与えられるでしょう。ただし、特に重要なのは、商業パイロットの数において減少はゼロであったことを忘れてはなりません。実際には、むしろ逆の状況です。航空会社は近年、訓練を受けたパイロットの不足を報告しています。
今後の変化
当面は、AIがパンデミックによって生じた滞留を乗り越えるうえで、人間の放射線科医を支援するでしょう。コロナウイルス関連の死亡率を最も大きく左右する要因の一つは、潜在的に重篤な症例を迅速に発見し、最も支援を必要とする人々に重要な治療を提供できないことです。これが、特にイタリア、ブラジル、米国など、パンデミックの打撃を最も強く受けた国々において、世界中の病院が直面している大規模な収容能力の問題の一因となっています。
AIはまだいかなるウイルスにも正面から立ち向かうことはできませんが、この課題に取り組むために必要な効率性を生み出す中心的な役割を果たすでしょう。特にCOVID-19後においてはなおさらです。コロナウイルスの症例が積み重なるにつれ、マンモグラフィ検診、骨の健康状態の検査、心血管画像検査のような極めて重要な処置を含め、緊急性の低い症例の処理が遅れています。パンデミックの期間を通じて需要が急増する中、これは大きな圧力となり、医療提供者は緊急・非緊急のいずれの症例についても、非常に短い時間で大量の画像を処理するのに苦労するでしょう。前進し、健康上の大惨事を防ぐ唯一の方法は、症例の効果的な優先順位付けと合理化された処理によるものです。COVID-19患者の流入が落ち着いた後、AIは症例の優先順位を効果的に付けるための取り組みにおいて、人間の放射線科医にとって最良の味方となるでしょう。
放射線科の分野では、世界的に専任の専門職が不足していることから、効率性は特に重要です。放射線科医の不足は、医療分野の外にいる人々には地味な見出しに聞こえるかもしれませんが、すべての人に具体的な影響を及ぼします。処理が遅くなれば、人々は検査や後続の治療をより長く待たなければならず、そうした患者の多くは病気を克服するために早期発見を必要としています。AIは、患者の急性の病状を効率的かつ適時に放射線科医へ知らせ、症例への対応にかかる時間を短縮することができます
この分野の変革
私たちが期待できる最もエキサイティングな進展の一つは、医学的状態の検出が受動的なものから能動的なものへと移行することです。患者が来院し、医療を求めた特定の疾患だけを調べるのではなく、AIは放射線科医が、以前は診断されていなかった、あるいは患者自身も知らなかった追加の疾患を発見できるようにするでしょう。これにより、椎体圧迫骨折や心血管イベントの発見につながる可能性があります。AIによって可能になるこうした疾患の早期発見を通じて、放射線科医は、例えば骨粗しょう症のリスクがある患者に対して適切な治療を施すことができるようになります。これは患者にとっても放射線科医にとっても、まさに画期的なことです。
また、AIを活用して、再現性があり、定量化可能で、拡張性のある個別のデータを医用画像から抽出することにも期待できます。正確で精密な測定を実現することは、特定の画素データを活用して、革新的なアプリケーションツールやビッグデータ分析を可能にすることを意味します。これを遺伝子配列解析のような他の関連するデータソースと組み合わせることで、診断における大きな力が生まれるでしょう。すなわち、予防を超えて、個別化された治療法や、パーソナライズされたケアを推進するために、洞察を活用することです。
コンピュータ技術の進歩が続くにつれ、発展の可能性を過小評価するのは容易でしょう。それでも、放射線科医はそうした変化の影響を最初に受ける者の一つとなるでしょう。AIが放射線科業務のより骨の折れる、時間のかかる機能にますます深く入り込むにつれ、AIは新たな、予想外の結果を生み出し始め、それが医学的発見の源として活用されうるようになるでしょう。この進化は放射線医学を前進させるだけでなく、他の多くの医療分野や研究領域も繁栄することになるでしょう。
放射線科医が取って代わられることはありません。しかし、AIを取り入れ、変化する時代に適応することで、彼らの仕事は変革され、患者のケアの質も向上するでしょう。AIの支援により、この分野は今後も発展を続けるでしょう。
