乳がん患者の死亡率が高いのは、診断の遅れが原因であることが少なくありません。信頼できる手頃な検診を受けるのが難しい地方では、特にその傾向が強く見られます。
資源が限られた環境では、がんの検出に向けた革新的な技術支援型ソリューションが、前進への道となる可能性があります。
たとえば、AIベースのアルゴリズムでサーモグラフィ画像を解析すれば、こうした地域でも接触や放射線被ばくを伴わず、低コストで正確に乳がんを検診できます。
乳がんは世界で2番目に多いがんであり、インド人女性に最も多く診断されるがんです。世界で毎年乳がんにより死亡する685,000人の女性のうち、インドの女性は90,000人を超えます。インドでは乳がんが、がん関連死の最も一般的な原因です。インドの死亡率が高い主な理由の一つは、患者の大半が病気の進行した段階で受診することです。
早期発見の方法を用いた大規模な検診と、乳がんへの認識を高める取り組みは、病気への対処、生存率の向上、治療費の削減に役立つ可能性があります。マンモグラフィ検診は広く用いられていますが、低・中所得国（LMIC）では、機器の費用とマンモグラムの読影に必要な専門技能が障壁となり、利用が限られています。
また、マンモグラフィの感度は約62～68％で、乳腺濃度の高い女性ではその値にとどまります。 乳房超音波検査（USG）は、乳腺濃度の高い若年女性において、マンモグラフィより高い感度を示しています。しかし、USGは医療従事者の技能と経験に大きく左右されます。さらに、女性胎児の性選択的中絶の防止を目的とするインドの受胎前・出生前診断技術法により、地域ベースの乳がん検診ツールとして使用するためにUSG装置を運搬することはできません。
そのため、より手頃で機器も必要としない臨床乳房検査（CBE）が、インドで女性を検診する最も一般的な方法となっています。ただし、検査を行う医療従事者の能力により大きく左右されます。医療従事者が25,000人を超えて不足しているため、職員はすでに母子保健、家族計画、予防接種関連の業務に追われています。専任の十分な訓練を受けた医療従事者と品質管理がなければ、CBEの結果は一貫性を欠くことがあります。
早期発見の方法を用いた大規模な検診と乳がんへの認識向上は、病気への対処や生存率の向上に役立ち、治療費を削減できる可能性があります。
アニタ・ボルヘス博士（インドがん協会）、ラクシュミ・クリシュナン博士（Niramai Health Analytix）
インドのように資源が限られた環境では、現場の人員が不足した地域保健従事者は過重な負担を負っており、人口に対する放射線科医の比率はわずか1:100,000です。革新的な技術支援型ソリューションが、前進への道となる可能性があります。
乳がんを検出する、手頃で信頼できるソリューションを見つける
医用画像などの技術と人工知能（AI）を組み合わせることで、腫瘍学を含むさまざまな医療分野で有望な成果が示されています。がん診断の精度と速度の向上から、がん治療の最適化まで、腫瘍学におけるAIの臨床応用は多岐にわたります。
AIベースのコンピューター支援検出（CAD）アルゴリズムのうち、マンモグラフィ検診に用いられる複数のものは、放射線科医間の判読のばらつきを減らし、乳がんの検出率を高めています。GoogleのAIシステムはコンピューター断層撮影（CT）画像を解析し、肺がんの可能性を予測します。
しかし、資源が限られた環境では、マンモグラフィ、CT、磁気共鳴画像法（MRI）など、高額な機器を必要とするソリューションを容易に利用できません。たとえばインドでは、763地区を対象とする政府の地区病院にあるマンモグラフィ装置はわずか55台です。そのため、大規模で高額なインフラに依存しない、携帯可能なAIベースの検診技術が必要です。これにより、予防検診を利用しやすく、実施可能にするだけでなく、手頃な価格にすることもできます。
資源が限られた環境では、マンモグラフィ、CT、磁気共鳴画像法（MRI）など、高額な機器を必要とするソリューションを容易に利用できません。
アニタ・ボルヘス博士（インドがん協会）、ラクシュミ・クリシュナン博士（Niramai Health Analytix）
AIベースの技術で乳がんを検出する
低・中所得国（LMIC）向けの低コストなAIベースの腫瘍学技術は、すでに存在します。MobileODTのEva Systemは、特許取得済みのAIアルゴリズムを用いて、画像に子宮頸がんの兆候があるかを評価します。画像は、光源を備えたスマートフォンで構成される携帯型デジタルコルポスコープで撮影します。
NiramaiのThermalytixソリューションは、活性の高いがん細胞によって既存の血管が拡張し、新たな血管病変が形成されるため、温度の高い領域が生じるという原理に基づいています。携帯可能で、2Dマンモグラフィ装置の10分の1の費用で導入できる現在の赤外線カメラを使えば、こうした温度の違いを高精度で測定し、乳房の異常によって生じる熱パターンを特定して特徴づけることができます。
この放射線を使わない検査では、サーモグラム画像を作成し、ThermalytixのAIアルゴリズムが温度の違いを解析します。この種の自動定量検査は、一貫した判定とリアルタイムの報告を実現します。ノートパソコンやスマートフォンの基本的な操作方法を知っている、臨床職ではない訓練済みの技術者が実施できます。これにより放射線科医の負担が軽減され、追加検査が必要な患者に専念できるようになります。
さらに、Thermalytix検査では技術者と患者の間に距離を保つため、プライバシーが守られます。この距離を置く仕組みは、現在のCOVID-19パンデミックや、今後、感染症が広がる状況においても利点となります。
サーモグラフィを見直す
検診ツールとしてのサーモグラフィは1956年に導入されましたが、今日まで広く受け入れられていません。これは主に、過去の研究で感度と特異度が低かったためです。しかし、赤外線カメラの最新の進歩により、サーモグラフィ画像の質は過去50年間で向上しました。接触や痛みがなく、非侵襲的な検査をAIと組み合わせたサーモグラフィで実現し、効率的で迅速かつ快適な検診体験を提供できるか、改めて検討する価値があります。
フォーラムは、政府によるAI技術の責任ある導入をどのように支援しているのでしょうか？
このような携帯可能で手頃なAIベースの検査は、地方で信頼できる乳がん検診を受けるための解決策となる可能性があります。地方には医療センターがあっても、画像診断装置や放射線科医がいないことが少なくありません。このようなAIベースの検診は、低・中所得国（LMIC）の検診プログラムの拡大に良い影響を与え、既存の健康格差の縮小にも役立つ可能性があります。
