多剤耐性結核は、公衆衛生上の危機と健康安全保障上の脅威をもたらしています。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は、結核の検出と治療における長年の進歩を覆しかねません。
しかし、人工知能は結核診断でますます重要な役割を担うと見込まれ、この後退を乗り越える助けとなる可能性があります。
結核（TB）は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に次いで感染症による死者が2番目に多い病気です。COVID-19では、2020年に150万人が死亡しましたが、現在はおおむね制御されています。一方、多剤耐性TBは依然として公衆衛生上の危機であり、健康安全保障上の脅威です。世界保健機関（WHO）は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって、結核対策における長年の進歩が後退し始める可能性があるとしています。これは主に、TBサービスへのアクセスが妨げられ、資源が減少したことで、新規症例の検出が減ったためです。診断へのアクセス制限や、COVID-19のパンデミックを抑え込むために実施されたロックダウンにより、410万件の症例が診断されませんでした。最も深刻だったのはインド（41%）で、インドネシア（14%）、フィリピン（12%）が続きました。
「End TB戦略」で示された、2020年までにTBによる死亡を35%削減するという節目に照らすと、「End TB戦略」、同期間の世界全体での減少率はわずか9.2%にとどまりました。
世界経済フォーラムは、医療の現状をどのように改善しているのでしょうか。
ヘルス・アンド・ヘルスケア・センターは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えなど、世界各地の医療制度が直面する課題について理解を深めるため、リーダーたちをつなぎます。
信頼に基づく対話と官民連携を通じて、同センターはパートナーが共通の優先課題に沿って連携し、健康アウトカムの改善に向けた共同の取り組みを進められるよう支援します。
結核の予防と早期診断は、治療の鍵です
「End TB戦略」の目標を達成するには、サービス提供の中心に患者を据える必要があり、早期診断と予防が第一歩となります。その実現には、堅牢な検査体制と、十分な人員を確保し、適切な訓練を行うことが不可欠です。「2021年版世界TB報告書」は、TBの診断、治療、予防サービスへの支出が58億ドルから53億ドルに減少したと指摘しています。これは、2022年までに結核対策に必要な資金を全面的に確保するための世界目標である、年間130億ドルの半分にも満たない額です。
現在の状況とデータの重要性を背景に、医療ワークフローへの取り組み方を進化させる必要性への認識と受容が高まっています。医療ニーズへの対応を目的に特化して設計された、機械学習と人工知能（AI）を活用するソリューションの急速な進歩も、この認識を後押ししています。
AI技術は結核の検出に役立つ
診断におけるAIの役割は急速に拡大しています。病院や臨床医を支援できる幅広い分野には、効率的で正確な臨床意思決定、医用画像認識、反復作業の自動化によるワークフローの効率化、事務負担の軽減、治療管理などがあります。特に放射線医学の分野では、AIソリューションの導入が急速に進んでいます。この分野はデータ主導型であり、診断には訓練を受けた放射線科医による胸部X線画像の目視確認と解釈が必要だからです。ここに大きな課題があります。
放射線科医の世界的な不足は、医療が抱える見過ごされがちな問題の一つです。世界の79億人のうち、3分の2を超える人々（52億人）は、放射線科医による診療を受けられません。この技能を持つ人材の不足は、肺の医療をめぐる問題が深刻化している大きな要因です。AIソリューションは、時間と資源が限られた医用画像の専門家の負担を軽減し、大量の画像データの処理、緊急性の高い症例の優先順位付け、報告書の作成を支援することで、この分野に貢献できます。
医用画像向けのAIソリューションを開発する組織は複数あります。その一つがQure.aiです。同社は、胸部X線画像の異常を強調表示し、優先順位を付ける技術について、FDAおよびCEの承認を取得しています。Qure.aiのソリューションが導入され、既存の結核対策システムの強化と課題の緩和に貢献した事例を見てみましょう。
インド・ラジャスタン州で結核診断を効率化
WHOによると、インドは世界でも結核負担が特に大きい国の一つです。人口が非常に密集するこの国では、都市中心部の病院でさえ、感染力の強いこの病気の診断から治療までの流れを管理するのに苦労しています。都市部の医療施設で臨床医が大きな懸念を抱く課題の一つは、結核患者のトリアージです。資源の制約により、適切な診断が下される前に感染の可能性がある患者を見逃すことが少なくないためです。
インド北西部のラジャスタン州にあるバラン地区病院は、人口120万人の地域に医療を提供しています。同院は、結核専門センターと複数の放射線診療サービス・設備を備えた三次医療施設です。地元住民のほか、隣接する州から移住してきた人々も患者として受け入れています。2019年、新たに特定された結核症例の割合は届出総数の80%を超え、前年までの水準から増加しました。その結果、同院の呼吸器科医は多数の結核患者への対応に苦慮し、支援を切実に必要としていました。
Qure.aiは同院と連携し、AIを活用した胸部X線ソリューションの包括的な導入とリアルタイムの検証を開始しました。診断ワークフローに組み込んだことで、複数の重要な分野で臨床業務の効率が向上しました。届出率は33%増加し、結核が疑われる症例の診療中断率は72%から53%に低下しました。
可能性から蓋然性へ：結核にとどまらないAI
結核スクリーニングにAIツールを活用することは、大きな転換点です。「世界TB報告書」は、技術革新を促し、イノベーションの迅速な普及を実現するため、結核研究への投資拡大を提言しています。AIを活用した介入は、それを実現するための手段の一つです。
同時に、世界で最も死亡率の高いがんである肺がんの診断と治療でも、AIは重要な役割を果たし得ます。診断時にはすでに病気が治療しにくい進行期に達していて、症状が現れるため、患者のおよそ75%が診断から5年以内に死亡します。初回スクリーニングでは肺結節の約35%が見逃され、初期症状は軽微で、見過ごされることも少なくありません。
肺がんの生理学的な兆候を早期に特定できれば、患者の転帰は大きく改善します。スクリーニングのワークフローにおける放射線科医の主な仕事は、肺結節を探し、大きさ、形状、構造、種類、位置、増大の度合いに基づいて悪性リスクを評価することです。AIソリューションもこうした評価を行えます。また、CT画像を解析し、肉眼では見えない肺結節を検出することもできます。
このようにAIは、並行して用いる診断ツールとして重要な役割を担い、特定の反復作業を自動化し、医師の取り組みを補強し、治療の遅れを防ぐための第二の目として機能できます。医療に影響を与え、関係者に利益をもたらすAIの可能性は、最終的には私たちの想像力が及ぶ限り広がっています。
