AIはより速く正確ながん診断への期待

人工知能（AI）は、がん診断と治療に革命をもたらす可能性があり、英国におけるがん症例の増大する負担に対処する可能性がある。最近の研究では、AIが医療専門家と連携してがん診断を迅速化できることが示唆されているが、この有望な技術が現実となるためには、いくつかの重要な要因が整う必要がある。

AIシステムとは、本質的に、人間の知能に関連するタスクを実行できる高度なコンピュータモデルです。これらのシステムは、膨大なデータセット内のパターン認識に優れ、その習得した知識を用いて予測や情報に基づいた意思決定を行います。医療分野では、AIはさまざまな形態で提供されており、それぞれ特定のタスクのために設計されています。創造性で知られるAIモデルとは異なり、医療AIの主な目的は精度です。

イギリスの国民保健サービス（NHS）は、心臓のリズム監視から脳卒中の認識に至るまで、さまざまな医療分野ですでにAIの活用を開始しています。しかし、がん診断への潜在的な影響は特に顕著です。

がん診断におけるAIの役割

がん診断は、放射線科医や病理医などの医療専門家が持つ高度に専門的なスキルを必要とする複雑なプロセスです。これらの専門家は、がんやその他の医療状態を示す可能性のある医療画像や顕微鏡標本内の異常を検出するために、長年にわたって訓練を受けています。

がん診断用のAIモデルを訓練するために、開発者はこの広範な訓練の加速版を提供する。例えば、マンモグラフィーから乳がんを識別するよう設計された AI は、健康または疾患を示すものと分類された何百万もの過去のマンモグラフィー画像で訓練される。時間とともに、AIは健康または潜在的ながんの異常を示すパターンを認識することを学ぶ。

診断テストを受けるとき、患者の体験はほぼ変わりません。しかし、AIシステムは人間の医師と連携して、2つの可能な支援モードを提供します。第一に、テスト内の懸念される領域を迅速に強調表示し、医師が潜在的な問題により迅速に焦点を当てられるようにします。第二に、医師がさらなる検証を求める際に、迅速なセカンドオピニオンを提供します。

医療労働力への課題への対応

がん診断を担当する医療労働力は、放射線科医や病理医の不足など、重大な課題に直面しています。予測では、これらの不足は今後15年間で悪化し、問題がさらに複雑になると示されています。

この課題は、診断サービスへの需要の予想される増加によって悪化しています。Cancer Research UKのモデルによると、年間のがん新規患者数は2017年から2019年の約38万5,000人から、2040年には50万人に達すると予測されています。テスト数の増加と専門家の不足により、診断の遅延のリスクがあります。早期のがん検出は、治療成功の可能性を大幅に高め、NHSのコストを削減します。

NHSは現在、がん待機時間目標の達成に苦労しています。AIは労働力の負担やバックログの問題を軽減する可能性があり、医師が貴重な時間を複雑な症例、患者との対話、全体的なケアの改善に集中できるようになります。

がん診断におけるAI導入への準備

AI技術はまだ医療分野での広範な使用に完全に準備されていませんが、急速に進歩しています。がん診断におけるAIの潜在能力を活用するために、NHS、イギリス政府、およびAI開発者は特定の措置を講じる必要があります。

労働力の支援：NHSは、がん診断におけるAIの効果的な導入のために、専門的な労働力を必要としています。政府の今後の国家デジタル労働力戦略は、必要なデジタルおよびデータ専門家の訓練と採用に関する計画を明確にするべきです。NHSはまた、既存のスタッフがAIツールの使用に熟練していることを確保するために、訓練機会を提供しなければなりません。

適切なインフラの構築：AIシステムはデジタルデータに依存しています。イギリスでは放射線科はすでに完全にデジタル化されていますが、病理学は遅れを取っています。AI支援によるがん診断を可能にするために、デジタル病理学インフラへの投資が不可欠です。さらに、ITシステムは相互運用可能であり、さまざまなAIツールとデータベース間でシームレスなデータ共有を可能にする必要があります。

透明性のある導入：AI医療ツールへの公衆の信頼を構築するために、リーダーは技術の制限、潜在的なリスク、および利点を明確に伝える必要があります。患者や臨床医をAIツールの開発に関与させることで、信頼を育むことができます。さらに、AI関連の医療法を強化したり、より明確なガイダンスを提供したりすることで、法的側面に関する不確実性を減らすことができます。