スタンフォード大学の研究チームが、人工知能（AI）を用いて鼻咽頭がんのスクリーニングとモニタリングに取り組んでいる。放射線治療を受けたがん患者が直面する、病変ががんの再発か治療による損傷かという鑑別の課題に対し、AIモデルが医師の判断を支援することを目指す。耳鼻咽喉科の助教授であるMichael Chang博士は、AIがヘルスケアのこの分野に適用可能であると述べている。
Chang博士と研究チームは12月に研究結果を発表し、AIモデルが深刻な放射線関連合併症である頭蓋底骨放射線壊死を85%の精度で特定できることを示した。これは経験豊富な臨床医の能力とほぼ同等である。鼻咽頭がんは稀ながら致死率の高いがんであり、アジア系アメリカ人コミュニティに不均衡な影響を与えている。症状が微妙なため、多くの場合診断が遅れる傾向がある。世界で年間10万件の新規症例があり、米国国立衛生研究所（NIH）は年間約8万人がこのがんで死亡すると推定している。
このAIモデルは192人の患者から得られた約1,500枚の鼻咽頭内視鏡画像で訓練された。骨放射線壊死の検出には高い性能を示したものの、鼻咽頭がんの再発特定においては中程度の精度に留まり、再発病変を放射線関連損傷や正常組織と混同するケースも見られた。しかし、Chang博士はより大規模なデータセットがあればモデルの性能がさらに向上する可能性を指摘している。本研究は、Center for Asian Health Research and Educationから資金提供を受けている。
Chang博士の研究は、初期診断に焦点を当てた従来のAI医療研究とは異なり、治療後の画像特定にAIを用いるという点で新たな領域を開拓する。これにより、高い致死率を持つがんに苦しむアジア系の人々の健康改善に貢献する。博士は、AIが専門知識を民主化することで医療格差を是正し、医療分野全体に「計り知れない」影響を与えると予測している。AIは診断、治療、監視において重要な役割を担うが、その目標は臨床医の意思決定を「補強」することであり、臨床医の代替や医師と患者の関係の複製ではないと強調した。
出典: paloaltoonline.com: Stanford researchers use AI to monitor rare cancer
