2月22日、アリババの「医療AI多がん早期スクリーニング公益プロジェクト」が浙江省麗水でスタートした。このプロジェクトはダルマ院医療AIフロンティア技術の革新を衛生健康分野に応用し、大規模なランダム性日常検査を通じて多癌早期スクリーニングを実現し、現地のデジタル健康レベルを向上させることを望んでいると同時に、全国初のAIによる多癌早期スクリーニングプロジェクトでもあり、AIフロンティア研究が実験室を出て、より多くの医療資源の不均衡な地域に普及することが期待されている。
ダルマ院医療AIチームが開発したPANDA深さ学習モデルは、主に「CT+AIを平掃く」方法を通じて、初めて大規模早期膵癌のスクリーニング手段を構築した。
平掃CT結合AI技術による多癌種早期スクリーニングの助力
プロジェクトはアリババダルマ院医療AI実験室が自己研究したスマート読影製品「達医智影」に頼って、通常の胸部、腹部CTスキャンを通じて、突破的な「平スキャンCT+AI」方式で診療を支援しているという。
「毎日経済新聞」の記者に上述の医療AI技術の医学的革新を説明する際、麗水市中心病院放射線科主任兼核医学科主任の盧陳英氏は、通常、医師は胸部CTスキャンを行う際、患者ごとに数百個の医療映像スライスを入念に検査する必要があり、「左肺から右肺、さらに縦隔、肋骨、肺門まで、1層1層で見る必要がある」と紹介した。このプロセスは時間がかかるだけでなく、医師の疲労を招きやすく、診断の正確性と効率に影響を与える。
画像学とAIを結合したがんスクリーニング手法を応用することで、医師の読影効率は大幅に向上した：人工5〜15分から単病種を判断し、2〜3分に上昇すると複数の病種を判断することができる。また、正確性については、これまでNature Medicineに発表された関連成果によりますと、PANDAディープラーニングモデルは20万人を超える人の検証において病変の存在を判断する正確率は92.9%、無病を判断する正確率は99.9%に達し、31例の臨床漏診を発見し、2例を治癒した。
医師は達医智影による疾病スクリーニング検査、診断を行っている。
盧陳英氏によると、肺疾患の診断に加え、アリババの医療AIは膵臓などの上腹部器官のような他の多くの器官の検査にも応用できる。これらの部位の疾患、例えば膵癌などは伝統的な胸部CTスキャンでは発見されにくいことが多い。また、盧陳英氏は、胸部CTの主な目標は肺の病変を検査することであり、同時にスキャンされた上腹部、例えば肝臓と膵臓は、通常は付帯検査と見なされ、主な目標ではないと強調した。「上腹部の病変が非常に明らかであれば、医者は記録します。明らかでなければ、記録されないかもしれません。主な注目点は肺ですから」。
資料によると、膵臓癌の早期発見が困難な原因の一つは、明らかな症状が少なく、癌が進展する前に自発的な検査を行うのが難しいことである。また、膵臓は体の最も深いところにあるため、一部の通常の画像学的検査では膵臓全体を表示できない可能性がある。CT、核磁気共鳴などの画像診断を強化するには、造影剤の注射、放射線量、検査周期が長く、費用がかかるなどの理由で、大規模膵癌スクリーニングにはあまり適していない。
そのため、医療AIの応用を通じて、最も簡単で、最も一般的な平掃きCT上で膵癌を初歩的にスクリーニングすることができれば、膵癌の早期スクリーニング早期治療に重要な臨床意義がある。言い換えれば、アリババが今回麗水に着地した「医療AI多癌早期スクリーニング公益プロジェクト」の主な価値は、膵癌をスクリーニングするための簡便で低コストの平掃CTを付与することで、検出率を高めると同時に、患者に外部の放射線と経済的負担を与えることなく、最終的に膵癌スクリーニングのカバー率を大幅に高めることができることにある。
アリババ側によると、同プロジェクトは麗水でまず膵臓癌と骨粗鬆症の2つの病種から早期スクリーニングを開始し、肝臓癌、食道癌、胃癌、結腸癌、脂肪肝などの癌と慢性病のスクリーニング能力を徐々に導入する。
理論から実践まで「互換性」の課題を解決する必要がある
今回の麗水着地プロジェクトでは、アリババの医療AI技術は主に医療映像診断、特にCTスキャン画像の分析に焦点を当てている。
アリババダルマ院医療AI実験室製品専門家の郭建飛氏によると、理論的には、このAI技術は特定の機器に依存せず、いかなる標準的なCT画像にも応用できるという。しかし、この技術を理論から実践に転化させ、特に異なるレベルの病院での着地は、依然として多くの挑戦に直面している。
郭建飛氏によると、末端病院から麗水市中心病院、そして国内トップクラスの三甲病院まで、異なるレベルの病院の技術と設備の標準化の程度には小さな違いがあり、この違いは設備のレベルだけでなく、データ処理と管理の違いも含まれている。アリババの医療AIプロジェクトチームは、この技術を成功させるには、地方病院と緊密に協力し、絶えず摩擦し、データ収集、処理、分析などのデータレベルの問題を共同で解決しなければならないことを認識している。
麗水市中心病院放射線科腹部チーム長の周永進氏も記者に対し、当初、病院がAIシステムに送ったデータには一定の互換性の問題があり、AIモデルが病巣を正確に識別できなかったことを明らかにした。その後、絶えず技術調整を経て、AIはより正確に症例を識別し、分析することができ始め、特にいくつかの病巣の検出に高い識別率を示すことができた。
麗水中心病院などの地方病院との協力を通じて、医療AIプロジェクトは実際の医療シーンにより近く、そのアルゴリズムを徐々に最適化し、調整し、より正確で効率的にすることができる。アリババ側も、多方面が協力して構築した「医療AI多がん早期スクリーニング」麗水モデルは、成熟した後、全国の他の都市の病院にさらに普及し、医療分野の普遍的な恩恵を実現し、より多くの庶民に利益をもたらすと述べた。 | 
发表于 2024-2-23 20:26:05