AI技術は画像処理やチャットボットだけにとどまらない。人工知能（AI）は手術や医療の分野にも革命をもたらし、精度、効率、患者の転帰を向上させている。
AIは私たちの日常生活に欠かせないものとなっており、現在、科学の世界では外科手術における人工知能の可能性を探っている。SiriやAlexaのようなバーチャルアシスタントから、マーケティングのチャットボット、テスラの自動運転車、ChatGPTのような高度な言語モデルまで、AI技術は私たちの日常にシームレスに溶け込み、今や医療行為や患者ケアに革命を起こそうとしている。AIベースのヘルスケアソリューションは、診断を下し、治療計画をパーソナライズする方法を変革している。これらのテクノロジーは、高度なアルゴリズムを利用して大量の医療データを処理し、医療従事者がより正確な判断を下せるよう支援する。
AIが計り知れない可能性を示す分野のひとつに、医療診断がある。機械学習アルゴリズムの使用により、AIシステムはX線、MRIスキャン、CTスキャンなどの医療画像を驚くべき精度とスピードで分析することができる。これにより、放射線科医やその他の専門家は、通常であれば気づかれないかもしれない異常や腫瘍、その他の重要なマーカーを特定することができる。AIを活用した診断による病気の早期発見は、患者の予後を大幅に改善し、生存率を高め、医療システムの負担を軽減する可能性を秘めている。
さらに、AIは、遺伝的体質、ライフスタイル要因、病歴など、各個人の特性に合わせた治療計画を立てる個別化医療の発展にも貢献することができる。膨大なデータセットを分析し、予測分析を適用することで、AIアルゴリズムは最適な治療法を特定し、特定の治療法に対する潜在的な反応を予測することができる。AIを手術に組み込むことで、治療効果を最適化し、副作用を最小限に抑え、患者の満足度を向上させる可能性がある。
科学者は手術に人工知能をどのように活用できるのか？
手術への人工知能の統合は計り知れない可能性を秘めている。大量のデータを迅速かつ効率的に分析することで、手術における人工知能の活用は、医療システムにおける重要な課題に対処することができる。
現代の医療データ生成では、豊富な情報が存在し、AIはこの豊富な情報を集約・合成して、外科医にとって貴重な目標となる結果を提供できる貴重な味方として登場した。最初の診察段階から術後管理まで、AIは外科診療のあらゆる側面を再構築する可能性を秘めている。
手術に人工知能を統合することで、1回の説明では捉えきれないほどの可能性の世界が広がる。手術の前に、AIアルゴリズムは予測分析を行い、病気の早期発見に役立つ。この早期発見は、迅速な介入につながるだけでなく、より良い転帰と予後を約束する。
さらに、AI技術は、医師が患者の検査報告書、スキャン、医療記録を深く掘り下げることを可能にし、ミクロレベルで高度にパーソナライズされた治療計画を策定することを可能にする。手術では、AIアルゴリズムがガイド役となり、複数のソースからリアルタイムでデータを分析し、外科医に貴重なフィードバックを提供することで、意思決定プロセスを強化することができる。このように人工知能を手術に組み込むことで、意思決定が改善されるだけでなく、望ましくない結果を防ぐこともできる。
病院の枠を超えて、AIは重要な役割を果たし続けている。患者監視システムからのデータを評価することで、AIは術後の診察の間に生じる可能性のある合併症を検出することができる。
AIベースのプラットフォームは、患者との最初のコミュニケーションラインとしても機能し、些細な心配事やよくある質問に対応することができる。このシームレスな対話により、よりスムーズな回復と全体的な患者体験の向上が保証される。
手術におけるロボット工学
医療分野は常に革新と進化を特徴とし、患者の転帰と健康全般の向上を追求してきた。近年では、診断、治療計画、さらには外科手術など、さまざまな医療行為に人工知能（AI）ツールが統合され、大きな進歩を遂げている。特に、ロボット手術の分野は目覚ましい成長を遂げており、AIを搭載したシステムが、かつてない精度と正確さで複雑な手術を行う外科医を支援するようになっている。
ロボット手術（ロボット支援手術）は、コンピュータ制御のロボットシステムを利用して、部分的または全面的に外科手術を行うものである。これらのシステムは通常、外科医がロボットアームを操作するコントロールステーションと、器具を設置する患者の横に置かれたトロリーで構成されている。3D高精細カメラを通して、外科医は手術部位を視覚的に把握し、ハンドコントロールとフットペダルを使ってロボットアームを誘導することで、手技中の綿密で制御された動きを可能にする。
ダヴィンチ 手術 システムは、最も有名なロボット手術システムの一つとして際立っており、2000年の導入以来、世界中で600万件以上の手術に使用されている。このシステムは、泌尿器科、婦人科、一般外科で大きな成功を収めており、出血量の減少、入院期間の短縮、患者の早期回復といった利点を誇っている。
人工知能が外科手術、特にロボット手術システムに統合されることで、この分野はさらなる変革の可能性を秘め、すでに数多くのエキサイティングな開発が進められている。
例えば、カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、AIを搭載したロボットシステム、BARO（Berkeley Autonomous Robot for the Operating Room）を設計した。BAROは機械学習アルゴリズムを用いて手術データを分析し、熟練外科医の手技や動作から学習し、驚くべき正確さと精度で手術作業を行う。
このツールは、患者固有のデータを分析し、手術部位の3次元モデルを生成することで、外科医が特定の処置に最適なアプローチを決定するのを支援する。人工知能を手術に組み込むことで、これらのツールは手術中にリアルタイムのフィードバックを提供し、潜在的な合併症を外科医に警告したり、進展する状況に基づいて代替アプローチを提案したりする。
手術の精度を高めるだけでなく、AIツールは手術室での人為的ミスのリスク軽減にも貢献する。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、手術中の手術器具の動きをモニターし、外科医にリアルタイムでフィードバックを提供できる手術用人工知能システムを開発した。この技術はミスの防止に役立ち、手術が可能な限り安全かつ効果的に行われることを保証する。
企業はすでにAIを医療に活用し始めている
すでに多くの企業がヘルスケアのさまざまな局面でAIシステムを採用し始めており、患者志向、臨床医志向、管理志向、運営志向のニーズに対応している。その用途は、映像、音声、行動データを利用して患者、疾患、治療の関連性をより深く理解することから、肺がん診断の改善、音声アシスタントの提供、自然言語処理（NLP）とAIを利用した利用しやすく安価な医療システムの構築まで多岐にわたる。
また、臨床上の質問に答えたり、症例ノートを書き起こしたり、ファイルを整理したりするバーチャル・アシスタントを提供する企業もある。さらに、計算ゲノム学を用いた高度な機械学習は、創薬プロセスをスピードアップし、患者にかかる時間とコストを削減するために活用されている。
以下の表は、医療科学におけるAIの応用に積極的に取り組んでいる世界中の多くの企業のほんの一例である。
| 企業名 | 目的 |
| アイキュア | ビデオ、音声、行動データを利用し、患者、疾患、治療の関連性をより深く理解する。 |
| アイデンス | 放射線科医のためのAI：肺がん治療のための診断を改善する。 |
| バビロンヘルス | 自然言語処理(NLP)とAIを活用し、国際的に利用しやすく、誰もが利用しやすい医療システムを構築。 |
| スキ | 医師のための音声デジタルアシスタント。 |
| インシトロ | 高度な機械学習と計算ゲノム学を活用し、患者のための創薬にかかる時間とコストを削減。 |
| MDボット | アシスタントボット：臨床的な質問に答え、口述された症例ノートを書き起こし、画像やファイルを自動的に整理する。 |
医療の世界の進化の速さを説明するのは難しいが、外科手術における人工知能の導入には限界と課題がある。
AIは医療分野で何を改善できるのか？
AIは、いくつかの点で医療分野に大きな改善をもたらす可能性を秘めている。AIが好影響をもたらす可能性のある主な分野には、以下のようなものがある：
- 診断と意思決定：AIは、医療画像、検査結果、患者データを分析することで、病気や症状の診断を助けることができる。医療従事者が肉眼では発見しにくいパターンや異常を特定するのに役立ち、より正確でタイムリーな診断につながる。
- 治療計画と個別化医療：AIアルゴリズムは、医療記録、遺伝情報、生活習慣要因を含む大量の患者データを分析し、個別化された治療計画を立案することができる。これにより、より効果的でオーダーメイドの介入が可能となり、患者の転帰が最適化される。
- 創薬と医薬品開発：AIは、膨大な量の生物医学データを分析し、潜在的な標的を特定し、薬剤候補の有効性を予測することで、新薬の発見プロセスを加速することができる。これにより医薬品開発プロセスが合理化され、より迅速で費用対効果の高いものとなる。外科手術にこのような人工知能を加えることは、患者の術後の健康を維持する絶好の機会となる。
- 遠隔モニタリングと遠隔医療：AIを搭載した機器やアプリは、患者のバイタルサインや症状の遠隔モニタリングを可能にし、医療専門家が患者の健康状態を把握し、必要な場合に介入できるようにする。AI機能を備えた遠隔医療プラットフォームは、バーチャルな診察を提供し、医療サービスへのアクセスを広げ、患者の利便性を向上させることができる。
- 精密手術とロボット支援：AIは外科医にリアルタイムのフィードバックとガイダンスを提供することで、外科手術を強化することができる。AIアルゴリズムを搭載したロボットシステムは、複雑な手術をより正確かつ高精度に行うことを支援し、ミスのリスクを減らして患者の転帰を改善することができる。
- 疾病の予知と予防：患者のデータと危険因子を分析することで、AIアルゴリズムは特定の疾病を発症するリスクの高い個人を特定するのに役立つ。これにより、疾病の発生と進行を抑えるための予防的介入と予防措置が可能になる。
- 医療システムの最適化：AIは、大規模なデータセットの分析、患者フローの予測、スタッフ配置の最適化、在庫管理の改善を通じて、医療業務と資源配分を最適化することができる。これにより、効率を高め、コストを削減し、医療提供全体を改善することができる。
AIには大きな可能性があるが、患者の安全を確保し、医療システムに対する信頼を維持するためには、倫理、プライバシー、規制上の懸念を考慮し、その導入は慎重に行われなければならない。
AIが改善をもたらす可能性があるのは人間医療だけではない
医療分野は、もちろん人間の医療に限らない。AI技術は、私たちのかわいい友人たちの生活にも影響を与え始めている。2023年3月、ツイッター・ユーザーの@peakcooperさんの愛犬の話は、私たちに微笑みをもたらした。
技術界のカードを再配布するOpenAIのチャットボット、ChatGPTのおかげで、私たちの小さな友人は間違った診断のために非常に悪い状況から救われた。治療にもかかわらず愛犬に改善が見られなかったクーパーは、この問題をGPT-4に持ち込み、愛犬の検査結果をAIと共有した。AIは、ダニ媒介性疾患と免疫介在性溶血性貧血（IMHA）という症状的に非常によく似た2つの病気を見分けることに成功し、サッシーの命を救った。
以下の一連のツイートでその全貌を読むことができる。
#GPT4は私の犬の命を救いました。
– クーパー (@peakcooper)2023年3月25日
私の愛犬がダニ媒介性疾患と診断された後、獣医は適切な治療を開始し、深刻な貧血にもかかわらず、彼女の状態は比較的よくなっているように見えました。
しかし数日後、事態は一転して悪化した。
私の学歴のベースは獣医学であり、ここで自己批判をしたい。患者が長い一日を終えて診療所に到着したとき、必ずしもその患者にふさわしい配慮をすることができるわけではなく、残念なことにこれが医療におけるヒューマンエラーと定義される人命の損失につながることがある。疲れを知らない助手がそばにいれば、ヒューマンエラーの割合をほぼゼロにすることができる。手術に人工知能を活用することで、このような重要な領域におけるミスの割合を確実に減らすことができる。
人工知能を手術に応用する上での課題
前述したように、人工知能（AI）は外科手術を含む医学・医療のさまざまな分野に進出しているが、その導入に限界や課題がないわけではない。新しい技術に伴う欠点に対処するためには、私たちの考え方を反応的なものから積極的なものへと転換することが極めて重要である。
データの利用可能性
データ収集は、AIシステム構築の重要な初期段階である。効果的なモデルを開発するためには、相当量の高品質なデータが必要となる。しかし、データ収集は患者のプライバシーや最近の大企業によるデータ漏洩事件に関する懸念を引き起こす。技術の進歩により、コンピューティングパワーとデータ保存能力は向上している。顔認識や遺伝子解析のような技術は、集団の中で個人を識別することを可能にする。
しかし、患者や一般市民にはプライバシーを守る権利があり、どのようなデータを共有するかを決める選択権もある。データ漏洩は、保険会社が患者データにアクセスするリスクをもたらし、遺伝的体質に基づく医療保険の拒否につながる可能性がある。患者のプライバシーの制限により、データの利用可能性が制限されるため、モデルのトレーニングが制限され、モデルの潜在能力を十分に引き出すことができない。
偏ったモデルの作成
人工知能システムは、収集されたデータの一部（トレーニングデータセット）を使ってトレーニングされ、残りのデータはテスト用（テストデータセット）に確保される。
収集されたデータが特定の人種、性別、年齢層を対象とした偏ったものであれば、結果として得られるモデルも偏ったものになる。収集したデータが偏りのない方法で意図した母集団を表していることが極めて重要である。
データの前処理
偏りのないデータであっても、偏ったモデルを作成することは可能です。生データには、手入力やその他の要因によるエラーが含まれていることが多い。
アルゴリズムをトレーニングするためのデータを準備するためには、前処理が必要である。しかし、データの前処理では、データセットに偏りが生じないように注意しなければならない。
モデルの選択
数多くのアルゴリズムやモデルがある中で、特定のタスクに最も適したものを選択することは不可欠である。モデルの選択プロセスは、人工知能を手術に組み込む上で重要な役割を果たします。偏ったモデルはしばしば単純化されすぎ、データセットに存在する傾向を捉えることができません。
偏ったモデルの提示
AIシステムのユーザーは、出力を効果的に解釈し、その適用可能性を判断するために、モデルがどのように構築されるかについて基本的な理解を持つ必要がある。指標
- 精度
- 精度
- 失効率
- F1スコア
- AUCスコア
これらはモデルの性能を評価するために使用される。
しかし、すべてのメトリクスがすべての問題に適しているわけではありません。ユーザーは、スコアの高いものだけでなく、適切なメトリクスが提示されていることを確認する必要があります。
断片化されたデータ
AIアプリケーション、特に外科手術における人工知能の限界は、ある組織で設計・導入されたモデルを、再較正することなく別の組織にシームレスに移行できないことである。
プライバシーの問題から、医療機関間のデータ共有はしばしば制限され、その結果、データが断片化され、モデルの信頼性が低下する。これが、2023年まで手術における人工知能の使用が一般的でない理由である。
ブラックボックス
AIシステムは、基礎となる数学的アルゴリズムが複雑なため、ブラックボックスとみなされることが多い。モデルをより利用しやすく、解釈しやすくする努力がなされているが、この分野ではまだ進歩がある。
手術における人工知能の考察
AIとインターベンションや外科の専門分野との融合は、特に偏見や責任に関する多くの倫理的問題を提起する。これらの倫理的問題は、完全に自律的な手術に向かうにつれて、さらに重大になる。AIによる反応や介入は、特に倫理的な課題を提示する。前述したように、AIシステムの訓練に使用されるデータセットには本質的に偏りがある可能性があり、その結果、患者のサブグループによって影響が異なる可能性がある。このことは、介入や結果が患者によって異なる可能性があることを意味する。
これを説明するために、美容整形を考えてみよう。AIは現在、顔の特徴を分析することでその人の年齢を予測し、老化の兆候を軽減するための手術方法を提案することができる。美容整形手術が盛んな韓国では、外科医がモーションセンサー付きの手術器具を利用し、リアルタイムのデータを収集して、結果を改善するための正確な調整を行うよう導いている。しかし、こうしたAIアルゴリズムには固有のバイアスがある。2013年、ミス・コリアのページェントでは、美容整形手術を受けた出場者の顔の特徴が似ているとして論争が巻き起こった。美は主観的なものであり、人工知能が美の基準を決めると複雑さが増す。このようなAIアルゴリズムは、異なるコミュニティや民族間で普遍的に適用できないことは明らかだ。
外科手術の現場では、多くの問題がある。解剖、縫合、心臓のカテーテル操作といった複雑な作業を伴う手術中に、AIで訓練されたロボットが誤作動を起こしたり、制御不能に陥ったりすれば、大惨事を招きかねない。AIの関与の度合いは、倫理的な問題に直結する。多様な条件、異なる場所、複数のオペレーターによって行われた何千もの手技を網羅するデータセットを用いてロボットを訓練することは、危害を軽減するために極めて重要になる。しかし、危害が発生した場合、責任の所在を判断することが課題となる。それは自律型手術ロボットを開発した企業に帰すべきなのか、外科医に帰すべきなのか、病院に帰すべきなのか、データセットに貢献した人に帰すべきなのか。
AIは、外科医が頼りにしている意思決定プロセスを再現することはできない。それはしばしば直感を伴い、数値化できない臨床経験に基づいている。さらに、1回の外科手術には、切断、解剖、接続、焼く、冷却、クランプ、結紮、縫合など、何千もの複雑なステップが含まれる。当面、ロボットは補助的な役割しか果たさないだろう。基本的な機能には習熟していくかもしれないが、より複雑なレイヤーを追加するには慎重な検討と導入が必要であり、外科医の専門知識と判断は依然としてかけがえのないものである。
医療におけるAIへの誤解
このような懸念があるにもかかわらず、AIが患者の診断、予後予測、創薬、臨床医がよりパーソナライズされた患者体験を提供するための支援など、さまざまな形で医療分野に革命をもたらす可能性については、楽観的な見方が大勢を占めている。このような楽観論は、ヘルスケアにおけるAIの応用の成功例によって煽られてきた。しかし、その一方で、AIの能力と、それがヘルスケア産業の未来をどのように形作るのかについて、非現実的な期待もある。
ポーランドのポズナンで開催された2019年人工知能学会（AIME）の講演者であるアンソニー・チャン博士は、「医療におけるAIの一般的な誤解と将来の方向性：データサイエンティスト-医療者の視点」と題する講演を行った。講演では、医療におけるAIの導入に関連する2つの一般的な神話を取り上げた。
神話1：AIは臨床医に取って代わる
将来を確実に予測することはできないが、手術における人工知能の役割を理解している臨床医は、そのキャリアにおいて競争上有利になる可能性が高い。
例えば、米国放射線学会（ACR）は放射線技師の求人広告を掲載し、2つの要件を強調した：
- 要件1：米国放射線学会の認定を受けていること。
- 要件2：放射線技師が世界トップクラスのAIと機械学習によってサポートされる未来に胸を躍らせている、熱心でよく訓練された放射線技師でなければならない。
迷信2：AIの活用にはプログラミングの知識が不可欠である。
どのような分野でもAIを導入するにはいくつかの要素が必要であり、プログラミングはその一面に過ぎない。外科手術における人工知能が成長、発展、成功を続けるためには、臨床医とデータ科学者が緊密に協力し、有意義なAIシステムを構築する必要がある。臨床医はAIの可能性を理解し、自分の役割をどのように強化できるかを評価し、その情報をデータサイエンティストに効果的に伝え、データサイエンティストがAIシステムを構築する必要がある。
協力はそこで終わらない。臨床医とデータサイエンティストは、モデルのトレーニングに利用可能なデータを共同で決定し、モデルのパフォーマンスを分析・解釈する必要があり、継続的なコラボレーションが必要となる。さらに、GoogleのTeachable Machineのようなビジュアルツールを使えば、プログラミングのスキルがなくても視覚的に分類子を作成できるようになるなど、AIソフトウェアがより身近でユーザーフレンドリーになる傾向が強まっている。
AIの力を活用することで、医療は画一的なアプローチから個別化された患者中心のモデルへと移行し、健康アウトカムを改善し、人々の全体的な医療体験を向上させることができる。手術とヘルスケアにおける人工知能は、私たちを待ち受ける明るい未来への扉を開くテクノロジーとなるだろう。Dataeconomyからのコンテンツです。
