AIが病を発見!?医療AIで患者の命を救えるか

3か月にわたり原因不明の腹痛に悩まされてきた女性。そこで頼ったのがAI搭載のアプリ。専門の医療機関での適切な治療に結び付きました。

※アプリは症状を検索できるエンジンで医療機器ではありません。受診の可否を判断することや病名を特定すること（診断）はできません。

今、医療用AIが続々と誕生。世界で初めて手術での縫合を担うAI。心臓の異常を検知するAI。がん細胞を見抜くAIまで開発されています。今後、私たちの医療はどう変わっていくのか。

桑子 真帆キャスター：
今、AIがレントゲンやカルテなどの臨床データを大量に読み込んで学習し、特定の病気である可能性などを判定できるようになってきています。

例えばこちら、インフルエンザの診断支援をするAI機器です。ここにカメラのレンズがついています。これまでは鼻の粘膜を採取する検査が一般的でしたが、これでのどの画像を撮影しますと、症状が出始めた直後から検査が可能。かかる時間は早ければ数秒です。既に保険適用もされています。医療の質の向上や効率化などにつながると期待されるAI。今、さまざまな現場で開発、導入が進んでいます。

長崎県五島列島。

4年前から精力的にAIを導入している医師の宮﨑岳大さんです。この大腸内視鏡にはAIが搭載されています。大腸を観察していると…。警戒音と共にがんなど病変の可能性がある箇所をリアルタイムで教えてくれます。AIが発見したのは大腸ポリープ。

大腸の中に取り除くべきものがないか、AIと一緒に確認します。

見えにくいヒダの裏などでも、一瞬でも画像に映ればリスクを指摘してくれます。

毎日、およそ100人の患者を医師1人で診ているこの診療所。さまざまなAIを導入し、負担の軽減や治療の質の向上を図っています。

AIに救われたと語る出口加代子さん。2023年10月に左のろっ骨を打ち、レントゲンをAIに読み込ませると反対の胸に怪しい影が見つかりました。

検査してみると、感染症の一つ「肺マック症」の疑いがあることが分かりました。

この診療所では、レントゲン画像を必ずAIに読み込ませることにしています。AIは、事前にありとあらゆる肺の疾患の画像を学習。新たに読み込んだ画像にわずかでも疾患につながる影があれば異常を警告してくれます。
進行すると呼吸困難に陥ることもある「肺マック症」。すぐに治療する必要はなかったものの、早期発見につながりました。

日本人の2人に1人がかかるというがん。その治療の最先端でもAIの研究が進んでいます。全国の医療機関をサポートするこの病院には、がんの進行度を見極めてほしいと年間3万の検体が集まります。中でも重要なのが、リンパ節の組織の検査です。

リンパ節はがんの進行度をはかる重要な指標。がんはリンパ節にがん細胞がたどりつき、増殖することで転移します。がんが発生した臓器周辺のリンパ節にがん細胞がないかを観察することで進行度を判断します。患者1人につき検査する組織は、多いときで60個以上。疑わしい部分は顕微鏡で200倍以上に拡大して、くまなく何度もチェックする必要があります。しかし、AIの助けを借りると…。

AIが注目しているのは、周囲と比べた際の形の違いやゆがみ。事前に学習した22万枚のがん細胞の画像と照合しながら判断します。

画像分析とは異なる方法で病気を発見するAIも登場しています。この診療所では、患者が診察室に入ると医師のパソコンに、すでにかかっている可能性のある病名が…。

この男性の場合、ぜんそくや肺炎といった15の病名が並んでいました。
どうしてこんなことが可能なのか。実は、患者は事前に専用のアプリの問診票に自分の症状を入力しています。この情報がAIのもとへ。AIは医師2,000人が監修した医療情報、いわゆる診断の手引を学習しています。それと照らし合わせて、あらかじめ可能性のある病名を割り出していたのです。

この男性の場合、医師の経験も踏まえ、ぜんそくと診断されました。

＜スタジオトーク＞

桑子 真帆キャスター：
AIなどのデジタル技術と医療分野の関連について詳しい宮田裕章さんをお招きしています。医師にとっても患者にとってもありがたい存在になっているのだなと感じましたけれども、実際どれぐらい導入が進んでいて、どれぐらいのメリットがあると考えていらっしゃいますか？

宮田さん：
2023年、生成AIというのが世界中でブームになりましたが、今、導入が進んでいるAIはその1つ前のブームです。

ディープラーニングという技術を中心に、この数年間、世界中で検証が進められてきたものになります。特に相性がいいのは画像診断の分野です。医師の診断をサポートしたり、あるいはダブルチェックに使われたりという形をされているんですけれども、保険適用が進んでいるものは、まだごく一部です。とはいえ、さまざまなケースで、先ほどのVTRにあったように、専門性の高い病院が今までできなかったことをさらに深く突き詰めていくような活用のされ方だったり、あるいは、医師が自分の専門外の部分をAIをパートナーにしながら、今までできなかったことを拡張していく。離島だったりとか、あるいは地方のように医師が少ないような場所で医師の能力を拡張していく。こういうような役割が期待されています。

桑子：
2つの側面でかなり期待値が高まっているということですね。とはいっても、AIが出した判定をどれぐらい信じていいのだろう？と思うんですけれども。

宮田さん：
そのとおりです。正確性に関しては精度が上がってきているとはいえ、まだまだ医師の判断を原則サポートすることが重要になっています。AIが独自で判断をするのではなくて、医師が責任のもとに使っていくということです。

桑子：
それを聞くと少し安心しますけれども。実際にAIも間違うことがあるというところで言うと、アメリカでこんなことがあったんです。
2023年、大きな話題になった生成AIのChatGPTというものがあります。質問をすると、まるで会話するかのように瞬時に答えてくれるAIですけれども、それと医師が試しにやり取りをしたときのことです。こちらに表してみます。

まず医師が「心臓手術直後に心臓の動きを助ける機器を埋め込んだ報告はありますか？」と聞きました。すると、AIは「はい、手術が行われた報告があります。安全で効果的であり重大な合併症は報告されませんでした」と答えました。医師は「参考文献を教えてください」と尋ねたんです。すると、このように答えました。「2017年7月の“Europace”という医学誌の1,150ページから1,156ページに掲載されています」と、とても具体的に詳細に答えてきたんです。このほかにも参考文献をいくつか提示してきたんですけれども、実はどれも実際には存在しないデタラメだったということなんです。このやり取りは怖いなって思ってしまうんですよね。

宮田さん：
息を吐くようにうそをつく、現時点での生成AIの一つの側面です。生成AIは、まさにこの1年間の中で爆発的に進化して、そして開発者も予測しないような機能も生まれたわけです。翻訳としての有用性だったり。一方で、デメリットもまだまだ隠されているので、注意して向き合うことが非常に重要になります。例えば、情報を要約する機能においては、ビジネスだったりいろいろな場面でもすごい即戦力なんです。我々も論文を読むときに使ったりしています。生成AIの判断に基づいて正確性が必要になる、例えば診断ということですね。そのまま預けられるかというとかなり難しいのが現状です。

桑子：
命に関わるものですからね。

宮田さん：
今、まさに生成AIの改善が世界中で進んでいるので、正しいデータで学習したことによって改善されるものは、これから出てくるだろうと思われるのですが、現時点では過信しないということです。こういった間違うこと、有象無象の質の悪いデータを読み込んだ生成AIの判断には注意しなくてはいけないということだと思います。

桑子：
AIにもさまざまなAIがありますから、どういうAIを使うかというところを是非、真剣に選んでいかないといけないなと思いますが、こうしたリスクが指摘される中でAI医療先進国のアメリカでは、次々と新しい動きが生まれています。

2023年10月、アメリカ・バイデン大統領はAIの能力向上が国民の安全に影響を及ぼすとして、開発する企業や研究機関に新たな基準を設けるよう求めました。

守るべき最低限のルールを定めることが、逆に大胆なイノベーションを生み出すとの考えです。この大統領令に対し、30年近くAI機器の開発に携わってきた研究者は…。

世界に先駆け、AIを導入してきたアメリカ最大手の総合病院です。心臓の異常を検知するデジタル聴診器など、AI搭載の機器を次々に開発してきました。さらに2023年、グーグルと共同で生成AIを使った医療改革に乗り出しました。

目指すのは、予測医療。基になるのは病院に蓄積される1億人分の患者データ。その生まれてから死ぬまでの医療記録です。

例えば、患者の検診データを入力すると…。AIが3年後に心不全で突然死を引き起こすといった兆候を検知。予防策を含めた医療を提供しようというのです。

AIを使って、新しい薬の開発を目指す。6年前に生まれたこの創薬ベンチャーには1,000億円もの資金が集まっています。創業者は、長年、スタンフォード大学でAIを使ったゲノム研究をしてきた著名な研究者です。事業の柱の一つが生成AIを活用したがん治療薬の開発。

これまでがん細胞は採取してもすぐに遺伝子情報が失われてしまうため、正確な分析が十分にできませんでした。

そこで生成AIを使って、がん細胞の画像からがんの原因となる遺伝子情報を予測。現在400のがん細胞の画像を基に10万の遺伝子情報の生成に成功しています。この大量の情報を別のAIが学習。人間による研究では見落とされてきた全く新しいがんの発生原因を導き出し、その原因を取り除く薬を作ろうとしています。

日本では、AIの安全性を高める取り組みが進んでいます。医療分野のAI開発をリードしてきた自治医科大学学長で医師の永井良三さんです。

永井さんが問いかけるのは、AIに学習させるデータの質。現在、読み込ませているのは日本内科学会に提出された症例報告7万件。
例えば、体のむくみやおなかが張る症状を訴えた患者のケース。その原因を調べたところ、心臓に機能障害があることが分かり、最終的に甲状腺の病気と診断されました。病気と向き合い、医師が格闘した実例を一つ一つ精査して学習させます。中には、希少疾患や難病などの医師が一生に一度、出会うか出会わないかのケースも含まれます。

チェックした症例報告を最新の生成AIと接続。患者の問診情報などわずかな手がかりからでも希少疾患や難病などの難易度の高い診断のできるAIを目指しています。

＜スタジオトーク＞

桑子 真帆キャスター：
日本では、まずはえりすぐりの正確な情報を一つ一つAIに学習させていましたけれども、アメリカに関しては、AIに学習させるデータそのものがAIが作り出したものもあるということでした。これで薬の開発をしようということでした。今後、AIを医療の分野に導入していく中で、どういったことが大事になってくるとお考えですか？

宮田さん：
日本のアプローチとアメリカのアプローチ、どちらも重要なんです。共通するのは、データの質を高めていくことです。より高い質のデータによって学習することで判断も正確になっていくということなんですけれども、その中で、アメリカの大統領令ではデータの偏りに注意するようなルール作りを求めているのです。例えば、人種的な特徴で差がある病気を対象にした場合に、白人の方だけを集めて分析をすると、ほかの人種に対して、アジア人がないという状況であると正確性が損なわれてしまう可能性があるわけです。そういった、いわゆる偏りがない、より質の高いデータをどう集めていくかというのもデータの質においての重要な論点です。

桑子：
医療の分野でも生成AIの可能性はあるわけですけれども、どんどん入ってくる中でどういうことに気をつけないといけないのでしょうか？

宮田さん：
もう一つ重要なのがブラックボックス問題です。判断の中で何が行われているのか、分からなくなることがしばしば生じるんです。例えば、海外の企業が作ったブラックボックスの仕組みに日本の医師が依存してしまって、間違いが起こったとき分からないということになるかもしれないわけです。そうならないために何かできるかというと、例えば、日本でしっかりデータを持って検証可能にしておくことだったり、あるいは、中身を海外と連携しながら適宜、何が起こっているのか、しっかりチェックできるようにしておく。さまざまなアプローチの中で信頼できるものをどう使えるか、検討し続ける必要があるということです。

桑子：
とにかく可視化することはできるわけですね。

宮田さん：
すべてというわけではないですが、その努力は一定程度は必要です。

桑子：
今後、私たちがAI医療とどんどん接することが増えていくと思うんですけど、どういうことを気をつけながら向き合っていけばいいとお考えですか？

宮田さん：
このAIは今までできなかったことがどんどんできるようになるので、そこに過信が生まれたり、あるいは、それを神のように妄信してしまったりということもあるのですが、いろいろなタイプのものが混じっているんです。データ分析の結果を我々が日常で使っている例としては、天気予報があります。1時間天気とか3時間天気は、いろいろなデータの発達で相当正確じゃないですか。じゃあ1か月後の天気はどうですかといったら…。

桑子：
参考程度ですかね。

宮田さん：
ですよね。それを我々は体感で知っていることによって、それぞれ注意できるわけです。診断に使うAIにおいても、例えば、極めて正確なものを頼りに診断する場面もこれから出てくる一方で、ある程度当たりをつけると。ないよりはあったほうが時間短縮できますということで見ていく、そういった使い分けの中でAIを考えていく必要があるのかなと思います。

桑子：
今後、AIが医療をどう変えていくのかを考える上で、キーワードを書いていただきました。

宮田さん：
「生きるを支える」ということなんですが、これまでは病気になってからの医療だったのが、これからAIによって、いわゆる病気になる手前。例えば、歩行速度が落ちてきた。今までは病気が進行してから初めて分かることが多いのですが、もっと手前から明らかにすることができるかもしれない。あるいは、寝不足で体調が悪くなる。睡眠の質が落ちてきた段階で支えることができる。病気になってからの医療だけではなくて、生きることすべてを支えながらですね。そして、AIを我々の生活の中に活用していくような時代が始まりつつあるのかなということです。それによって、その人らしく生きる時間が少しでも長くなればいいなと私も考えてます。

桑子：
ありがとうございます。最後に、今後、医療分野へのAIの導入がますます加速する中で、医師には何が問われるのか模索する現場をご覧ください。

4年前からAIを導入してきた医師の宮﨑さん。AIが発達する中で、より自分の目を養う必要性を若手の医師に教えています。

AIとどうつきあっていくべきか。今後、医師の役割とは何なのかを考え続けています。