AIの進展: 基本的な臨床情報で認知症の型を識別することが可能に

Tokyoボストン大学の研究者は、血管性認知症、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症を含む10種類の認知症を正確に診断できるAIツールを開発しました。このツールは、これらの認知症が重複する場合にも対応可能です。強力な機械学習システムを活用することで、よく収集される臨床データを解析して正確な診断を行います。これには次のようなデータが含まれます。

• 人口統計に関する情報
• 患者および家族単位の医療履歴
• 薬物使用に関する情報
• 神経学的および神経心理学的検査の結果
• MRIなどの神経画像データ

毎年、新たに1000万件の認知症の症例が医師によって診断されます。症状が似ているため、異なるタイプを区別するのは難しいですが、このAIツールは診断プロセスをより簡単かつ正確にする手助けをします。

この研究は「Nature Medicine」に掲載されました。ボストン大学の准教授であるビジャヤ・B・コラチャラマ博士は、日常の臨床データを用いて診断を行うことの重要性を強調しています。このツールは広範な診断ソリューションとなり得るものであり、高品質な検査へのアクセスが困難であるため、非常に重要です。このような困難は、遠隔地や発展途上地域だけでなく、都市の医療センターにおいても見られます。

研究チームは、9つの国際的なデータセットから5万人以上のデータを使って高度な機械学習システムを訓練しました。その結果、このモデルは非常に高い性能を示し、正確な結果の予測においてスコア0.96を達成しました。なお、スコア0.5はランダムな推測を意味し、スコア1は完全な正確性を示します。

研究者たちは、AIツールが神経学者や神経放射線科医による診断の正確さにどのように影響を与えるかを調査しました。彼らは、AIツールが神経学者による全10種類の認知症の診断を26%向上させることを発見しました。あるテストでは、12人の神経学者がそれぞれランダムに選ばれた100例を診断し、0から100の信頼度スコアを付けました。これらのスコアはAIツール独自の確率スコアと平均化され、AIによって補強された神経学者スコアが得られました。

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コラチャラマ博士によると、世界中で神経学の専門家が不足しており、患者が増加しているため、医療システムに負荷がかかっていると述べています。彼は、AIが支援できる方法として、早期に疾患を発見し、医師が患者をより良く管理できるようにすることが有効であると考えています。これにより、病状の悪化を防ぐことが可能です。

AIツールは非常に有望です。20年以内に認知症患者の数が2倍になると予想される中、正確な診断を提供できるため、認知症の治療が大きく向上する可能性があります。

このプロジェクトには、いくつかの団体が助成金を提供しました。資金提供した主な組織には、カレン・トフラー慈善信託、全米老化研究所の人工知能と技術協力センター、そしてゲイツ・ベンチャーズが含まれています。

認知症の症例が急速に増加する中、AIツールを日常の医療に活用することが、どこでも患者にとってより良い結果をもたらす可能性があります。特に、先進的な診断施設が整っていない地域において、このツールの有用性は高いでしょう。認知症ケアの向上を図る絶好の機会です。

様々なタイプの認知症の診断にAIを活用することで、これらの脳疾患の取り扱い方に変革をもたらすことができます。