DeepMind､眼病処置で大きな成果

November, 1, 2018, Munich--DeepMindは､Moorfields Eye Hospitalとの共同研究第一期の成果を発表した｡これは､視力を脅かす眼病の管理を潜在的に変革することになる｡
　Nature Medicineに発表された成果は､研究グループのAIシステムが､通常の臨床診断から前例のない正確さでアイスキャンを素早く解釈できることを示している｡それは､50以上の視力を脅かす眼病の処置を患者がいかにすべきかを､世界最先端の専門医と同等の正確さで正しく推奨できる｡
　研究グループによると､これらは初期の結果であるが､そのシステムは､通常の臨床診断で見つかる幅広い患者に対処可能である｡長期的には､医師が緊急性を要する患者の優先順位を決めるために役立つと考えられ､究極的に視力を失わないで済むようになる｡
　現在､アイケア専門家は､OCTスキャンを使って目の症状の診断に役立てている｡これらの3D画像は､目の背後の詳細なマップを作るが､それは読み取りにくく､解釈には専門的な分析が必要｡
　これらのスキャンの分析に必要な時間は、ヘルスケア専門家が処理しなければならない膨大な数(Moorfieldsだけで1日に1000以上)のスキャンと相俟って､スキャンと処置の間の遅延が大きくなっており､たとえ緊急性を要する患者でも遅れる｡例えば､目の背後で出血するような突発事故があっても､こうした遅延により患者は視力を失うことになる｡
　研究グループが開発したシステムは､こうした課題に対処しようとしている｡数秒で眼病の特徴を自動検出できるだけでなく､処置すべきかどうかを推奨することで､最も緊急の手当を必要とする患者の優先順位を決めることができる｡この即時のトリアージプロセスは､スキャンと処置の間の経過時間を大幅に削減し､糖尿病性眼疾患､加齢黄斑変性症の患者の視力喪失回避に役立つ｡
　ほとんどのAIシステムでは､勧告の理由を正確に理解することは非常に難しい｡単なる結果ではなく､その理由と何であるかという､システムの論拠を理解する必要のある臨床医と患者にとってそれが大きな問題である｡
　研究グループのシステムは､この問題に対して斬新なアプローチを採用している｡2つの異なるニューラルネットワークと､その間の簡単に解釈できる表現とを統合している｡第1のニューラルネットワークは､セグメンテーションネットワークとして知られるものであり､OCTスキャンを分析して､異なるタイプの眼の組織マップと､それが見ている病気の特徴､眼の出血､病変､正常ではない流体､あるいは眼病の他の兆候などを提供する｡このマップにより､アイケア専門家は､システムが｢考えている｣ことを洞察できる｡第2のネットワークは､分類ネットワークとして知られており､このマップを分析して､医師に参照提案を提供する｡重要な点は､そのネットワークがこのような提案をパーセンテージとして表現することである､したがって医師は､この分析についてのシステムの信頼度を評価できる｡
　この機能は極めて重要である｡アイケア専門家は､患者が受けるケアや治療のタイプの決定で重要な役割を果たすからである｡医師がその技術の提案を精査できるということは､そのシステムを治療に役立てる上で重要である｡
　さらに､この技術は､様々なタイプのアイスキャナに簡単に適用可能であり､Moorfieldsで訓練した特殊タイプのデバイスだけではない｡これは重要に思えないかも知れないが､その技術が世界中で比較的容易に適用できることを意味する｡これによって増え続ける多くの患者は恩恵をうける可能性がある｡このことは､OCTスキャナが改善されても､同システムが病院や他の臨床設定で確実に使用され､やがて置き換えられると言うことである｡
　この技術が､臨床試験で一般利用として評価されると､Moorfieldsの医師は､UKの全30の病院や地域のクリニックで最初の5年間は､無料利用することができる｡これらのクリニックには年間30万の患者にサービスを提供し､OCTスキャン照会は､毎日1000以上である｡その一人一人の患者が､改善された精度と診断スピードの恩恵を受ける｡
(詳細は､https://deepmind.com)