臨床現場の業務負担を軽減
AI(人工知能)で脳出血を容易に検出 放射線医学のAI活用事例
人工知能(AI)が放射線医学に与える影響を示す例について、2人の放射線科医の話を基に紹介する。新旧画像の比較や、深刻な症状の患者の優先治療などにAIが活用されているという。
放射線医学での人工知能(AI)技術の利用は、まだ一時的ではない。調査会社Frost & Sullivanのアナリストによると、特に画像分析分野において、AI技術が2034~2039年には放射線医学にとって不可欠なツールになる可能性があるという。
Frost & Sullivanで医療業界のアナリストを務めるシッダルタ・シャー氏は次のように話す。「医療機関は放射線科医の業務にAIツールを導入し始め、有用性が実証されつつある。放射線医学におけるAIのイノベーション段階は終わろうとしている」
シャー氏は「毎日画像を分析している放射線科医なら、画像の検査を迅速化するのにAI技術が役立つ」と語る。この効果を実感している医師がいる。ユタ大学健康科学部のリチャード・H・ウィギンズ3世氏は、医療機器メーカーPhilipsの医療部門であるPhilips Healthcareのツールを利用して、時系列の患者のスキャン画像を継続的に収集している。医療機関を運営するCapital Healthのアジャイ・チョウドリー氏はAI技術を応用した臨床ツールを利用して、CT(コンピュータ断層撮影)スキャン画像から脳出血の有無を判断する。
「Illumeo」で画像の検索時間を短縮
ユタ大学健康科学部で画像情報学学部長兼PACS(医療用画像管理システム)の医療管理者を務めるウィギンズ氏は、毎日数百枚の医用画像を分析する。同氏は、日々撮影する患者のCTスキャン画像などの医用画像を分析するだけでなく、それらの画像を過去のスキャン画像と見比べ、異常部分の進行度を判断しなければいけないことが多いという。
ウィギンズ氏は、過去の画像を見つけるため手作業でアーカイブを探し、見つけた画像をワークフローに沿って整理し、表示しなければならなかった。このプロセスは時間がかかり非効率的だった。同氏は過去のスキャン画像を簡単に探し出す手段を求めていた。そうした中で同氏が出会ったのが、Philips Healthcareの医用画像分析ツール「Illumeo」だった(写真1)。
ウィギンズ氏によるとIllumeoは、電子健康記録(EHR)などのデータソースから情報を取り出し、放射線科医のワークフローで医用画像を使えるようにするという。ワークフローに画像を取り込んだ後は、スキャン画像を操作したり、画像と関連する実例を参照したりできる。Philips Healthcareはこの対話型の機能を「アダプティブインテリジェンス」(適応型インテリジェンス)と呼ぶ。同社によれば、この機能は多層のニューラルネットワークであるディープニューラルネットワーク(DNN)を利用しているという。
ウィギンズ氏は「マウスをクリックするだけでアーカイブから過去の画像を取り出し、関連性に応じて整理し、見やすい位置に表示できる」と2018年11月に北米放射線学会(RSNA)の年次会合で発表している。「クリックだけで、比較対象として利用したことがある画像を全て検索して並べて表示し、素早く対比できる機能は、作業時間を大幅に短縮する」(同氏)
例えば脳のCTスキャン画像を分析する際、医師が腫瘍などの異常部位をクリックした場合を考える。するとIllumeoのアルゴリズムは、アーカイブからその腫瘍が映った過去のスキャン画像を探し、直接取り出す。Illumeoは放射線科医が選んだ画像の順番を記憶するので、医用画像を見やすく整理するための面倒なプロセスを迅速化する。
「全画像を並べて分析することで、異常部位が大きくなったのか、あるいは小さくなったのかを素早く判断できる」とウィギンズ氏は言う。Illumeoにより、効率的かつ直感的にデータを操作できると同氏は感じている。これが最終的には優れた患者ケアの提供につながる。
ウィギンズ氏は「Illumeoは既に効果を出している」と話す。「実際の臨床データや臨床研究にIllumeoを利用している。Illumeoの比較機能も画像検索機能と同様、日々のワークフローと生産性向上に非常に役立っている」(同氏)
「Accipio Ix」で脳出血を検出、治療の優先順位付けに活用
Capital Healthで放射線科の責任者兼メディカルディレクターを務めるチョウドリー氏は、CTスキャン画像から脳内出血を見つけるためにAI技術を利用している。これにより、深刻な患者の治療を優先できるようになったという。
チョウドリー氏は、医療用ITツールベンダーのMaxQ AIが開発したPACSソフトウェア「Accipio Ix」(写真2)を利用する。Accipio Ixは同社が提供する医療用ツールスイート「Accipio」に含まれるツールの一つだ。Accipio IxによりCTスキャン画像から頭蓋内出血を素早く見つけ出し、スキャン結果を基に放射線科医の治療リストに優先順位を付ける。
チョウドリー氏によれば、脳のCTスキャンはCapital Healthの緊急救命室で最も多く実施するCT検査だ。そのためスキャン画像が蓄積し、放射線科医の診断が滞ることがあるという。「Accipio IxはCTスキャン画像を事前に診断し、早急に対処すべきスキャン画像に印を付け、放射線科医の優先治療リストの上位に移動する」と同氏は話す。
「治療の必要がないスキャン画像はたくさんある」とチョウドリー氏は指摘する。このようなスキャン画像の優先順位を下げ、より深刻な患者のスキャン画像だけをリストに追加することで「患者を待たせることなく、迅速に治療できる」(同氏)。
Accipio Ixは他社のPACSやCTシステムと連携できる。システムのバックグラウンドで分析を実行し、結果に基づいて放射線科医の治療リストを更新する。AIエンジンが印を付けたスキャン画像がある場合は、通知を送信する。
MaxQ AIの科学および医療諮問委員会の委員でもあるチョウドリー氏は、自身が所属する放射線科だけでなく、Capital Healthの運営する病院に患者を搬送する地域病院にもAccipio Ixを導入する考えだ。それに向けて、同氏はAccipio Ixの検証と試験運用に取り組んでいる。脳出血の疑いがある患者のスキャン画像に印を付けて治療を優先させる機能は、特に神経放射線科医が在籍しない医療機関において時間を節約し、患者を迅速にケアするのに役立つ。
臨床現場で利用中のAccipio Ixに加え、Capital Healthは他に2つの製品を試験運用している。一つは出血の疑いがある箇所を知らせる「Accipio Ax」、もう一つは脳出血の除外診断(その疾患ではないことを見極めること)を支援する「Accipio Dx」だとチョウドリー氏は言う。
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