公開日：2022年01月27日

資料提供～AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している：新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

こんにちは、札幌のかかりつけ医＆在宅医＠今井です。

医療におけるAIの活用がどうなっていくのかは数年前から非常に興味のある１分野として定点観測してきたつもりです。１月２５日にWIREDさんのHPに医療におけるAIに関してコロナ感染症を織り込んだ資料が公開されていましたのでご紹介します。興味ある方はぜひ一読してみてください。

気になった文を少しだけ引用すると
「・・・ところが、データサイエンスや人工知能（AI）の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。」
「・・・・しかし、健康データへの機械学習の利用には大きな困難が伴う。プライヴァシーへの配慮やITシステムの不具合といった問題があるからだ。また、患者の医療方針を決定づけるアルゴリズムの運用には、迷惑メールのフィルタリングやターゲティング広告の作成よりも大きな責任が課せられることになる。「消費者市場で成果を上げたAIツールの開発の実例を、そのまま臨床の現場に持ち込むことはできません」と、アリゾナ州立大学准教授のヴィサール・ベリシャは言う。彼は同大学の工学部や保健学部の同僚たちと、このほど共同で学術論文を発表した。健康に関する多くのAI研究において、データ数が少なすぎる一方で強力なアルゴリズムが使われたことで、アルゴリズムの精度が実際より高いように見えていると警告する内容である。
こうした事態に陥ってしまうのは、医療画像やヴァイタルサイン、ウェアラブル端末などの健康データが、個人の生活様式や背景ノイズといった特定の健康状態とは無関係な理由で変動しがちだからだ。」
「・・・予備研究の段階ではうまく機能するのに、実際の患者のデータに対しては異なる動きをするというアルゴリズムの危うさは、仮定の話ではない。19年の調査では、複雑な健康問題を抱える人を特に手厚くケアできるよう優先順位を決めるために数百万人の患者を対象に使われていたシステムが、黒人より白人の患者を優遇していたことが明らかになっている。こうした偏りのあるシステムを排除するには、広範でバランスのとれたデータセットと丁寧な検証が必要になる。だだが、医療用AIの研究においては、これまで長く続いてきた医療の不平等のせいでデータの偏りが当たり前のことになっている。
スタンフォード大学の研究チームが20年に実施した調査によると、ディープラーニングを用いた米国の医療研究に使われたデータの71％が、カリフォルニア州、マサチューセッツ州、ニューヨーク州から送られたもので、残りの47州からのデータはごく少数あるいは皆無だったという。」
「・・・ナイチンゲール・オープンサイエンスはほかのプロジェクトと連携しながら、データの利用とデータそのものの質を向上させることで医療用AIの改善を目指している。低中所得国に関する機械学習のデータセットの構築を支援し、医療の質の向上に取り組む「Lacuna Fund」のような組織もある。また、英国のバーミンガム大学病院は、AIシステムが偏りのないデータに基づいて稼働しているか評価する基準の作成に取り組んでいる。この活動は、英国の国民保険サーヴィス（NHS）とマサチューセッツ工科大学（MIT）の支援を受けている。
パンデミック対策用アルゴリズムに関するアラン・チューリング研究所の報告書を作成したマティーンは、AIに特化したこれらのプロジェクトを歓迎しているという。だが、医療分野におけるAIの将来は、随所に不備が目立つ医療システムのITインフラを近代化できるか否かにかかっているとも指摘する。「問題の根本への投資なくして成果は得られません」と、彼は言う。」