人工知能（AI）とは、学習や問題解決など、通常は人間の知性を必要とする作業を機械が行うことを指します。AIは、アルゴリズムと呼ばれる特別なプログラムを使用してデータを分析し、予測を行ったり、新しいものを創造したりします。人間が見逃してしまうような大量のデータの中からパターンを見つけ出すことも可能です。

BCCリサーチによると、人工知能（AI）の癌分野における需要は、2024年の22億ドルから2029年には63億ドルに増加すると予測されており、2024年から2029年までの年平均成長率（CAGR）は23.1%です。

がんの検出と治療へのAI適用によるメリット

AIは1970年代から医療分野で使用されており、新しい進歩とともに進化を続けています。最新のAIであるジェネレーティブAI（Gen AI）は、大量のデータを処理し、レポートや臨床記録、学習やテスト用のリアルな偽データなどのオリジナルコンテンツを作成できる能力で注目を集めています。

AIは医療分野において多くのメリットをもたらします。がんの検出と治療に役立つ5つの主な方法をご紹介します。

• 治療の個別化：AIは、患者と癌細胞のデータを分析して標的療法を開発することで、癌治療の個別化を支援します。このアプローチは、健康な細胞を保護しながら癌細胞を攻撃します。例えば、米国立衛生研究所は、腫瘍細胞が特定の薬剤にどのように反応するかを予測するAIツールを作成しました。
• 偽陽性および偽陰性の減少：AIは偽陽性および偽陰性を減らすことで、がんの検出精度を向上させます。例えば、医師はマンモグラフィーの10件に1件を陽性と誤認することがよくあります。GoogleのAIソフトウェアは、偽陽性を6%、偽陰性を9%削減しました。
• 侵襲的な処置を伴わない腫瘍の分類：AIは手術を伴わずに腫瘍を分類することができます。例えば、医師が手術を行ったところ、腫瘍が良性であることが判明したというケースもあります。ハーバード大学とペンシルベニア大学の研究者は、侵襲的な処置を回避するために、MRIスキャンを使用して神経膠腫におけるIDHのような特定の腫瘍変異を検出するAIツールを開発しました。
• 病気の早期発見：AIは、人間が見逃す可能性のある医療画像の変化を検出することで、病気の早期発見が可能です。早期発見は命を救うことができます。例えば、膵臓がんは通常、発見が遅れ、生存率は20%ですが、早期発見できれば50%にまで高めることができます。
• 診断の迅速化：AIは従来の方法では数日かかっていた組織の分析を数秒で行うことで、診断を迅速化します。

がんの検出と治療におけるAI利用の課題、または一部の病理医がAIの導入にためらう理由

• 偏りのあるトレーニングデータ：AIモデルは特定の民族や病院に偏り、正確性に影響を与えることがあります。例えば、ある研究では、AIツールががんを検出する際に、スキャンだけでなく病院も考慮していることが示されました。また、多くの皮膚がんモデルは主に白人の皮膚画像でトレーニングされているため、有色人種には精度が低くなります。
• 置き換えられることへの不安：一部の病理医は、AIが自分たちの仕事を奪うのではないかと懸念しています。特に、AIが何百万もの画像から学習できると聞くと、そうした不安は強まります。しかし、AIは特定のタスクには長けていますが、病理医の行うすべての仕事を置き換えることはできません。AIは医師の代わりにはなりませんが、AIを利用する医師はそうでない医師よりも優位に立つかもしれません。
• データの収集と管理に伴う困難：医療データはさまざまな方法で保存されているため、標準化が困難です。患者報告アウトカム評価（PROM）のようなツールは早期のデータ収集に役立ちますが、医師にさらに多くの収集を求めることは、医師の疲弊につながる可能性があります。PotentiaMetricsとITRexは、診断から回復までの患者データを追跡するAI搭載のポータルを作成し、医師がその情報を活用して個別化治療計画を立てられるようにしました。
• 不十分なトレーニングデータ：医療では、より多くのトレーニングデータにより精度が向上しますが、医療画像のデータセットは自然画像のデータセットよりもサイズが小さいです。例えば、LUNA CTデータセットには888枚の画像しかありません。生成型AIを使用すれば、より多くのデータを作成できますが、膨大なコンピューティング能力が必要となり、医師は依然として結果を検証しなければなりません。
• 倫理的な懸念と考慮事項：がん治療におけるAIはしばしば「ブラックボックス」であり、医師はそれがどのように意思決定を行うのかを説明できません。「説明可能なAI」を使用することで改善は見込めますが、精度が低下する可能性もあります。また、シカゴ大学がGoogleと記録を共有し、訴訟に発展したように、患者データのプライバシーに関する懸念もあります。

がん治療におけるAIの未来

がん治療におけるAIの未来には、より優れた診断、個別化治療、より迅速で正確な結果が含まれます。AIは医師がより賢明な判断を下すのを助け、患者ケアを改善し、がんをより効果的に治療する新たな方法を見つけるのに役立つでしょう。

結論：

AIは、早期発見の改善、治療の個別化、患者の治療結果の全体的な向上により、がん治療に革命をもたらす可能性を秘めています。テクノロジーが進歩するにつれ、AIはがん治療をより正確、効率的、かつ利用しやすくする上で重要な役割を果たし、がんのより良い管理と潜在的により多くの治癒に近づくことでしょう。

情報源：BCC Research社

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