糖尿病性網膜症の診断を支援する人工知能の有効性の改善(2/2)

１．糖尿病性網膜症の診断を支援する人工知能の有効性の改善(2/2)まとめ

・医師と人工知能が協力して診察すると個々に診察するより高い精度が得られる
・人工知能が間違った予測をしても医師がその間違いをただす事ができる
・インドに加えて新たにタイ王国の病院で臨床試験が開始されている

２．医師と人工知能のコラボレーション

以下、ai.googleblog.comより「Improving the Effectiveness of Diabetic Retinopathy Models」の意訳です。元記事は2018年12月13日、Rory SayresさんとJonathan Krauseさんによる投稿です。前半はこちら。人工知能で目を検査したお話は「ディープラーニングを使った網膜眼底画像からの屈折異常予測(1/3)」にもあります。

また、医師と人工知能がそれぞれ個別に作業するよりも一緒に作業した方が精度が高くなるという証拠も得ました。下の網膜画像では、網膜専門医の審査団は中程度の糖尿病性網膜症と診察しました。しかし、人工知能に支援がない状態では、3人の眼科医のうち2人が糖尿病性網膜症ではないと診察しました。現実世界で、このような状況が起こると、患者は専門医による適切な支援を受ける機会を逃してしまう危険性があります。

左図は網膜専門医の審査団(ground truth)によって中程度の糖尿病性網膜症(Mo)と診断された網膜眼底画像です。右上の図は、人工知能による予測スコア(N=糖尿病性網膜症ではない確率が50%、Mi=軽度の糖尿病性網膜症である確率が10%、Mo=中程度の糖尿病性網膜症である確率が40%)の図が示されています。右下図は、人工知能による支援なしで診察した医師の診断(Unassisted)、人工知能による支援ありで診察した医師の診断(Grades Only)結果です。

このケースでは、人工知能は糖尿病性網膜症ではない確率を一番高くしています。しかし、眼科医達はこの予測を見た後、3人全員が正しい答えを導き出しました。人工知能が最も確率が高いと予測した結果結果が正しくないにもかかわらず、中程度の糖尿病性網膜症である可能性も示唆した事により、医師はより注意深く特定の症例を検査するよう促されているのかもしれません。私たちは、人間と人工知能がお互いの能力を補うような結果に繋がる開発になった事に興奮しています。

グローバルな取り組みの新しいパートナー
スクリーニングプログラムとVerily社とのコラボレーションにより、私達は現実世界の臨床現場でこれらの高精度予測システムの実現のための堅牢な基盤を確立しました。

インドのAravind Eye HospitalsとSankara Nethralayaの医師と協力し、更に現在はタイ王国の保健省メディカルサービス局とRajavithi病院と新たに提携し、広域スクリーニングプログラムによりふるい分けされた患者さんに対して人工知能の予測パフォーマンスを検証しています。実際の患者さん達に対して私達のモデルは肯定的な結果を出せたので、私達は現在、スクリーニングプログラムで人工知能をテストする段階に達しています。私たちは非常に忙しくなるであろう2019年を楽しみにしています！

(糖尿病性網膜症の診断を支援する人工知能の有効性の改善(1/2)からの続きです)