（※写真はイメージです／PIXTA）
一般診療における胸部X線検査
一般診療ではまず、「咳が続く」「息切れがある」などの症状がある患者さんに対して胸部X線検査を行います。診療の合間に、必要に応じてX線画像を撮影し、その場で読影して患者さんに説明します。
ただ、このような診療の合間での読影には課題があります。時間的に余裕がある場合はじっくりと読影できますが、忙しいタイミングでは読影に充てられる時間が限られてしまいます。また、肺炎などによる明らかな異常があると、その他の小さな異常を見逃しやすくなることもあります。さらに、初めてX線検査を行う場合には、過去の画像との比較ができないため、小さな異常を見つけることが難しくなってしまうのです。
画像診断とAI
しかし、AIを活用した診断支援システムの開発により、これらの課題を解決する可能性が出てきました。コンピュータ支援診断（Computer-aided Diagnosis：CAD）は、胸部X線検査やCT検査などの画像診断において、病変をコンピュータにより定量的に解析した結果をセカンド・オピニオンとして医師（放射線科医）に提示するものです。1998年にはアメリカにて乳がん検出CADがFDA（米国食品医薬品局）の認可を得たものの、様々な理由から臨床現場への普及までには至りませんでした。しかし、その後、深層学習により問題点が大幅に解消され、AIによる画像診断支援システムの開発が急速に進展しました。
スタンフォード大学の研究では、100,000症例の胸部X線画像とその診断名を教師データとして利用し、病変検出用AIを構築しました。その結果、肺がんなどの異常陰影の検出精度は放射線科医と同等以上であることが示されています。また、日本でもAIを活用した胸部X線画像の診断支援システムが、一般診療所でも利用可能となってきました。このシステムを使用することにより、放射線科医や呼吸内科医など、画像診断や肺がん診療を専門にしていない医師でも、専門医と同等の診断精度をリアルタイムで得ることが可能となります。
胸部X線画像の「AI診断支援システム」を体験してみて
総合内科専門医である筆者も最近、胸部X線画像のAI診断支援システムを体験しました。私が診療所で実際に肺がんと診断した患者の胸部X線画像を、AIで解析してもらいました。
私自身の胸部X線画像の読影レベルは、放射線科医には及びませんが、それなりに小さな肺がんも見つけてきた自負があります。AIに求めるレベルとしては、「時間的に余裕のある状況では見つけることができるが、状況によっては見逃してしまう可能性があるような、比較的小さな異常をAIが検出してくれればありがたい」ぐらいのイメージでした。
では実際に体験してみてどうだったかというと、筆者の予想をはるかに上回る精度でした。私が比較的小さな異常を見つけて、結果的に手術で治癒した肺がん患者の胸部X線画像を解析してもらったところ、その異常は正確に検出されました。さらに驚いたことに、その患者の1年6か月前のX線画像でも、同じ部位の異常を検出したのです。
私は肺がんを疑う異常を見つけた際には、必ずその患者の過去の画像を見直します。肺がんがあると分かった状態で改めて過去の画像を見ると、ごくわずかな異常を見出せる場合があります。ですがこの患者の場合は、肺がんがあるとわかっている状態でも、過去の画像では異常を見出せませんでした。それにも関わらず、AIは異常を検出してくれたのです。
AIの活用により肺がん診断は変わるか？
実際に体験してみて、AIを活用することにより小さな異常を見逃すリスクを減らせるだけでなく、これまで認識できなかった異常すら検出してくれる可能性があることを実感しました。私自身、何度も経験してきましたが、肺がんは早期に発見することが難しく、通常、診断された時点で病状がかなり進行してしまっているというケースが多いです。しかし、AIをうまく活用すれば、今までは困難と思われていた胸部X線検査での肺がんの早期発見が実現できる可能性があります。私はそのことに大いに期待しています。
出典：国立がん研究センターがん情報サービス「がん統計」（厚生労働省人口動態統計）
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岡田 有史
総合内科専門医、日本スポーツ協会公認スポーツドクター。
弘前大学医学部および同大学院卒。2012年に父より岡田医院（京都府木津川市）を継承し、地域医療のために従事。大学から始めたテニスが趣味の領域を超え、2018年よりプロテニス選手のスポンサーを開始。2020年に日本スポーツ協会公認スポーツドクターを取得し、資格を活かすため株式会社next geneを設立。地域医療発展のために診療を行いつつ、アスリートのパフォーマンス向上のため活動している。
