AIはがん診断の未来をどう変えるか

アジアには世界のがん人口の約半数が住んでおり、2020年には950万人の新規がん患者と580万人のがん死亡が報告されている。この背景には、人口増加、高齢化、ライフスタイルや社会経済的な変化がある。

2040年にはがん患者数が2倍の3,020万人に達すると推定されており、迅速な予防、発見、治療、支持療法プログラムが命を救うために重要だ。

がんの発見、治療のためのがん医療提供の中核を担う病理医、がん専門医（がん治療を行う医師）。病理医は、病気の細胞や組織にがん（＝悪性腫瘍）があるかどうかを調べ、今後の治療方針を決定するための専門家だ。病理医の調査は、臨床決定の70％近くを左右する。

病理学の課題

がんの増加傾向やCOVID-19の大流行による症例の滞留により、訓練を受けた病理医の必要性がクローズアップされている。研究開発の進歩により、がんの検出や評価に有効な病理学的検査が利用できるようになった。

しかし、その適用には経験豊富な人材が必要だ。不十分な人材は、がん診断の遅れの原因となり、結果として患者の治療と生存に影響を及ぼす。

この分野の主な課題としては、病理医の不足、訓練を受けた人材の不足（病理医の養成に15年かかることもある）、分析の複雑化などがある。これらはすべて、がんの発見と病期（ステージ）分類の質を損なわないために対処しなければならないものばかりだ。

このような状況下で、病理医は多大なプレッシャーと燃え尽き症候群の可能性などの懸念に直面し続けている。

デジタルパソロジーによる遠隔診断

病理医は、分析する組織に応じて検査を行い、通常、顕微鏡でスライドグラス上の組織を観察し、疾患固有のスコアや診断結果を導き出す。

デジタルパソロジーは簡単に言えば、スライドのスキャンや、ホールスライドイメージング（WSI）を実施し、コンピューターのモニターで見ることができるようにするものだ。このため高解像度の画像を遠隔地から移動せずに見ることができ、さらに他の専門家と共有することで診察を容易にすることが可能だ。

関連記事：MedHyve raises pre-seed round to make medical procurement easy for small hospitals

COVID-19の大流行により、他のいくつかの分野ではデジタル化が加速したが、病理学での利用はまだ始まったばかりだ。

デジタル化の加速に伴い、アジアにおけるデジタルパソロジーの展望は進化し続けるだろう。2027年には2022年の7,400万米ドルから1億2,500万米ドルに達すると推定される。

病理学にAIを取り入れる

AIには人間の心による学習と解釈のプロセスを模倣するコンピュータが含まれる。AIを統合したデジタル病理学は、ワークフローの合理化、効率の向上、診断の一致の改善に役立つ。

一方では、いくつかの複雑な作業を自動化するのに役立つ。例えば、デジタル化された組織画像をコンピュータで解析することで、時間がかかるが不可欠な診断作業（全核のカウントや腫瘍組織の分類など）を支援し、病理医の作業負担を全体的に軽減することができる。

逆に、AIを組み込むことで、あらかじめ設定されたパラメータに従って画像解析を「学習」し、病理医の診断能力をサポートすることが可能だ。例えば、AIは組織画像から高リスクの大腸がんを示す特徴を評価できることが示されている。

また、AIによるデジタル画像解析は、転移部位（他の臓器に転移したがん）の検出にも役立っている。乳がんの生存率を予測する特定のマーカーをスコアリングする際に大きな感度を示した。

したがって、悪性腫瘍や転移の検出、予後の評価に有効なスクリーニングツールとして利用が可能だ。これらの支援技術は効率性を向上させ、病理医が専門的なインプットを必要とする他の重要なタスクに時間を割けるようにする。

病理学に関連する場合、ディープラーニング（AIのより複雑なサブタイプ）は診断評価（疾患組織と正常組織の区別、がんの等級付け、がん種の区別など）を支援し、より深い疾患洞察を提供することが可能である。

これには遺伝子変異の状態、転帰、病気の再発の予測などが含まれる。がん病理学における人間とAIによる洞察の相乗効果は、間違いなくがんの早期発見への道を開き、患者に合わせた病気の評価と治療を提供する可能性を持っている。最終的には、医療制度への負担を軽減し、患者のケアを向上させることができる。

今後の展望

最後に、病理医のAIに対する認識を管理し、その採用を強化することは、この変革を支援するうえで非常に重要だ。このような最先端技術を使用して病理医を教育し、サポートすることは、システムへの圧力を軽減し、増加する疾病負担を管理するのに役立つ。

AI統合デジタル病理学は、このように病理医と相乗効果を発揮し、がんの発見から治療に至るまで、患者中心の最適なケアを提供することができる。

翻訳元：https://e27.co/how-is-ai-transforming-the-future-of-cancer-diagnosis-20220713/

表題画像：Photo by National Cancer Institute on Unsplash (改変して使用)