脳卒中の診断と治療を加速させるAIの登場

ディープラーニングは人工知能の一種です。医療分野では、CTスキャン画像を使用して脳の血液供給動脈の閉塞を正確に見つけることができます。脳卒中の大部分はこのような閉塞によって引き起こされるため、ディープラーニングを使用すると、医師は脳卒中患者をより迅速に診断し、治療できるようになります。

研究者の目標は、この閉塞をできるだけ早く治療することが非常に重要であるため、診断までの時間をできるだけ短縮することです。

この研究の主著者であるマシュー・スティブ氏は、ロードアイランド州プロビデンスにあるブラウン大学ウォーレン・アルパート医学部の放射線科の研修医である。 「このような非常に時間的制約のある診断では、1分1秒が重要です」と同氏は述べた。「（治療に）かかる時間を1分でも短縮できれば、患者は1週間、障害のない生活を送ることができるのです。」

CT 血管造影スキャンはこれらの閉塞を検出するための標準的な方法であり、わずか数分で実行できます。しかし、多くの場合、訓練を受けた放射線科医しか閉塞を特定できず、忙しい病院や専門医がいない場合には貴重な時間が失われることがあります。

こうした患者の治療にかかる時間を短縮するため、スティーブ氏とその同僚はブラウン大学コンピューターサイエンス学部と協力し、CT 画像を評価して大血管の閉塞を特定できるオープンソースのディープラーニング アルゴリズムを開発した。

研究者らはまず、脳卒中疑い患者のCT画像数百枚を使ってシステムを訓練し、その後、62人の患者を対象にしたテストシミュレーションを実行して、システムが動脈閉塞患者を正しく識別できるかどうかを確認した。

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CT血管造影検査では、ペンの先端に冠動脈の形状が映し出されている（写真：ゲッティ）

同時に単相および多相CT血管造影技術も使用し、どの技術をディープラーニングシステムと組み合わせるとより良い結果が得られるかを判断したと理解されています。多相 CT 血管造影では、スキャン中に複数の時点で画像を撮影するため、1 つの時点でのみ画像を撮影する単相 CT 血管造影よりも詳細な画像が得られます。

前述のディープラーニング システムは、単相画像を分析する際に大血管閉塞を識別する精度が中程度しかありませんでした。多相画像を使用すると、精度が大幅に向上し、閉塞の 100% が正常に特定されましたが、陰性対照群の数名 (患者 31 人中 7 人) は誤って閉塞があると分類されました。

「これは非常に印象的な結果です」とスティブ氏は語った。「陽性患者を1人でも見逃すと非常に悲惨な結果を招く可能性があるため、モデルの感度を最適化して、陽性患者をすべて確実に見つけられるようにしたいと考えていました。」同氏は、ディープラーニングはこれまでもCT血管造影画像の評価に使用されてきたが、マルチフェーズCT画像の評価にディープラーニングシステムが使用されるのは今回が初めてだと指摘した。彼の知る限り、今回使用されたアルゴリズムも初めてオープンソース化されており、他の研究者も必要に応じてこのシステムを使用し、開発できるという。

今後、研究チームは自らの病院でこのシステムをテストし、より多くの患者がいる緊急事態で同様の精度を達成できるかどうかをさらに検証する予定です。システムの精度が維持されれば、他の病院や診療所にも拡大され、脳卒中の疑いのある患者の迅速な診断に役立てられる可能性がある。

「このアルゴリズムは放射線科医の機能を置き換えるものではなく、診断までの時間を短縮するだけです。放射線科医が不在の場合や作業負荷が大きすぎて患者の検査結果を時間内に処理できない場合は、閉塞の可能性があることを知らせる警告が出て、誰かがフォローアップする必要があります」とスティブ氏は説明しました。「将来の放射線科医は、この新しい技術を受け入れ、効率と精度の面でこの技術の潜在的な付加価値を認識する必要があると思います。」