トップページ  >  移植コラム  >  ドクターコラム  >  「人工知能の未来と医療」④画像診断におけるAIの未来・泌尿器科におけるゲノム医療 第106回 日本泌尿器科学会総会報告【1】

森田 研先生 コラム

2018年4月18日~22日まで京都国際会議場で開催されました、第106回日本泌尿器科学会総会にて聴講した内容をレポート致します。

昨今、様々な分野に応用されている人工知能が、泌尿器科医療の分野にも押し寄せてきています。今回の学会の特別企画プログラムにも、「人工知能の未来と医療」というシンポジウムが組まれました。座長は九州大学名誉教授の内藤誠二先生(原三信病院)と奈良県立医科大学名誉教授の平尾佳彦先生(大阪暁明館病院)で、3名のArtificial Intelligence (AI)の専門家から話題提供を頂きました。テーマは人工知能をいかにして活用するか、ということで、
(1)医学研究での役割
(2)遺伝子・ゲノム医療における役割
(3)外科手術における役割
という順に講演されました。講演後に引き続き行われた教育プログラムも含め、4回に分けてレポート致します。

泌尿器科学会


第106回 日本泌尿器科学会総会 特別企画プログラム
「人工知能の未来と医療」


教育プログラム
座長:順天堂大学大学院医学研究科 泌尿器外科学 教授 堀江重郎先生

「画像診断における人工知能の未来」 北村嘉郎先生:富士フィルム

北村先生は、肺がんの画像診断(CT)、網膜診断、皮膚がん、骨塩低下の判断などをAIで診断するシステムについて解説されました。AIに多くの肺がんのCT画像と正常な画像を読み込ませた上で、新たな肺のCT画像を読ませ、診断効率を競うという研究が、懸賞金をかけて公募されたそうです。その結果、応募上位10研究のAIの診断能力・精度が、熟練放射線診断専門医のそれを上回ったということでした。

Deep Learning:ディープラーニング(深層学習)と呼ばれるAIの情報処理手法を用い、結果を正確に予測するとともに、どのように正しく判断したかという根拠を、ヒートマップ(個々の値のデータ行列を色として表現したグラフの一種)として可視化し、なぜ診断できたのか理由がわからないブラックボックスを調べる研究もされていました。
このような技術を応用して、現在、診断支援、病理診断の自動化、外科手術のシミュレーション、放射線照射治療の自動化などを試みています。泌尿器科で多く行われている前立腺がんのMRI診断についても自動化されてきています。前立腺がんの病理診断では、グリソンスコアを用いた組織生検による悪性度診断が行われています。これを自動化する試みをAIで行っています。
◇グリソンスコア分類の自動化
※グリソンスコア:前立腺がん特有の組織異形度分類のことで、生検で採取した組織を顕微鏡で検査し、がんの悪性度を判断するもの

また、手術シミュレーションについては、CTなどの画像検査で得られた情報をもとに、富士フィルムの独自技術で臓器を分割化して描出するソフトを開発しています。泌尿器科では、腎の部分切除術でこのソフトの効果が発揮されます。
富士フィルムのAI技術は「REiLI 怜悧」として発表されています。この技術では、膵臓のようなコントラストや境界の不明瞭な臓器の描出が可能になっています。また、臨床応用されている技術として、多発性嚢胞腎の腎容積計測の自動化が可能になっています。

今後の課題として、現状のAIは一部のタスクに特化した支援になっているため、将来は多時点、マルチモダリティ(複数の異なる医療画像データを一元的に管理・閲覧できるようにすること)の総合診断支援に発展させていきたいということでした。より広い範囲の医療現場におけるAIの業務が増えていくことで、医療スタッフの負担軽減を行える可能性があります。会場からも、現在の画像処理ソフトにはまだまだ人間の手が必要な部分があり、これを自動化してほしいという要望が出されていました。座長からはAIのクラウド対応を行う場合、個人のパソコンでデータを分析できるようにならないかという意見が出されていました。


「ゲノム医療はわれわれ泌尿器科医に役立つか?」武藤智先生:順天堂大学 特任教授

引き続き、武藤先生が、「ゲノム医療はわれわれ泌尿器科医に役立つか?」というテーマで講演されました。
現在日本人のゲノムも全て解読されており、厚労省のデータヘルス改革政策でAI最先端技術やビッグデータの活用が叫ばれています。最近、日本人のゲノム情報を用いて疾患の原因遺伝子を調べる方法が、簡易なキットによる分析手法で効率化され、加速度的に進んでいるそうです。
泌尿器科領域では、前立腺がんの遺伝子変異、膀胱がんの浸潤性を示す遺伝子変異などが様々な場所のゲノムにあり、その部位は遺伝子と遺伝子の間を繋ぐ構造の中にも認められるそうです。
武藤先生は、実際の遺伝子変異が表現系・臨床所見に及ぼす影響度を調べています。組織・臓器により遺伝子発現のパターンは異なり、影響の出方が異なるということです。また、個人個人で遺伝子発現量や生活背景が異なるために、疾患リスクにも差が出るようです。
腎不全の原因となる多発性嚢胞腎という疾患でも、原因となるPKD1,2遺伝子については、関連遺伝子の影響の有無によって、新たな治療薬とされるトロバプタンの効果の有無が予測できるそうです。また、58歳以下で末期腎不全に陥っている人が1人でも親戚にいらっしゃる場合は、PKD1の遺伝子変異が存在する可能性が高いなど、そのようなことがゲノム研究でわかってきているそうです。
乳癌などに比べ、泌尿器科癌治療ではまだ臨床にゲノム情報は応用されていませんが、そのような判断もゲノム医療のAIによる発展で効率的に行える時代が近づいているということを実感しました。


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