人工知能（AI）が”特殊な白血病”を見抜き、患者の命を救う国内初か

by ibmphoto24（画像：Creative Commons）

（2016/8/4、NHK）

東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。

＜中略＞

このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっていることを見抜き、抗がん剤の種類を変えるよう提案したということです。女性は、治療が遅れれば、免疫不全による敗血症などで死亡していたおそれもありましたが、人工知能が病気を見抜いた結果命を救われ、無事退院しました。

東京大学医科学研究所の附属病院は、ＩＢＭなどと協同で、人工知能「ワトソン」に２０００万件に上るがん研究の論文を学習させ、がん患者の診断に役立てる臨床研究を進めているのですが、今回６０代の女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっていることを見抜き、治療法を変えるように提案して、命が救われたそうです。

■IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする！？

医療従事者は、膨大な数の情報（最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録）を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

現在でも様々ながんの治療法（外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など）があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

そして、今回のケースのように、人工知能が病気を見抜くということも増えていくかもしれません。

■まとめ

宮野教授によりますと、これらの分野では論文の数が膨大になりすぎて、どの遺伝子の変化が互いにどのように影響し、がんを引き起こしているのか、医師一人一人が理解するのが不可能になりつつあります。ワトソンはこうした論文を２０００万件以上読み込んでいて、数多くの遺伝子の変化がどのように絡み合いがんになるのか学習しています。

現在は、治療に役立つ膨大な数の情報（最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録・遺伝子のデータ）があるものの、それを医師一人で全てを把握することはできない段階まで来ているそうです。

そこで、Watsonのような人工知能が治療方針を決めるサポートをする機会が増えていくことになるでしょう。

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P.S.

気になったのは、患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力する作業がどのように行われるのかです。

そのデートの入力を人が行なうと考えると、入力に時間がかかりそうですし、また入力ミスも起こる可能性があります。

それによって、診断に影響があるかもしれません。（イレギュラーなデータは排除するような仕組みになっているかもしれませんが）

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