臨床検査68巻12号

2024年12月発行

今月の特集1 感染症とArtificial Intelligenceの可能性

医療とArtificial Intelligenceの現在—人口減少と少子高齢化の日本での応用を見据えて

著者： 高橋慧¹² 坂口雄亮¹²³ 河野伸次¹²⁴ 浜本隆二¹²

所属機関： ¹理化学研究所革新知能統合研究センター ²国立がん研究センター研究所医療AI研究開発分野 ³東京大学医学部脳神経外科 ⁴京都大学大学院医学研究科消化管外科

ページ範囲：P.1446 - P.1452

文献概要

Point

●現在の人工知能（AI）研究は深層学習を含む機械学習（ML）技術が中核となっており，技術革新のスピードは速い．Transformerの登場に伴い生成AIが大きく注目されている．

●今後わが国では少子高齢化が進み，2025年には後期高齢者が700万人に達することが予想されている．AIを医療分野に有効に活用することが求められている．

●AIを適切に医療現場に導入していくことが，今後わが国においてますます求められていくことが予想される．患者にとって違和感がなく患者のbenefitを最大化させることが重要である．

参考文献

1）Rajpurkar P, Chen E, Banerjee O, et al：AI in health and medicine. Nat Med　28：31-38，2022

2）Alowais SA, Alghamdi SS, Alsuhebany N, et al：Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ　23：689，2023

3）Campbell-Kelly M：Christopher Strachey, 1916-1975: A biographical note. Ann Hist Comput　7：19-42，1985

4）Toosi A, Bottino AG, Saboury B, et al：A Brief History of AI: How to Prevent Another Winter (A Critical Review). PET Clin　16：449-469，2021

5）LeCun Y, Bengio Y, Hinton G：Deep learning. Nature　521：436-444，2015

6）Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE：ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Commun ACM　60：84-90，2017

7）Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al：Attention Is All You Need. arXiv, 2017, doi: 10.48550/arXiv.1706.03762

8）Rombach R, Blattmann A, Lorenz D, et al：High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit　2022：10684-10695，2022

9）今井博久：2025年問題とは何か　公衆衛生が直面する問題の諸相．保健医療科　65：2-8，2016

10）厚生労働省：令和4年（2022）人口動態統計（確定数）の概況．第6表　性別にみた死因順位（第10位まで）別死亡数・死亡率（人口10万対）・構成割合（https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/kakutei22/）（最終アクセス：2024年8月29日）

11）Widen E, Raben TG, Lello L, et al：Machine Learning Prediction of Biomarkers from SNPs and of Disease Risk from Biomarkers in the UK Biobank. Genes (Basel)　12：991，2021

12）Aggarwal A, Tam CC, Wu D, et al：Artificial Intelligence-Based Chatbots for Promoting Health Behavioral Changes: Systematic Review. J Med Internet Res　25：e40789，2023

13）Lee H, Kim HJ, Chang HW, et al：Development of a system to support warfarin dose decisions using deep neural networks. Sci Rep　11：14745，2021

14）Davoudi A, Malhotra KR, Shickel B, et al：Intelligent ICU for Autonomous Patient Monitoring Using Pervasive Sensing and Deep Learning. Sci Rep　9：8020，2019

15）McKinney SM, Sieniek M, Godbole V, et al：International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature　577：89-94，2020

16）Kim HE, Kim HH, Han BK, et al：Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography using artificial intelligence: a retrospective, multireader study. Lancet Digit Health　2：e138-e148，2020

17）Han SS, Park I, Eun Chang S, et al：Augmented Intelligence Dermatology: Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders. J Invest Dermatol　140：1753-1761，2020

18）Haenssle HA, Fink C, Schneiderbauer R, et al：Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol　29：1836-1842，2018

19）Komatsu M, Sakai A, Komatsu R, et al：Detection of Cardiac Structural Abnormalities in Fetal Ultrasound Videos Using Deep Learning. Appl Sci (Basel)　11：371，2021

20）Smith KP, Kang AD, Kirby JE：Automated Interpretation of Blood Culture Gram Stains by Use of a Deep Convolutional Neural Network. J Clin Microbiol　56：e01521-17，2018

21）Go T, Kim JH, Byeon H, et al：Machine learning-based in-line holographic sensing of unstained malaria-infected red blood cells. J Biophotonics　11：e201800101，2018

22）Nuance：DAX Copilot（https://www.nuance.com/healthcare/dragon-ai-clinical-solutions/dax-copilot.html）（最終アクセス：2024年8月29日）

23）Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al：Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Intern Med　183：589-596，2023

24）Tyson A, Pasquini G, Spencer A, et al：60％ of Americans Would Be Uncomfortable With Provider Relying on AI in Their Own Health Care: Yet many see promise for artificial intelligence to help issues of bias in medical care, Pew Research Center, 2023（https://www.pewresearch.org/science/2023/02/22/60-of-americans-would-be-uncomfortable-with-provider-relying-on-ai-in-their-own-health-care/）（最終アクセス：2024年8月29日）

25）Weiser M：Communications, Computers and Networks: How to Work, Play and Thrive in Cyberspace. Sci Am　265：94-105，1991（https://calmtech.com/papers/computer-for-the-21st-century）（最終アクセス：2024年8月29日）