UMC製品のお問い合わせガン治療、人工知能(AI)で新たな時代に突入xja-JPAIで強化されたガン診断は、救命につながる精度向上をもたらします。UMC(アムステルダム大学メディカルセンター)は、救命手術の候補者となるガン患者を迅速かつ高精度に特定するためにコンピューター・ビジョンと予測的アナリティクスを活用することによって、その道を牽引しています。UMCでは、あらゆる患者の症例を次の患者の治療に役立てるべく努力を続けている。この取り組みは、一人ひとりの患者について膨大な量のデータ(バイオマーカー、DNA、ゲノムデータなど)を収集することを通じて実施されているという。Kazemier)博士だ。強固なアナリティクス・プラットフォームを探していた同博士がSASに辿り着いたことが契機となってパートナーシップが結ばれ、肝臓腫瘍に対する全身療法の事前/事後の病態評価にAIを活用する取り組みが大きく進展することとなった。Platformを導入した結果として、同センターの1,000名を超えるガン研究者たちは、最新のアナリティクスを利用して研究活動やコラボレーションを改善することが可能になった。AIは我々の救命活動の助けとなるでしょう・・・。私はそう確信しています。大腸ガンは世界中で3番目に一般的なガンであり、大腸ガン患者の約半数で肝臓への転移が生じる。肝臓外科を専門とするカゼミーア博士によると、このタイプのガンの最良の治療法は腫瘍を切除することだという。腫瘍が大きすぎて切除が不可能なこともあり、そうした患者は、腫瘍を縮小させるための化学療法などの全身療法を受けなければならない。した療法では、一定期間の加療の後、CT(コンピュータ断層撮影)スキャン画像を用いて手作業で腫瘍の評価が行われる。その際には、専門の医療従事者が、腫瘍の縮小や外観の変化が見られるかどうかを視覚的に確認する。腫瘍が全身療法にどのように反応しているかによって、救命手術が可能であるか、あるいは別の化学療法が必要であるかを判断することになる。この手作業のアプローチは数多くの課題をはらんでいる。腫瘍の評価は、放射線科医にとって時間のかかる作業である。見逃されてしまう可能性が高い。手作業による診断は主観的な要素が混入しやすく、複数の放射線科医の間で治療効果に関する見解が様々に分かれることもある。カゼミーア博士によると、3D画像診断も手作業では不完全だという。「腫瘍が縮小する場合でも、それが対称的に起きるわけではありません。した変化を人間の目で定量化するのは困難です」と、博士は説明する。他の例としては、腫瘍の外観の変化を挙げることができる。その変化が転移巣における血流低下を示唆する場合、それは全身療法の効果に関するポジティブな兆候と言えるが、こうした変化も、人間が検知するのは難しい。従来の診断手法にはヒューマンエラーが付き物である、ということだ。残念なことだが、人間の能力の限界に起因する形で放射線医学上のエラーが生じ、そこから派生した臨床上の誤診が、不要な手術や化学療法の実施といった形で、患者の命を脅かすリスクを招きかねない、というのが実情である。UMCでは今、SASとの協働態勢の下、AIで腫瘍評価を変革しつつある。Learningに搭載されているコンピュータービジョン・テクノロジーとディープラーニング・モデルを活用して、化学療法の効果評価の速度および精度の向上を図っている。APIも活用している。自動セグメンテーションのような機能は、医師たちが腫瘍の形状や大きさの変化を素早く特定したり、その色に注意を払ったりするために役立っている。「我々は今、治療効果評価を完全に自動化できており、これは本当にビッグニュースです」と、カゼミーア博士は言う。「このプロセスは人間が実施する場合よりも迅速なだけでなく、精度も向上するのです。」このプロジェクトは、52名のガン患者から得られたデータでディープラーニング・モデルをトレーニングすることから始まった。1,380の転移巣の画像について全てのピクセルが分析およびセグメント化され、この結果から、システムは「腫瘍の特徴を瞬時に特定し、重要な情報を医師たちと共有する方法」を学習した。以前の評価手法では医師が視覚的に把握できる事項に限界があったが、AIモデルは腫瘍の総体積と各腫瘍の3D画像を提供するため、医師たちは救命手術が有効なのか、別の治療方針を選択すべきなのかを、より正確に判断できるようになったという。「AIは我々の救命活動の助けとなるでしょう・・・。私はそう確信しています」(カゼミーア博士)。Platformを利用できるようになっている。Statisticsは高度なアナリティクスや予測モデリングを実行するためのパワフルなツールを提供する。Viyaは、臨床現場において生画像を客観的な評価指標に自動変換する取り組みを支えている。した自動化は、放射線科医の多大な時間を節約すると同時に、数多くの危険な偽陰性/偽陽性の判断の削減にもつながる。UMCは研究者たちに対し、コラボレーションを通じて革新的な結果をより迅速に得るためのオープンなアナリティクス・プラットフォームを提供している。ビジネスアナリストまでもが、データ処理スキルのレベルやコーディング言語の好みに関係なく、アナリティクスのメリットを享受できているという。Platformで作業している人の中には、アナリティクスやデータサイエンスのトレーニングを受けたことのない人もたくさんいます。これは我々のアナリティクス活用が次の段階に入ったということであり、私は非常に大きな可能性を感じています」(同博士)。説明可能なAIカゼミーア博士にとっては、AIテクノロジーが医療革命につながるとしても、その透明性とオープン性は必要不可欠だという。「医師の意思決定を支援するアルゴリズムを作成する場合、そのアルゴリズムが実際に何を行うのかは説明可能であるべきです」と、博士は説明する。「アルゴリズムが患者に何らかの害が及ぶような結果を出し、医者がそれに従うケースを想像してください。間違いを犯すのは、人間だけではないのです。臨床現場にアナリティクスを導入する取り組みにおいて極めて重要な要素の1つは、医療上の意思決定に関してエンドツーエンドの監査可能性および透明性を備えたプロセスを確立することである。Platformでは個々の分析がどのように実行されるかのサマリー情報が提供されるため、医師は容易にモデルやアルゴリズムを追跡管理できる。これにより、人間とマシンの間のコラボレーションが改善され、それがひいてはAIに対する信頼感の強化へとつながる。カゼミーア博士をSASへと引き寄せたのは、このレベルの優れた透明性だった。「我々が必要としていたのは、説明可能でありながらも、ハイレベルな学習パフォーマンスを維持できるモデルでした。SASは、我々が見つけた中で最も信頼に足るソリューションでした」(同博士)。UMCにおけるAIの役割は拡大していくとカゼミーア博士は考えている。「将来、我々は手術の結果や患者の総合的な生存率を予測/予見できるようになるかもしれません」と博士は言う。「我々は現在、大腸ガン由来の肝臓ガンの患者にAIテクノロジーを活用していますが、AIには、乳ガンや肺ガンを含め、多種多様な固形腫瘍の診断に利用できる可能性が秘められています。我々はまだ、氷山の一角に触れているにすぎないのです。Actionお問い合わせ本記事に掲載された導入効果は、各企業によって異なる状況やビジネスモデル、入力データ、業務環境に固有のものです。SASの紹介する顧客体験は、各企業に固有のものであり、業務面や技術面の背景もそれぞれ異なるため、各事例に掲載されたあらゆる証言は、導入の典型例を示すものではありません。ソリューションのパフォーマンスなどの特徴は、個別の顧客のコンフィグレーションや使用条件に左右されるものです。本事例は、すべてのSASの顧客が当該事例と同じ導入効果を得られるとするものではなく、そうした効果を保証するものでもありません。SAS製品および提供サービスの保証内容は、各製品・サービス向けに締結された契約書内の保証条項に記載された内容に限られます。したがって、本事例に掲載された内容は、それらの保証内容をなんら補足するものではありません。事例に掲載された顧客は、各事例をSASとの契約にもとづいて提供しているか、SASのソフトウェアの導入成功にともなう体験を共有しているものです。