公認している各種ガイドラインでは、より安全かつ治療効果を高めるために未解決の課題として生理的な臓器の位置変動に対する試行錯誤の経緯が紹介されている。人の身体はどうしても完全静止することができない事実に、AI技術による経時的な微小変動を画像同士で照合し一致させる取り組みが、解決の可能性を生むかもしれない。Eppenhof氏のディープラーニングを基礎とした画像補正アルゴリズムを紹介している。彼は博士課程開始時より温めてきた、同一人物で別時間に撮影されたスキャン画像同士を照合させるAI技術に取り組んでいる。計算の実行に数分かかったものをいずれ完全なリアルタイムで一致させることを理想としている。Eppenhof氏のアイディアには、MRIガイド下で前立腺がんの治療を行っているユトレヒト大学病院が関心を寄せている。治療直前にスキャンされた前立腺の位置は、放射線の照射中に、尿が膀胱に満たされるなどの要素でゆっくりと動く。Eppenhof氏の方法論はその動きを追跡するには十分高速に働き、治療の効果向上と合併症回避に役立つ可能性が考えられている。呼吸性に変動する臓器の代表格である肺に対する臨床応用も大本命と考えられ、トレーニングを受けたニューラルネットワークは実用レベルとの期待がある。実際の臨床現場で正確に機能するかどうか、あるいは多くのAIアプリケーションと同様の課題である説明不能な部分を規制当局からどのように評価されるか、課題は少なくない。Eppenhof氏は「技術の完全自動化は決して許可されないでしょう。責任者による監視は必須となります」と説明している。analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。MD防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。