什么是医疗人工智能？

什么是医疗人工智能？

2022/05/25

由于 2022 年医疗费用调整，决定从 4 月起“新增使用人工智能技术 (AI)（简单/计算机断层扫描）的图像诊断辅助”将纳入保险范围。这是开创性的，有望进一步扩大人工智能在医疗领域支持图像诊断的用途。我们采访了人工智能研究中心的坂目秀典（研究主任）和野里博和（机器学习机制研究组组长），了解日本医疗人工智能技术的现状及其未来前景。

医疗站点因医疗人工智能而改变

AI技术可以应用在哪些医疗领域？

　厚生劳动省“健康医疗领域人工智能利用推进协议会”列出的六个优先领域是：（1）基因组医学、（2）图像诊断支持、（3）诊断和治疗支持、（4）药物开发、（5）护理/痴呆症和（6）手术支持。其中，利用最多的领域是图像诊断支持。

图像诊断支持具有三个用途。

　第一个是人工智能在医生检查病人之前做出的决定。通过让人工智能先做出决定，医生可以专注于更困难的病例，与人工智能分担角色将有助于减轻医生的负担。

　第二个是医生给你检查后人工智能会做出什么决定。人工智能将起到所谓的双重检查作用。希望这能够减轻必须独自做出决定的精神负担，并减少犯严重错误的机会。

　第三种选择是医生和人工智能一起实时检查患者。我们相信，通过使用人工智能来支持医生并实时提出建议，他们会变得更加了解并减少他们错过的事情。

目前，基于人工智能的图像诊断支持正在以非常多的方式得到应用，但所有从人类获得的数据都被作为人工智能的目标进行研究和开发，人工智能正在应用于图像诊断以外的各种医疗领域。

关于目前已实际运用的医疗领域AI技术

　在日本众所周知并已投入实际应用的领域是所谓的胃肠内窥镜领域，例如结肠镜检查和胃照相机。目前该技术已实现商业化，并在多家医院投入使用。 MRI 和 X 射线也作为辅助诊断设备纳入软件中。

　如果仔细观察它已经投入实际应用的领域，你会发现它集中在由于检查量大、患者数量多而容易收集图像数据的领域。图像诊断中使用的AI基于深度学习，因此收集大量图像进行学习有助于提高准确性。这使得研究和开发变得更加容易。

　然而，人工智能被期待使用的医疗领域有无数个，所以目前的情况是，整个医疗领域中只有一小部分投入了实际应用。另一方面，我认为社会对医疗人工智能抱有很高的期望，这一点从保险覆盖范围“增加使用人工智能技术（AI）（简单/计算机断层扫描）的图像诊断辅助”就可以看出。

　未来，我认为人工智能辅助诊断将越来越多地应用于健康检查等相对熟悉的测试中。

AI在医疗领域的问题和挑战是什么？

　从技术上讲，存在如何收集高质量的训练数据供AI学习的问题。尤其是医疗直接关系到人们的生命，因此需要收集更加可靠、高质量的数据。这就是为什么可以说克服这些挑战的医学领域的实际应用领先于其他领域。

图像诊断支持已投入实际应用，收集了大量高质量图像数据。然而，还存在一个问题，即由谁来进行注释工作，以便为该图像添加正确答案。当然，由能够做出合理医疗决定的医生来负责，但旨在减轻医生负担的人工智能最终可能会增加医生的负担，角色的划分也是一个问题。

　此外，随着医疗AI未来渗透到社会中，我们相信建立AI与人之间的信任关系将变得非常重要。当然，就像医生会犯错误一样，人工智能也会犯错误。特别是，人工智能只能提供根据其训练过的数据得出的答案，因此当它遇到未知疾病时，它可能无法检测到。

　人们如何接受医疗人工智能所犯的错误？虽然人工智能诊断并非100%准确，但有人担心，如果未来因使用医疗人工智能而出现医疗错误，迄今为止建立的信任将会被破坏。我们认为，随着我们积累成功案例，医疗人工智能至少获得与医生同等水平的社会信任非常重要。

医疗 AI 带来的未来是每个人都可以获得相同的专业医疗护理

AIST 人工智能研究中心研究的医疗 AI

　全球范围内人工智能基础研究正在大力推进并快速发展。其研究领域广泛，包括机器学习、模拟技术、自然语言处理以及人工智能计算架构的开发。

　在人工智能研究中心，机器学习机制研究团队主要研究三个领域的利用医疗AI的诊断支持技术：（1）内窥镜检查、（2）病理诊断和（3）乳腺超声检查。

　特别是，我们在膀胱镜检查诊断支持系统方面的研究，以“基于白光和NBI深度学习的膀胱镜检查诊断系统”和“汉纳型间质性膀胱炎内窥镜诊断支持系统”为主题，获得了2020年和2021年日本泌尿外科协会大会奖。所有这些都处于示范实验阶段，尚未商业化，但 AIST 正在研究和开发将在未来几年内使用的技术。 <参考视频：AIST和筑波大学共同研究开发的膀胱镜检查诊断支持系统的应用示例（发表于EAU2021*）《使用深度学习的临床膀胱镜检查》，第36届EAU年度大会（EAU2021），2021年7月，在线。＞

　目前正在研究的技术为人工智能诊断提供了解释。例如，当医生诊断您患有癌症时，如果您问“您怎么知道这是癌症？”，您会得到答案。然而，到目前为止，AI 还无法回答诊断的原因。我们目前正在研究可解释的人工智能诊断，以回答这个“为什么”。

　我们也在研究那些可以在医学以外领域通用的基础技术是否可以成功地应用到医疗领域。在图像诊断支持领域，很难收集罕见疾病等少数患者病例的图像数据，但我们也在研究将学习方法应用于医疗保健，通过基于人工生成的分形图像（相似形状的重复图像）的多步学习，可以保持准确性。

医疗AI会给医疗领域带来哪些改变？

　人工智能是一种工具。这很清楚。我希望它能够作为医生的工具成功地应用于医疗保健中。如果医疗AI的运用最终能够提高医疗质量、提高效率、降低成本，对患者来说将是巨大的好处。

　就日本而言，这可能有助于纠正城市地区和人口稀少地区因医生短缺而造成的医疗差距。只要连上互联网，医疗人工智能就会为医生提供支持，你在全国任何地方都可以得到标准的专业医疗护理。

　未来，我们不仅能够连接日本国内的医疗，还能够连接全世界的医疗。基于这些期望，我们希望这项技术能够成为医生不可或缺的支撑技术。

关于医疗人工智能的未来

　正如算盘已被计算器和个人电脑所取代一样，我想象未来医疗人工智能将被理所当然地使用。医疗人工智能作为提高医疗环境效率的工具，预计将有助于减轻日本和海外医生的负担。为了实现这一目标，有必要创建一种连接多个医疗领域和组织的高度通用的技术，而不是分散在各个检查室的技术。理想情况下，它应该是一个随时可用的人工智能，就像参考教科书一样。作为进行研究和开发的人，我认为提供易于使用且人们可以使用的东西很重要。

　我们现在正在考虑增加朋友的数量。目前正在努力将开发的软件提供给医疗机构、学术团体和其他机构，让他们使用它，然后通过指出任何问题或请求附加功能来提供反馈。为了通过医学和工程方法开发旨在实现理想目标的产品，与行业的合作也很重要。我还认为，有必要创建一个让工业界、医疗机构和进行研发的工程师能够协作并共同致力于医疗人工智能的未来的地方。请随时联系 AIST。