マイクロソフトの研究チームは、医師と同じように段階的に患者を診断する人工知能（AI）ツールを開発し、木曜日に科学誌サイエンスに掲載された研究によると、複雑な医療症例の解決において総合診療医の2倍以上の精度を示した。この研究が狙うのは診断そのものであり、患者安全研究者らが予防可能な害の継続的な要因として長年指摘してきた領域であり、医療AIで最も注目されるフロンティアの一つである。

患者の情報を一度にすべて処理するのではなく、既存の多くの医療AIモデルが症状、検査結果、画像診断を総合して診断を生成するのに対し、新しいシステムは段階的に進める。報告書によると、このシステムは「オーケストレーター」に依拠しており、診断症例の解決のために協力する臨床専門医のシミュレーションパネルを用いて、AIが問題に取り組む方法を組織化する。

オーケストレーターが診断に至るステップを調整することで、モデルはまず患者の病歴についてどの質問をするか、身体診察でどの所見が重要かを決定する。学習した内容に基づき、どの検査を指示するかを判断し、結果を評価して、必要に応じて追加検査を依頼する。研究責任者らは取材に対し、このプロセス全体を通じて、作業仮説と計画を更新し続けると説明した。

300件を超える極めて稀で難解な医療症例の診断を課されたところ、診断オーケストレーターを用いたモデルは、教科書やインターネットを使用する総合診療医に比べ、患者の「ワークアップ」と診断の特定において2倍以上の精度を示した。このツールは、大規模な救急搬入データベースから抽出されたシナリオでも人間の医師を上回る成績を収めた。

研究者らは、この種の従来型AIシステムと人間の医師を比較する従来の評価は、通常、多肢選択式の質問に依存していると指した。「AIはそうしたテストで100%の合格率を達成することに非常に長けている」と、マイクロソフトAIヘルスユニットのコーポレートバイスプレジデントであるドミニク・キング博士（同技術を開発するチームの責任者）は述べた。「しかし当然ながら、それは現実の世界ではない。整然とまとめられた要約を持って患者が来たことは一度もない」。この知見は、試験型の優れたベンチマークスコアが、複雑な現実の臨床現場での安全で有用なパフォーマンスに結びつくかどうかをめぐる、AI分野での継続的な議論に材を提供するものだ。

研究ではまた、オーケストレーターが診断プロセスを設計する場合、人間の医師が行う場合よりコストが低くなることも明らかになった。検査の指示が医療費の既知の要因であることを考えると、注目すべき結果だ。「私たちはシステムの精度だけを測っているのではありません。診断プロセスをどれだけ賢明かつ慎重に進めるかも測定しています」と、マイクロソフトAIヘルスのAI責任者ハーシャ・ノリ氏は述べた。

次に研究チームは、ボストンのベス・イスラエル・ディーコネス医療センターとの協力のもと、救急部門の待合室で患者をトリアージするツールの能力を試験する。この試験は、トリアージの判断が即時に重要な意味を持つ実際の臨床ワークフローにおいて、実験室の結果が通用するかどうかを示すものとなる。また、日常的な臨床利用への移行は規制審査の対象となることが予想される。診断に係るAIツールは、米国では通常、医療機器の監督下に置かれるためだ。

— ロイター