1725696654
2024-09-04 16:00:21
無料アップデートで最新情報を入手
サインアップするだけで 人工知能 myFT ダイジェスト – 受信トレイに直接配信されます。
新しい人工知能基盤モデルは、テクノロジーによって推進される医療診断の最新の進歩として、複数のがんの種類を正確に検出し、治療法を評価し、生存率を予測することができます。
「チーフ」と呼ばれるこのモデルは、分析できる腫瘍の幅広さと患者の転帰を予測する能力の点で画期的だとハーバード大学医学大学院の発明者たちは言う。
チーフは次のように強調する 人工知能 熟練した人間の目でも見逃してしまうような特徴の重要性を見抜くことができるため、画像に基づく診断技術の向上に寄与しています。
「私たちの目標は、幅広いがん評価タスクを実行できる、機敏で多用途な ChatGPT のような AI プラットフォームを作成することでした」と、ハーバード大学医学大学院ブラバトニック研究所の生物医学情報学助教授である Kun-Hsing Yu 氏は述べています。「私たちのモデルは、さまざまながんのがん検出、予後、治療反応に関連する複数のタスクで非常に有用であることがわかりました。」
最近のAIの進歩により、 テクノロジーの悪用に対する懸念一方、楽観論者は、地球温暖化は医学や気候科学などの分野で人類に長期的な利益をもたらす力もあると主張している。
論文で説明されているチーフ ネイチャー誌に掲載 現在、このシステムは腫瘍組織のデジタルスライドを読み取ることで機能しています。まず、1,500 万枚のラベルなし画像セクションと、19 種類のがんをカバーする 60,000 枚の組織スライド画像全体を使用してトレーニングされました。
研究者らによると、その目的は、チーフが組織のある部位の詳細な変化を、より広い文脈と関連付けられるようにすることだった。研究者らは、世界中の24の病院と患者集団から集めた約2万枚の全スライド画像でその性能をテストした。
論文によると、チーフはがん細胞の検出、患者の転帰の予測、腫瘍の起源や治療反応に関連する遺伝子パターンの存在の特定において、他のAI診断方法より最大36％優れた性能を示した。他の現行モデルとは異なり、チーフは腫瘍細胞を採取してデジタル化する技術に関わらず、その性能を維持できる汎用性を備えていると研究者らは付け加えた。
チーフは、がん検出においてほぼ94パーセントの精度を示し、食道、胃、結腸、前立腺の腫瘍では96パーセントにまで上昇した。腫瘍細胞のパターンを特定のゲノム異常に結び付ける能力は、費用がかかり時間のかかるDNA配列解析を必要とせずに、最善の治療法を提案するのに役立つ可能性があると科学者らは示唆した。
論文によると、このモデルは、早期に死亡した患者と比較して、長期の癌生存者の免疫細胞の数が多いことなど、腫瘍周囲の組織に関するさらなる情報を提供した。
チーフや同様のアプローチがさらなる研究で検証されれば、現在そのような治療が行われていない国々を含め、「特定の分子変異を標的とした実験的治療から恩恵を受ける可能性のあるがん患者を早期に特定する」ために使用できる可能性があるとユー氏は述べた。
AI モデルは、そのスピードとパターン検出能力により、画像診断の分野で医療専門家にとってますます有用な味方となっている。まだ不完全ではあるが、トリアージやセカンド オピニオンとして、あるいは医師が見落としたり知らなかったりする可能性のある洞察を生み出すのに役立つ可能性がある。
カリフォルニア州のスクリプス研究トランスレーショナル研究所の創設者兼所長であるエリック・トポル教授は、Chiefは、成長を続ける診断基礎AIモデルの分野における重要な新しい全がんツールとなるようだと述べた。
4月、ボストンのブリガム・アンド・ウィメンズ病院のハーバード大学医学部の研究者らは、 2つのモデル 2つのロボット（UniとConchとして知られる）は、患者の組織から採取した顕微鏡スライドを読み取り、解釈し、分類しました。これらのロボットは、病気の検出から臓器移植の評価に至るまでの診断タスクで優れた結果を示し、新しい稀な病気を特定する能力も示しました。
トポル氏は、進化する新しいAI基盤診断モデルは「診断と予後の精度の向上を含め、スライド画像全体から優れた洞察を提供する」と約束していると述べた。
#AIの進歩により癌診断の改善への期待が高まる