腫瘍学者と病理学者は、人工知能の導入により専門分野が大きく変わることを経験する準備をしています。以前は顕微鏡、スライド、人間の目で検査されていたものがデジタル化され、強力なアルゴリズムによって画面を通じて分析され、以前はほんの数十個のデータやパターンを研究するために使用されていた時間内に、数百万のデータやパターンと比較できるようになりました。
病理検査室から突然変異を予測するアルゴリズムに至るまで、AI は診断を加速し、診断を正確かつ個別化しています。これにより、患者の経過と治療に対する反応についての腫瘍学者の予測が改善され、間違いが最小限に抑えられ、医療サービスの公平性と効率性が得られるまでの距離が短縮されます。
「腫瘍学は個別化された精密医療に向かって進んでいます」とマドリードのラパス大学病院の腫瘍内科部門長のハビエル・デ・カストロ博士は説明します。 「これには、腫瘍を遺伝的に区別し、治療を個別化するために、バイオマーカーを特定する分子診断を行うための大量のデータの収集とその徹底的な分析が含まれます。この文脈において、AIは大量のデータを正しく解釈し、診断の精度を高め、患者の治療に対する反応を予測する鍵となります」とマドリード自治大学医学部准教授でもあるデ・カストロ氏は言う。
「AI は、大量のデータを正しく解釈し、診断の精度を高め、患者の治療に対する反応を予測する鍵となります。」
ハビエル・デ・カストロ マドリードのラパス大学病院腫瘍内科部門長
この革命の基礎となるのはコンピューターによるデジタル病理学であり、これにより顕微鏡があっという間に博物館の展示品に変わる可能性があります。 「この分野では組織サンプルの画像をデジタル化し、従来の顕微鏡で分析するのではなく、人工知能の助けを借りて画面を通して分析します」とバルセロナのヴァル・デブロン病院の病理学者、ジョルディ・テンプラーナ博士は説明する。 「これにより、さまざまな病理医チーム間のネットワークが可能になり、情報を共有し、可能な限り最大限の因果関係を持って研修医を訓練できるため、私たちの専門分野が変わりつつあります」と、欧州デジタル統合病理学協会（ESDIP、英語の頭字語）の教育委員会会長でもある同氏は主張する。
コンピュータデジタルパソロジー
とは何ですか
人工知能 (AI) と機械学習モデルを組み合わせた分野 (ディープラーニング) ビッグデータ分析用。
デジタルパソロジー 組織サンプルの画像をデジタル化して画面上で表示します。従来の顕微鏡を置き換えます。
計算病理学 AI をこれらのデジタル画像に適用して分析します。パターンの特定、腫瘍の分類、結果の予測などを行います。
貢献するもの
腫瘍医療の分野では、これは革命を表しています。サンプルのデジタル化とその後のデジタル化されたプラットフォームによる徹底的な分析のおかげで、チーム間のデータの保存と交換が容易になるだけでなく、専門医へのアクセスが少ない場所でもテレパソロジーによる遠隔診断が可能になるからです。
腫瘍患者の診断とフォローアップに対する AI の影響
組織の分子病理学的分析において
コンピューターによるデジタル病理学により、ビッグデータと画像を包括的に分析して、腫瘍の遺伝的特異性を特定することができます。
診断では
速度が向上し、精度とカスタマイズ性が向上し、エラーが減少します。 AI アルゴリズムは腫瘍をより正確に識別して分類し、形態学的特徴によって腫瘍をサブ分類することもできます。
治療中
AI により、各患者の治療に対する反応、その有効性、さらには副作用の影響も予測できるため、最大限にパーソナライズされています。
フォローアップでは
より正確になり、通院回数も減ります。治療が完了すると、AI を使用して、各ケースのレビューとモニタリングの頻度を多かれ少なかれ徹底する必要があるかどうかを決定できます。各患者を遠隔から監視できるため、通院を減らすことができます。
デジタルパソロジーを使用すると、目に見えないパターンを検出して診断をより正確にすることができます。さらに、副作用を予測し、治療に対する各患者の反応を予測することもできます。病理医にとって、組織標本の比較と分析には多くの時間がかかりました。 「人間の目で行う前は、時間のかかる退屈な作業でしたが、今では AI により、より正確かつ迅速に組織サンプルを定量化できるようになりました」と、マドリードの 12 月 12 日大学病院の病理解剖部門の責任者であるフェルナンド ロペス リオス博士は述べています。
「将来的には、AIによって腫瘍の形態を分析することにより、診断をさらに正確にするスクリーニング方法が開発される可能性があります。」
フェルナンド・ロペス・リオス 10月12日 マドリッド大学病院病理学解剖部門長
バイオマーカーは腫瘍内科医にとって真の情報の宝であるため、診断の精度を高めるためには非常に重要です。それらは、データをコンピュータデジタル病理学と比較および分析することによって検出されます。バイオマーカーは、がん患者の診断から院外検査までの道のりを大幅に改善します。 「AI は、治療に対する反応や患者の進行の予後を予測するためのバイオマーカーの特定と定量化に役立ちます」とロペス リオス氏は説明します。 「将来的には、AI によって腫瘍の形態を分析することにより、診断をさらに正確にし、患者の予後をより正確に予測するスクリーニング方法の開発が可能になる可能性があります。」
「AI は人間の限界を超えて、細胞を非常に正確に表示することができます」とジョルディ テンプラーナ博士は強調します。 「さらに、より多くの専門家が同じ判定にアクセスできるため、再現性と公平性が向上します。たとえば、組織検出アルゴリズムにより、すでに腫瘍のパターンを認識できるようになっているため、がんのグレードを判定し、スクリーニングを実施し、適切な患者に優先順位を付けることができるため、治療への応答時間が短縮されます。」
ハビエル・デ・カストロ博士は、バイオマーカーの同定は、治療の副作用やリスクを予測したり、特定の薬剤に対する患者の反応を予測したりするのに役立つと付け加えた。 「さらに、AI を通じて患者を遠隔監視できるため、病院外での管理も改善され、来院が減ります。」
「組織検出アルゴリズムにより、すでに腫瘍のパターンを認識できるようになり、がんのグレードの判定、スクリーニングの実施、適切な患者の優先順位付けに役立ちます。」
ジョルディ・テンプラーナ バルセロナのヴァル・デブロン病院の病理学者
「AI は組織データのより適切な分類のおかげで診断情報を向上させ、腫瘍学を変えています。これにより、患者の臨床展開に関する予後がより正確になり、バイオマーカーを通じて特定の治療に対する患者の反応を予測するのに役立ちます」とロペス・リオス博士は主張します。
これからの道
インタビューを受けた医師たちは、私たちが AI 導入の初期段階にあり、一部の病院や自治コミュニティでは他の病院よりも導入が進んでいることを認識しています。組織サンプルをデジタル化する技術は依然として高価ですが、バイオマーカーによる診断を促進し、腫瘍疾患の予後を改善するための基礎となります。
その確立は、科学的検証、専門的なトレーニング、医療現場での倫理的統合にかかっています。欧州臨床腫瘍学会 (ESMO) の最近の文書では、AI ベースのバイオマーカーの使用に関する最低限の倫理基準が設定されており、人工知能の「安全かつ包括的な」導入を達成するためのガイドが専門家に提供されています。この文書は、AIの「読み書き能力」を医師に訓練するよう求め、特にAIが人間の専門家の判断を置き換える場合には、結果の「堅牢な自動検証」を提唱している。
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