AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している 新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

さまざまな分野で人工知能(AI)の活用が加速しているが、こと医療分野においては課題が山積している。このほど英国の研究所が実施した調査によると、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があることが明らかになったのだ。

新型コロナウイルスのパンデミック(世界的大流行)は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。

ところが、データサイエンスや人工知能(AI)の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。

報告書は2つの調査結果に基づくもので、数百に及ぶ症例を再点検し、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があると結論づけている。「この画期的な技術による成果を示す素晴らしい事例の数々を紹介したかったのです」と、研究所の医師で報告書の編集を担当したビラル・マティーンは語る。「しかし残念ながら、そうした輝かしい事例は見当たらず、見つかったのは数多くの問題点でした」

医療にAIを用いることのリスク

医療用としては比較的新しいツールであるAIのような技術が、パンデミックの“救世主”になれなかったとしても無理はない。だが、マティーンをはじめとする科学者たちによると、AIを使った新型コロナウイルス対策の失敗には、さらに多くの要素が影響している。寄せられた期待の大きさに反し、データとアルゴリズムの融合によって医療の改善を図ることの難しさが明らかになりつつあるのだ。

過去の医療データをサンプルとして用いた多くの研究からは、アルゴリズムが皮膚がんの発見や病状の予測といった特定の目的において優れた精度を発揮することが報告されている。現在そうしたアルゴリズムの一部は承認済みの医療機器に搭載され、医師が脳卒中や眼病の兆候を見極める際に役立っている。

しかし、AIを使った医療の構想はほかにもあるものの、その多くは初期の概念実証(POC)から先に進んでいない。研究者たちが警告するように、いまのところ多くの研究において、AIの導入を適切に検討するための要件を量的あるいは質的に満たすデータを活用できていないのだ。

こうした状況は、信頼に値しない技術が医療体制に紛れ込むことによる実害のリスクを高めている。実際に使われている医療アルゴリズムの一部には、信ぴょう性がないことや特定の患者層に対する偏見が含まれていることが確認されている。

健康データの利用における大きな困難

膨大な量のデータを処理するデータ・クランチングが医療の向上を助ける、という発想は新しいものではない。

一説によると、疫学の始まりは1855年だったとされる。ロンドン在住の医師ジョン・スノウが、コレラが水に媒介される感染症であることを証明するために、患者の発生地点を地図の上に記したのだ。さらに最近では、写真の選別やスピーチの文字起こしといったテクノロジー業界のさまざまな業務のなかで進化してきた機械学習技術を、医師や研究者、技術者たちが積極的に利用している。

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