ディープラーニングアルゴリズムを医療スキャンの修正に利用するのはやめよう。「非常に不安定な」技術が誤った診断につながると科学者が警告

AIアルゴリズムで強化された医療スキャンには注意が必要だ。ソフトウェアは小さなエラーを起こしやすく、誤った診断につながる可能性があると研究が警告している。

一部の科学者は、アルゴリズムが医師やコンピュータープログラムによる評価のために画像品質を自動的に向上させることができれば、ディープラーニングのコードによって医療スキャンにかかる時間を短縮できると主張している。

しかし、今週米国科学アカデミー紀要（Proceedings of the National Academy of Sciences）に掲載された研究結果によると、その画像にはしばしば欠陥があることが明らかになった。腫瘍などの微細な部分が、いわゆる「強調」処理によってぼやけたり、完全に消えてしまったりする可能性がある。また、不要なノイズが突然現れ、医師の懸念材料となることもある。

「医用画像診断におけるAIへの関心は非常に高く、現代医学に革命を起こす可能性を秘めている。しかし、無視できない落とし穴も存在する」と、研究論文の共著者で、英国ケンブリッジ大学応用数学・理論物理学部の准教授、アンダース・ハンセン氏は述べた。

「AI技術は医用画像処理において非常に不安定であり、入力の小さな変化が出力に大きな変化をもたらす可能性があることが分かりました。」

研究者たちは、MRI、CT、NMRスキャンの精度を向上させる6つの畳み込みニューラルネットワークをテストしました。各ネットワークには、脳内に小さな腫瘍が含まれている可能性のある画像や、スキャン中に患者が少し動いた場合など、わずかな欠陥がある可能性のある画像など、様々な画像が入力されました。

「AIとディープラーニングを使って医用画像を再構成する場合、患者の動きなどによって生じる可能性のあるごくわずかな破損でも、まったく異なる結果をもたらす可能性があることが分かりました。つまり、これらのアルゴリズムには必要な安定性が欠けているということです」とハンセン氏は述べた。

研究チームは、これらの不安定なアルゴリズムは、臨床現場で医用画像の品質を向上させるには信頼性が足りないと考えています。

「現在、医療画像再構成のためのディープラーニングアルゴリズムの開発が盛んに行われている」と、論文の共著者でカナダのサイモンフレーザー大学数学科の准教授ベン・アドコルク氏はザ・レジスター紙に語った。

「しかし、これらのアルゴリズムは数学的に十分に理解されていません。特に、それらが堅牢であるかどうかについては保証がありません。したがって、不安定なアルゴリズムが臨床応用に浸透しないように、潜在的な不安定性を検出できる手順を整備することが不可欠です。」

代わりに、彼は圧縮センシングに頼るより伝統的な手法の使用を推奨しています。研究チームは、この分析結果が、画像再構成アルゴリズムを開発する他の企業や、米国食品医薬品局（FDA）などの政府機関によって活用され、実用化の承認前にシステムが基準を満たしていることを確認するのに役立つことを期待しています。®