原文：健康医療網に掲載

肺がんは「新国民病」とも言えるでしょう。最新の衛生福利部国民健康署の癌統計報告によると、肺がんの初回診断で末期と診断される割合は約7割に達し、2年平均生存率は約15％です。早期スクリーニングのみが予後を改善する機会となります。中華民国放射線医学会理事であり、台北医学大学副学長の陳震宇教授は、現代の科学技術はますます進歩しており、台北医学大学付属病院は「肺がん臨床人工知能意思決定支援システム」を開発しました。診断、治療、予後の決定において、AI技術を導入することで、患者の状態をより迅速かつ完全に評価し、診断の正確性を効果的に高め、精密な治療を提供し、生存率を向上させます。

7割の患者が初回診断で「末期」と診断され、早期スクリーニングの重要性が浮き彫りに

医学界の意見は一致しており、肺がんは十大癌の中で発生率が3位であり、5年死亡率が最も高いのも肺がんです。肺がんは早期には症状がなく、台湾では約7割の患者が初回診断時にすでに「末期」です。陳震宇副学長は、末期とは手術ができないことを意味し、早期のみが手術可能であると説明しました。なぜなら、末期に手術をしても生存期間は長くならないため、放射線療法、化学療法、免疫療法、標的療法などの補助療法が必要になるからです。もし薬物療法が効果的でない場合、患者は臨床試験を選択し、新薬を試す必要があります。

陳震宇副学長研究チームの集合写真。左から張資昊情報部長、許明暉データ部長、陳志榮教授、陳震宇副学長、黎阮国慶講師、蕭世欣主任

従来の胸部X線、CTスキャンには、依然として死角と課題が存在

陳震宇副学長は、「早期の肺がんは無症状である可能性があり、これが診断の困難な点です」と述べました。一般的な健康診断では、胸部X線が撮影されますが、特に「すりガラス状陰影」のような早期肺がんの診断率は低く、X線ではほとんど見えません。また、心臓や肋骨が肺病変の一部を遮り、死角を形成する可能性があります。しかし、胸部X線は健康診断において、心臓の大きさや肺感染症などを同時に評価できるため、依然として重要な役割を果たしています。

そのため、現在の肺がんスクリーニングでは、低線量コンピュータ断層撮影（Low-Dose computed tomography, LDCT）が主に用いられています。LDCTは非常に高速で、約10秒でスキャンが完了し、死角がありません。医師の聴診や胸部X線のような従来の症状に基づく診断の限界を克服しています。しかし、陳震宇副学長は、肺のLDCT検査では約300枚の厚さ約1ミリメートルの画像が生成され、髪の毛のように細かいため、大量の画像を医師が確認するには非常に高い眼力が必要となると指摘しました。肺には多数の血管があり、小さな点として表示されるため、結節と誤診され、偽陽性が発生し、患者が不要な追加検査を受けることになる場合があるからです。

陳震宇副学長（左から2番目）2021年度未来技術展

台北医学大学、AI技術を導入し、遺伝子変異、良悪性などを迅速かつ正確に判断

肺がんは早期スクリーニングが必須であり、最も効率的な診断ツールを使用し、診断の正確性を高め、偽陽性を回避する必要があります。これに対し、台北医学大学付属病院は「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発し、数秒以内に300枚以上の画像から正確に結節の位置を特定し、同時に3D立体方式で結節の境界を描写します。陳震宇副学長は、「放射線オミクス（radiomics）技術を使用することで、元の画像に表示された結節から数万点の情報を抽出することができ、さらにシステムにはすでに4,000～5,000例の肺がん患者の分析画像があり、オミクス比較を行うことで、AI機械学習のトレーニングを実施し、患者の肺結節が悪性かどうかを自動的に判断できます」と述べました。

陳震宇副学長はさらに、最近開発されたソフトウェアは、画像で観察された腫瘍に発がん性遺伝子変異があるかどうかを判定することもできると述べました。末期の患者は手術ができないため、通常、化学療法または標的薬物療法を最初に受け、腫瘍が一定の大きさに縮小してから手術を行い、寿命を延ばす機会を得ます。特に標的薬物療法では、最初にがん組織の腫瘍遺伝子分析を行い、遺伝子変異を特定する必要があります。ほとんどの患者において、最も一般的なのは「EGFR遺伝子変異」であり、EGFR変異を特定することは非常に重要です。なぜなら、「精密治療」のために選択できる薬物が多いためです。そして、LDCTにAI技術を導入することで、75％の確率で遺伝子変異を特定し、良性または悪性を80％の確率で特定し、90％の確率で肺がんの位置を特定できます。

AIは、医師が患者の追跡調査を評価するのにも役立ちます。陳震宇副学長は、結節はがん化する可能性があり、各結節の大きさは異なるため、米国放射線学会が提案したLung Radsガイドラインに従って結節の大きさをスコア評価すると述べています。2点の場合、ほとんどが良性であり、年に1回の追跡調査で十分ですが、4点に進展した場合、3か月ごとに追跡調査を行うか、生検を行う必要があるかもしれません。しかし、医師にとって、優れた視力が必要なだけでなく、腫瘍がEGFR遺伝子変異型であるかどうかを予測することはできません。一方、医師ごとにLung Radsの理解が異なるため、推奨される追跡調査期間が異なる可能性があり、特にスコアの判断は非常に複雑で評価が難しいため、台北医学大学が開発したAIソフトウェアは、Lung Radsスコアを自動的に計算し、効率と精度を向上させます。

診断の正確性と精密治療を効果的に向上させ、医師と患者の医療意思決定を支援

陳震宇副学長は、「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」は、臨床医と患者が治療意思決定を行うのを支援できると述べました。実際、台北医学大学のAIはLDCTだけでなく、数千件のデータビッグデータ、遺伝子バンクなどを通じて患者の生存率を予測し、ビッグデータを介して肺がんの脳転移確率を予測し、脳MRI検査を使用して、患者が早期に適切な薬物療法を受けて脳転移を抑制できるようにします。

しかし、将来AIは医師に取って代わるのでしょうか？陳震宇副学長は、「AIも間違いを犯し、過剰診断を行い、患者に不要な検査を受けさせる可能性があるため、最終的な決定は依然として臨床医と患者の話し合いによって行われます。したがって、AIは決して医師に取って代わることはなく、情報参照または根拠のあるリマインダーを提供し、診断レベルを向上させ、効率を高め、AI技術を導入することで、診断と治療の能力を大幅に改善、加速、促進できます」と説明しました。