原掲載：自由時報自由健康網

【記者：楊綿傑／台北報道】世界初！新たな国民病である肺がんに立ち向かうため、治療は一刻を争います。台北医科大学チームは、臨床ビッグデータをAIと統合し、診断から治療薬まで6つのモデルを構築し、画像、臨床データなど全方位の内容を網羅し、2年の歳月をかけて「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。医師と患者に診断、投薬、予後評価を提供し、現在臨床試験に投入されています。

国健署の資料によると、肺がんは台湾で発生率が上位3位に入り、死亡率は1位で、5年生存率は約26％であり、発見時には末期であることが多いです。肺がん治療の意思決定には、診断時の正確な画像内容、治療と投薬で考慮される発がん遺伝子変異など、多くの複雑な要因を考慮する必要があります。ビッグデータとAIを使用することで、早期の意思決定を支援し、医療効率を高めることができます。

台北医科大学副学長の陳震宇氏が率いる研究チームは、学際的な専門家を集め、科学技術部の支援の下、AIビッグデータを付加価値化し、革新的な人工知能肺がんモジュールを使用して、臨床CTスキャンとデジタル病理画像判定を支援し、臨床データと遺伝子データを組み合わせ、世界に先駆けて革新的なプラットフォーム「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。

陳震宇氏は、チームが開発した「全自動低線量CT肺がん遺伝子変異予測モデル」は、300枚以上のCT画像から自動的に腫瘍を検出し、正確に切断・演算し、腫瘤の種類と可能性のある遺伝子変異を判断し、肺結節の処理に関する推奨事項を自動的に報告できると述べました。

さらに、雲象科技と協力して、「全自動デジタル肺腺がん病理遺伝子変異予測薬剤選択モデル」を開発し、迅速に自動的にラベル付けし、上皮成長因子受容体（EGFR）の最も一般的な遺伝子変異状態を予測し、病理学と数千人の臨床データを組み合わせることで、早期の精密投薬を支援します。

チームはまた、「病理報告自然言語処理（NLP）自動判定薬剤選択推奨システム」と「肺腺がん全遺伝子投薬推奨モデル」を開発しました。人工知能自然言語処理技術を使用して、患者の病理報告を入力するだけで、生存率の高い健康保険と自己負担の推奨薬剤を自動的に取得できます。また、治療効果と生存期間を関連付け、患者に類似し予後が最良の薬剤選択治療の推奨事項をスクリーニングします。これは、数百件の病理報告を読んだ数十人の専門家が共同で行う意思決定に似ています。

手術不能または転移・再発した進行肺がんの場合、システムは患者の状態を世界中の新薬臨床試験サイトと自動的に照合し、患者が最適な臨床試験と照合する機会を提供し、患者に新たな治療方向をもたらします。

陳震宇氏は、この計画は3年目に入り、開発された技術モデルは国内外で特許を申請中であり、異なる病院と協力して臨床検証を行っており、将来的に製品化開発を進め、実際の治療応用を目指すと述べました。