トロント大学のチームによって開発された新しい人工知能（AI）ツールは、癌患者のための放射線療法治療プログラムを作成するために必要な時間を大幅に短縮する立場にあるかもしれません。
AIが作成した関連する治療プログラムを確認するために、研究者は、従来の方法で放射線療法のスケジュールを作成した頭頸部がんの217人の患者を調べました。計画は似ていた。
「開発されたAI最適化エンジンは他にもありますが、私たちの背後にあるコンセプトは、現在の医療のベストプラクティスをより厳密に模倣することです」とトロント大学工学部の研究の筆頭著者であるAaronBabierは述べています。
現時点では、個々の患者の腫瘍に対する放射線治療計画の作成には数日かかる可能性があり、癌は成長と進化を続けることが多いため、患者にとって貴重な時間ですが、これらの複雑な治療戦略の設計に時間を費やす医師にとっても貴重な時間です。
頭頸部がんは、腫瘍が患者ごとに著しく異なる可能性があるため、治療プログラムを設計するのが難しいことで有名です。研究者たちは、この機器がこのトリッキーで複雑な種類のがんに非常にうまく機能するので、前立腺がんのように、それほど変化を示さない、より一般的な種類のがんを処理できるはずだと期待しています。
この場合、Babierは、AIが医療専門家の代わりになることは想定されていないことを心配していますが、いくつかの重要な基礎を実行することで時間を節約できる可能性があります。プログラムが治療プログラムを作成すると、それでも放射線物理学者によってレビューされ、さらに数時間かかります。
AIは、がんの診断、監視、治療の将来において主要な役割を果たすことがよく知られていますが、機械学習ツールを使用して臨床上の決定を下す倫理について、一部の医療専門家から懸念が提起されています。スタンフォードの研究者とMDがニューイングランドジャーナルオブメディシンで今年初めに発表したそのような懸念の1つは次のように述べています。
「医師は、計算がどのように作成されるかを十分に理解し、結果を予測するために開発された統計モデルを作成するために使用される情報の出所を真剣に評価し、モデルがどのように機能するかを理解し、これらに過度に依存することを防ぐ必要があります。」
ここに、今日の医学における新しい技術開発に関するかなり一般的な問題があります。MDは、患者に関する決定に影響を与えるためにMDにどれだけ依存するかを完全に理解できるように、使用するまったく新しい診断方法を専門的に理解する必要があります。同様の議論が、絶えず物議を醸している癌のリキッドバイオプシーについても進行中です。
これらすべての問題にもかかわらず、ヘルスケア業界の人々からのAIへの投資は一般的であり、MicrosoftやIBMなどの大企業が現在さまざまなプログラムにAIを使用しています。多くの企業は、AIを、時間のかかる、猥褻な費用のかかる創薬手順を合理化するための可能な解決策と見なしているようです。トロントを拠点とするバイオテクノロジー企業BenchSciは、今日現在、創薬プロセスにAIを使用している製薬会社28社と新興企業97社を数えています。
AIを使用して放射線治療の治療設計を支援する場合、Babierは、彼の特定の機器は、革命ではなく、医療従事者が現在利用できるものを拡張したものであると述べています。
「これは基本的に、臨床現場に現在存在するものを支援するためのかなり単純なプラグインですが、現在利用可能なものよりもインテリジェントなパラメーターを使用しています」とバビエ氏は述べています。
AIによる放射線治療の最適化に取り組んでいるのはトロント大学のチームだけではありません。