臨床および実験腫瘍学ジャーナル

がん治療における人工知能

ラジェシュ・ラビンドラン・ナイル

人工知能（AI）とは、機械に埋め込まれたシミュレートされた知能を指す用語です。これらの機械は、人間のように「考える」ようにプログラムされ、人間の行動を真似します。人工知能の目標には、学習、推論、知覚などがあり、機械は数学、コンピューターサイエンス、言語学、心理学などに基づく学際的なアプローチを使用して配線されます。人工知能は誕生以来、科学者や一般の人々から同様に精査されてきました。共通のテーマの 1 つは、機械が非常に高度に発達して人間が追いつけなくなり、機械が独自に進化して指数関数的に自分自身を再設計するという考えです。もう 1 つは、機械が人々のプライバシーをハッキングし、武器にさえなる可能性があるというものです。その他の議論では、人工知能の倫理や、ロボットなどのインテリジェント システムが人間と同じ権利で扱われるべきかどうかが議論されています。人工知能（AI）は、研究と直接的な患者ケアの両方の環境で世界中の病院や診療所に登場しており、機械学習は患者の転帰を予測し、病気を診断し、治療法を提案するために使用されています。腫瘍学の分野では、新興のAI技術により、腫瘍を検出し、がんを診断し、患者の反応に基づいてリアルタイムで調整される化学療法治療の推奨を生成することさえできます。GoogleのAIアルゴリズムは、がんの転移を92％の精度で検出できます。GoogleのAIソフトウェアは、患者が入院する期間の予測から再入院の可能性、さらには死亡リスクの評価まで、さまざまなヘルスケア機能を網羅しています。膨大な医療記録を迅速にふるいにかけてこれらの指標を評価することに加えて、GoogleのAIにはさまざまな病理学的機能があります。糖尿病性眼疾患の検出、ゲノム研究の拡大、がん検出のためのデジタル病理学の使用は、最も顕著な用途の一部です。 Google の AI によるがん検出機能は、「ギガピクセルの病理画像によるがん転移の検出」と題された論文で発表されました。コンピューターが視覚パターンを認識して予測を行う手法である畳み込みニューラル ネットワークを使用して、100 × 100 ピクセルという小さな腫瘍を 92.4% の精度で検出しました。