31歳の時、私の研究プロセスに転機が訪れました。それは、米国消化器病週間と欧州消化器病週間に参加した時でした。最も興味深いセッションは、消化器内視鏡におけるAI（人工知能）の応用でした。当時、ベトナムではこの問題は非常に新しいもので、消化器内視鏡の分野では一度も話題に上ったことがありませんでした。数々の疑問が湧き、私は日本の先生に手紙を書き、「AIは内視鏡医に取って代わるのでしょうか？」と心配しました。先生の答えは、とても興味深く、ワクワクするものでした。AIは代替できるものではなく、支援ツールであるということです。AIが利用可能になれば、正常な症例の診断にかかる時間、労力、そしてリソースが短縮され、内視鏡医は困難な症例の診断と介入に集中できるようになります。このように、AIはリソース構造の再配分に貢献するでしょう。ベトナムの現状を見ると、AIは2つの役割で活用できると考えています。医師の能力を標準化するためのトレーニング支援と、術後管理による質の高い医療の提供です。内視鏡検査のプロセスにおいて、時間、画質、そして病変の見逃しを最小限に抑えることは非常に重要です。これが、消化器内視鏡検査へのAIの応用研究というアイデアの実現に向けた私のモチベーションです。当初は同僚たちも私も、適用の難しさや可能性について懸念を抱いていましたが、実現に向けて着手しました。これは、ハノイ医科大学病院内視鏡センター副センター長、ダオ・ヴィエット・ハン准教授の冒頭のお話です。その後、彼女と同僚はベトナムで AI を胃腸内視鏡検査技術に適用するという困難な道のりを歩み始めました。

180日と180夜の「旅と道の探求」

ベトナムは消化器疾患に苦しむ人々の人口が多い国ですが、特に地方の患者の大多数は消化器疾患の詳細な検査のための技術を利用できません。医療機関における早期の消化器病変の診断・検出能力にも限界がある。医学文献によれば、先進国では、内視鏡検査で見逃される消化管がん病変（胃、食道）の割合は 11% で、大腸ポリープの場合は 26% です。わが国では、公式統計はないものの、特に地方の病院では、設備や医療経験の不均一性が患者の診断時に怪我を見逃すリスクをもたらしているのが現実です。この問題を克服するには、テクノロジーが必要であることにほとんどの医師が同意しています。しかし、ツールの不足により困難に直面しました。ハン博士らが胃腸内視鏡検査におけるAIの研究を始めた当時、多くの有名な機器メーカーが内視鏡にAIソフトウェアを組み込んでいましたが、コストが非常に高く、各社の最新機器にしか対応していませんでした。一方、ベトナムの医療機器資源は限られており、特に省や地区の病院ではそのような高価なシステムを保有することができません。解決しなければならない経済的費用対効果の課題は、ベトナム製のAIアルゴリズムを開発し、特に地方において多くの種類の内視鏡を統合できるシステムを開発し、草の根レベルの医師が病変を検出する能力を高めるのを支援することです。研究チームは、ベトナム人の特定の傷害を記録した大規模な画像データセットとベトナムの内視鏡医による評価に基づいて、世界の報告書と同等の精度を持つ「Make in Vietnam」AIアルゴリズムが誕生することを期待している。ハン博士によると、2019年に小規模な研究で肯定的な結果が示された後、2020年からハノイ、ホーチミン市、フエの20人以上の経験豊富な胃腸内視鏡医が「オンラインで集められ」、ハノイ工科大学の同僚と協力して研究を行い、製品を開発したという。

准教授、Dao Viet Hang博士。写真：ホアン・ハ

このアルゴリズムを作成する上で最大の課題は、画像データセットを構築することでした。ハン准教授は次のように述べています。「AIにとって最も重要なのは、十分な大きさの画像データセットです。その数は数百万枚に及ぶ可能性があり、形態学的多様性と正確なラベル付け・ゾーン分けも必要です。しかし、ベトナムの内視鏡システムは不均一であるため、画像収集プロセスは単純ではありません。世界では、2018年に報告書を発表するために、国際的な研究グループが5～7年前から研究を開始しなければなりませんでした。」彼女は最初の数日間の道のりを振り返り、こう語りました。「最初の6ヶ月間は、まさに『歩きながら探求する』日々でした。専門家の間で意見の一致を見極め、内視鏡画像における病変の位置を特定し、病変に正しい名前を付ける必要がありました。そして、ITエンジニアのグループと言葉を交わす方法も見つけなければなりませんでした。あの期間は、私たちに前例のないほどの忍耐力と根気強さを教えてくれました。もし、ベトナムの消化器内視鏡業界と患者さんの共通の利益のために、大局的な視点がなかったら、多忙な医師たちや長い列に並んで待つ患者さんたちが、昼夜を問わず、時間をかけて一つ一つの画像を詳細に描き、議論を重ねることなどできなかったでしょう。」医師、講師、科学指導者、管理者という「目まぐるしい」仕事スケジュールを抱えるハン博士は、午前 3 時から 4 時の間であっても同僚からの電話を決して逃しません。その時、彼女はすぐにライトを点灯し、ズームを開いて同僚と共に収集した内視鏡画像を一つ一つ分析しました。緊急内視鏡介入を終えたばかりの医師との会話で、早めの予約スケジュールで新しい一日を続けるために話し合いを午前 6 時前に終わらせなければならない場合があります。ハング博士と彼女の同僚たちは、同僚たちから刺激を受けると同時に、消化管病変の検出能力を高めるのに役立つツールに対する患者の好奇心、興奮、期待にも刺激を受けました。

初期の成果

これまでに、ハン博士らが導入した人工知能ソフトウェアの有効性は、大腸ポリープの検出率と下部消化管の良性病変と悪性病変の分類率が98～99％であることを示している。食道がん、胃がんを含む上部消化管では、病変検出アルゴリズムは 80 ～ 85% の精度を達成します。下部消化管の病変、特に大腸ポリープについては、医師はポリープを検出するためのアルゴリズムの開発を完了しており、ステップ 2 では病変を良性または悪性に分類して、医師が内視鏡検査中にすぐに介入できるようにします。 「将来的には、この製品が医療施設で使用される機械になるだけでなく、トレーニングやeラーニングシステムの構築のための豊富な画像データベースソースとなり、下位レベルの医師がどこで働いていてもスキルと知識を向上させることができるようになることを期待しています」とハン博士は述べた。さらに、研究チームは、大腸内視鏡検査の準備をする患者をサポートする専用アプリケーションと、胃食道逆流症の管理を支援するアプリケーションなど、患者に直接役立つ 2 つのスマートフォン アプリケーションもリリースしました。 AIの優位性を認識する医師が増えていると言えるでしょう。しかし、ハン准教授によると、医療分野全般でこの技術の強みを活用するには、ベトナムは引き続き、適正なコストでコア技術ソリューションを構築していく必要があるという。さらに、AI が医師にとって真に強力な「アシスタント」となるためには、もうひとつの重要な問題も解決する必要があります。それは医師（人間）とAI（機械システム）の相互作用です。 「これまでに発表されたデータは非常に肯定的な結果を示していますが、常に疑問や疑念を投げかける専門家と、常にアップグレードとトレーニングを続けるシステムの間で、AIと医師は意見の一致と調和を図ることができるでしょうか？これは、世界中の多くの大規模研究グループが直面している共通の課題です」とハン准教授はコメントしました。
准教授のダオ・ヴィエット・ハン博士（1987年生まれ）は、ハノイ医科大学を優秀な成績で卒業し、29歳で博士論文を無事に審査し、6年後に准教授に任命され、ベトナム最年少の女性准教授の一人となりました。ハン博士は現在、ハノイ医科大学病院内視鏡センターの副所長、ベトナム消化器学会の副事務局長を務めており、ベトナムにおける消化器内視鏡検査へのAI応用の先駆者です。彼女は34歳の時に、医療技術分野でゴールデングローブ賞とベトナムの有望な若手女優賞を受賞した。現在、この女性医師は20以上の国際論文と60以上の国内論文を執筆しており、ベトナム若手知識人世界ネットワークの会長も務めている。

ベトナムネット

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