「31歳の時、私の科学研究に転機が訪れました。それは私がアメリカ消化週間とヨーロッパ消化週間に参加したときでした。最も興味深い科学セッションは、胃腸内視鏡検査における 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あり、消化管内視鏡検査の分野では一度も言及されていませんでした。一連の疑問が浮かび上がり、「AIは内視鏡医に取って代わるのだろうか？」と心配して、日本の先生に手紙を書きました。彼の答えは、私をとても興味深く興奮させました。AIは、人を置き換えることはできませんが、サポートするツールです。 AIにより、正常な症例を診断するために必要な時間、労力、リソースが短縮されます。内視鏡医は、困難な症例の診断と介入に重点を置きます。したがって、AI はリソース構造の再分配に役立ちます。ベトナムの現状を見ると、AIは、医師の能力を標準化するためのトレーニングのサポートと、内視鏡検査のプロセスにおける時間、画質の確保、病変の見逃しの最小化を支援する事後チェックという2つの役割に応用でき、非常に価値があると思います。それが、消化器内視鏡検査へのAIの応用を研究するというアイデアを実行に移し始めたきっかけでした。当初、同僚たちと私は、応用の可能性について困難を感じ、懸念していました。」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、彼女と同僚たちはベトナムで AI を胃腸内視鏡検査技術に適用するという困難な道を歩み始めました。

180日と180夜の「旅と道の探究」

ベトナムは消化器疾患に苦しむ人口が多い国ですが、特に地方では大多数の患者が消化器疾患を検査するための専門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・検出能力も限られている。医学文献によると、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、機器や医療経験の不均一性により、患者の診断時に負傷を見逃すリスクが生じ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、ツール不足のため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問題は、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、それによって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消化器内視鏡医が「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た。「AIにとって最も重要なのは、画像データセットが十分に大きいことです。その数は数百万枚に上る可能性があり、形態的にも多様で、正確にラベル付けされ、位置が特定されていなければなりません。」しかし、ベトナムの内視鏡検査システムは不均一であるため、画像収集プロセスは簡単ではありません。世界では、2018年に報告書が発表されるまでに、国際的な研究グループが5〜7年前に活動を開始しなければなりませんでした。彼女は初期の旅を振り返り、次のように語っています。「最初の 6 か月間の「歩きながらの探求」を今でも覚えています。私たちは専門家の間で共通の意見を見つけ、内視鏡画像上の病変の領域について合意し、病変に正しい名前を付ける必要がありました。 IT チームと協力して言語を解釈する方法を見つける必要がありました。その期間は私たちに前例のない忍耐と忍耐を教えてくれました。より大きな視点、つまりベトナムの消化器内視鏡業界と患者の共通の利益がなければ、多忙な勤務スケジュールの医師や長い列に並んで待っている患者は、議論のために写真を一つ一つ詳細に描く努力を昼夜問わず費やすことはできないでしょう。医師、講師、科学指導者、マネージャーという「目まぐるしい」仕事スケジュールを抱えながらも、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の場合、早めの予約スケジュールで新しい日を続けるために、話し合いは午前 6 時前に終了する必要があります。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ただけでなく、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

これまでのところ、ハン博士らが実装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 では病変を良性か悪性かに分類して、内視鏡検査中に医師が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門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ことは間違いない。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、合理的なコストでコア技術ソリューションを構築する必要があるという。さらに、AI が真に医師の強力な「アシスタント」になるためには、もう 1 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。 「これまでに公開されたデータは非常に肯定的な結果を示していますが、常に疑問や疑念を抱く専門家と、常にアップグレードされトレーニングされるシステムの間で、AIと医師は評価において合意し、調和できるでしょうか？ 「これは世界中の多くの大規模研究グループも直面している共通の問題です」とハン准教授はコメントした。
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に合格し、6年後に准教授として認められ、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歳で、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本以上の国際論文と60本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

ソース