ミシガン大学の研究者らが、Primaと名付けたAIシステムを開発。脳のMRIスキャンを数秒で解釈し、神経疾患を最大97.5%の精度で特定する。このツールは、脳卒中や脳出血などの緊急事例も検知し、医療対応を迅速化する可能性がある。研究結果はNature Biomedical Engineeringに掲載された。
ミシガン大学の神経外科医トッド・ホロンが率いるチームが、患者の病歴とともに脳MRIスキャンを処理するビジョンモデルPrimaを発表した。ミシガン大学ヘルスの20万件以上のMRI研究と560万の画像シーケンスで訓練され、Primaは臨床データを統合して50以上の神経障害を診断する。 1年間の評価期間に3万件以上のMRI研究でテストされ、他の先進AIモデルを診断精度で上回った。疾患を特定するだけでなく、脳卒中などの即時対応が必要なケースを優先し、画像取得直後に脳卒中専門医や神経外科医にアラートを送る。 「世界的なMRI需要の高まりが医師と医療システムに大きな負担をかけている中、当AIモデルは迅速で正確な情報により診断と治療を改善し、負担を軽減する可能性がある」とホロンは語った。 共同筆頭著者の計算機科学・工学ポスドク研究員イーウェイ・リュウ氏は、速度と精度のバランスを強調：「脳MRI読影では精度が最優先だが、迅速なターンアラウンドタイムがタイムリーな診断と良好な転帰に不可欠だ。プロセスの主要ステップで、結果はPrimaが精度を損なわずワークフローを改善し、臨床ケアを効率化できることを示している。」 特定のタスクに限定された従来のAIツールとは異なり、Primaは放射線科医の手法を模倣して幅広い予測を扱う。データサイエンティストのサミル・ハラケ氏は、「Primaは患者の病歴と画像データを統合して包括的な健康理解を生み出す点で放射線科医のように機能する。これにより、幅広い予測タスクで優れた性能を発揮する」と指摘した。 放射線科主任のビカス・グラニ氏は、MRI需要増と人材不足の中でその意義を強調：「大規模医療システムの増加ボリューム対応か、資源限定の地方病院か、放射線サービスへのアクセス向上に革新的技術が必要だ。」 研究者らは電子カルテデータの追加と、マンモグラフィやX線などの他画像種への適応を計画。ホロンはこれを「医療画像のChatGPT」と形容し、臨床医支援ツールとして位置づけた。
