ショーン・アンソニー・エディ/ゲッティイメージズ
医師 + 機械: 皮膚科医が AI 画像ベースのテクノロジーと力を合わせると、診断の精度が向上することが証明されています。
Q: AI は医療分野を含むあらゆる業界に浸透しています。テクノロジーが進化するにつれて、皮膚科医 (および患者) が皮膚がんと闘うのにどのように役立つのでしょうか?
ヴィシャル・アニル・パテル医師：AIと聞くと、『2001年宇宙の旅』や『ターミネーター』、つまり人間と機械の対決を描いたSF映画の破滅的なイメージが浮かびます。しかし、皮膚科医や患者として、私たちはテクノロジーを恐れるべきではありません。私たちはスマートフォンを使って、ある場所から別の場所へより速く行く方法を調べます。スマートフォンは交通状況を考慮に入れ、車や公共交通機関で最速のルートを選択できるようにしてくれます。これはすべてAIの働きです。皮膚科では、AIは疑わしい部位の皮膚鏡画像や臨床画像を瞬時に分析し、最適なルートを決定するのに役立ちます。人間はアルゴリズムと同じレベルで情報や画像を処理するようにプログラムされていないという証拠は数多くあります。ですから、テクノロジーを使って私たち自身を向上させない理由があるでしょうか？
2024年、FDAは、AIを用いてメラノーマ、扁平上皮癌（SCC）、基底細胞癌（BCC）などの皮膚がんを検出する光分光ツールであるDermaSensorを承認しました。このツールは、一次医療提供者が生検や専門医による治療をすぐに必要とする患者を特定するのに役立つため、一部地域における皮膚科医不足や待ち時間の長さの解消に貢献する可能性があります。しかし、あらゆる新しいツールと同様に、過剰使用は早期または無害な病変の過剰診断や過剰治療につながる可能性があるため、注意が必要です。この新しい技術は画期的なものとなる可能性を秘めていますが、まだ判断するには時期尚早です。私は慎重ながらも楽観的な見方をしています。
Q: このツールや同様のツールは、皮膚科医が行う生検の件数にどのような影響を与えるでしょうか?
皮膚がんは米国で増加傾向にある流行病であり、メスをすぐに使用せずに疑わしい病変を正確に特定できる能力は非常に貴重です。1980年代、90年代、2000年代初頭、皮膚科医は「疑わしい場合は切除する」という考え方を訓練されていました。患者が多数の処置を受けることは日常的でしたが、それは患者にとって最善なのでしょうか？経済的な観点から見て理にかなっているのでしょうか？これらの疑問がAIの議論の中心にあります。私たちは悪性のものを見つけるために多くの良性のものの生検を行っています。現在、疑わしい箇所が10箇所あり、ソフトウェアのアルゴリズムが皮膚がんのリスクが高いと判断した2箇所だけを生検すれば、残りの箇所は経過観察し、後で画像に基づいて再評価することができます。
Q: AI は診断後の皮膚がんの治療にどのように役立ちますか?
遺伝子発現プロファイリング（GEP）検査は、生検で悪性病変が見つかったかどうか、再発や転移のリスクが高いかどうかを判断するのに役立つAIの一種で、臨床医が最適な治療方針を決定するのに役立ちます。この検査は、特定の患者に放射線治療などの追加治療が必要かどうか、あるいはより頻繁な経過観察が必要かどうかを判断するのにも役立ちます。また、治療の段階を下げられる場合もあります。例えば、GEP検査で腫瘍のリスクが低いと示された場合、4週間にわたって週5日放射線治療を受けることができない90歳の高齢者に大きな扁平上皮癌（SCC）があっても、放射線治療が必要でしょうか？これは、必ずしも必要ではないのに、すべての虫歯に根管治療が必要だと人に言うようなものです。すべての皮膚がんが手術や放射線治療を必要とするわけではなく、補助免疫療法を追加することで効果が得られる場合もあります。AIによって診断精度が向上し、様々なツールを用いて患者のリスクをより適切に評価できるようになるでしょう。
Q: 皮膚科における AI の限界は何ですか?
多くの人が忘れがちなAIの重要な点は、機械学習技術は自己学習するように設計されているため、良い情報と悪い情報の両方から学ぶ必要があるということです。アルゴリズムで犯した間違いこそが、正しいやり方を学ぶのに役立つのです。そして、完璧である必要はありません。なぜなら、最終的な判断を下すのは専門家、つまり皮膚科医だからです。ですから、このツールを使って結果が納得できない場合は、この病変は疑わしいので生検が必要だという臨床判断に立ち返ります。これは、マイケルがGPSの指示に従って道のないところで曲がって川に突っ込む「ザ・オフィス」のエピソードのようなものです。曲がってはいけません！機械の指示が納得できない場合は、それに従うべきではありません。
Q: AI が皮膚科医に取って代わることを恐れている皮膚科医に対して、何と言いますか?
あなたは取って代わられることはありません。1980年代、飛行機のパイロットはロボットが自分たちの仕事を奪うだろうと考えていました。しかし今では、飛行機はより安全で、より速く、より効率的になっています。それでもパイロットがどれほど重要な存在であるかを見てください！人間の脳には限界があります。ですから、最も優秀な皮膚科医になるには、手持ちのツールを最大限に活用しなければなりません。これらのAIツールは、患者にとって理にかなうものであれば、私たちをより賢くしてくれるでしょう。だからこそ、皮膚科医の臨床判断が重要であり、今ではさらに重要になっています。最終的には、AIは私たちをより優れた、より効率的な皮膚科医にしてくれるでしょう。そして、皮膚科医が不足している現状を考えると、AIはこの問題の解決にも役立つかもしれません。
Q: では、皮膚科医と患者は AI にどのようにアプローチすればよいのでしょうか?
AI は急速に、そしてやや攻撃的に展開されており、私たちはそれを広く採用する準備がまだできていません。しかし、5 年以内にはそうなると思います。ですから、皮膚科医は AI について真剣に考え始めるべきです。現在、私たちはさまざまな製品を持っています。スマートフォンなどの携帯用ツールで高画質の写真が撮れるもの、皮膚のさらに奥深くまで観察できるダーモスコピーや共焦点顕微鏡などです。DermaSensor のような光分光法を使った新しいツールもあります。それらはすべて、さまざまなデータを処理する同様のソフトウェア アルゴリズムを使用しており、私たちの脳がさまざまな入力データを処理するのと何ら変わりません。このテクノロジーと皮膚科医のスキルを組み合わせれば、非常に高い精度レベルに到達できることが証明されています。
まずはAIの分野にアプローチし、その用途と限界を理解した上で、個々の皮膚科医としてAIに取り組むべきです。「これは患者にどのような影響を与えるのか？生検疲れのある患者に対して行う生検の回数は変わるのか？遺伝子発現プロファイリングスコアは患者に対する私の治療方針を変えるのか？もしそうでないなら、そもそもこの情報は必要なのか？」といった疑問を投げかけてみてください。このようなアプローチを取れば、AIを診療に取り入れるのはよりスムーズになると思います。
これらのツールは、患者さんがより安心感と主体性を持って治療に取り組むのに役立つでしょう。患者さんが自分の肌の状態を写真に撮り、自己観察を行い、その情報を医師と共有できるツールに期待しています。皮膚科医の診察を受けて何も問題が見つからなければ大丈夫、という考え方がありますが、医療はそうではありません。医療はパートナーシップです。皮膚科医が10分間の診察で全てを正しく判断できるとは期待できません。これらのツールは、双方にとって役立つでしょう。— ジュリー・ベインとクリスタ・ベネット・デマイオによるインタビュー
専門家について:
ヴィシャル・アニル・パテル医師は、ジョージ・ワシントン大学がんセンターの皮膚腫瘍学部長、ジョージ・ワシントン大学皮膚科の皮膚外科部長、およびジョージ・ワシントン大学医学・健康科学部の皮膚科および血液腫瘍学の准教授を務めています。パテル医師は、2020年に皮膚がん財団から研究助成金を受けました。
