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・パテル医学博士: AIは私たちに考えさせる 2001年宇宙の旅 or ターミネーター 人間と機械のSF映画のドゥーム。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早く行く方法を教えています。交通状況を考慮し、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。これらはすべてAIです。皮膚科では、 AIが皮膚鏡検査を瞬時に分析 あるいは疑わしい場所の臨床画像などから、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できるようにプログラムされていないという証拠はたくさんあります。では、テクノロジーを使って人間を改善しないのはなぜでしょうか?
2024年、FDAは、皮膚がんの検出にAIを使用する光分光ツールであるDermaSensorを承認しました。 黒色腫, 扁平上皮癌 （SCC）および 基底細胞癌 (BCC)。このツールは、プライマリケア提供者が、生検や専門治療のためにすぐに診察を受ける必要がある患者を特定できるようにすることで、一部の地域での皮膚科医不足と長い待ち時間の問題に対処できる可能性があります。しかし、他の新しいツールと同様に、過剰使用には注意が必要です。過剰使用は、初期または無害な病変の過剰診断と過剰治療につながる可能性があります。この新しいテクノロジーはゲームチェンジャーになる可能性がありますが、判断するには時期尚早です。私は慎重ながらも楽観的だと言えます。
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 米国で拡大する流行、そしてすぐにメスを使わずに疑わしい病変を正確に特定する能力は、非常に貴重です。1980 年代、90 年代、そして 2000 年代初頭、皮膚科医は「疑わしい場合は切除する」と考えるよう訓練されていました。患者が多数の処置を受けるのは日常的でしたが、それは患者にとって最善のことでしょうか? 経済的観点から見て理にかなっていますか? これらの質問は、AI に関する議論の核心です。 私たちは良性のものを多く生検します 悪性のものを見つけるためです。疑わしい斑点が 10 個あり、ソフトウェア アルゴリズムによって皮膚がんのリスクが高いと判断されたため、そのうち XNUMX 個だけを生検した場合、残りの斑点を観察し、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、生検が悪性病変であるかどうか、または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の一種であり、臨床医が最善の治療方針を決定するのに役立ちます。この検査は、追加の治療が必要かどうかを判断するのにも役立ちます。 放射線治療などの治療、特定の患者では必要、またはより頻繁なフォローアップが必要です。他の患者では、治療のエスカレーションを軽減するのに役立つ場合があります。たとえば、GEPテストで腫瘍のリスクが低いと診断されたときに、週90日の放射線治療にXNUMX週間通えないXNUMX歳の患者の大きなSCCに放射線治療を行う必要がありますか？それは、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誰かに言うようなものです。 皮膚がんは手術が必要です または放射線。他の人は、 補助免疫療法AI によって私たちの精度は高まり、さまざまなツールを使って患者のリスクをより正確に評価できるようになります。
Q: 皮膚科における AI の限界は何ですか?
多くの人が忘れているAIの要素は、機械学習技術は自己学習を目的としており、良い情報と悪い情報の両方から学習する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が、正しいやり方を教えてくれます。完璧である必要はありません。なぜなら、その場しのぎの対応は誰でしょうか？専門家は皮膚科医です。ですから、このツールを使っても結果が意味をなさない場合は、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頼ることになります。まるで、 オフィス マイケルが GPS が道のないところで曲がるように指示したため、川に車を突っ込んだとき。曲がってはいけません! 機械の指示が意味をなさないのであれば、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?
あなたに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代わりになると考えていました。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いかに重要であるかおわかりでしょう。人間の脳には限界があります。最も賢い皮膚科医になるには、持っているツールを活用する必要があります。これらの AI ツールは私たちをより賢くしてくれるでしょう。 if 患者にとって意味のあることです。だからこそ、皮膚科医の臨床判断が重要であり、今やさらに重要になっています。最終的には、皮膚科医の能力が向上し、効率も向上します。また、皮膚科医が不足しているため、この問題の解決にも役立つ可能性があります。
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AIの分野にアプローチし、その用途を理解する必要があります とその限界、そして個々の皮膚科医としてアプローチします。「これは患者にどのような影響を与えるでしょうか？生検疲れの患者に対して行う生検の数は変わりますか？遺伝子発現プロファイリングスコアは、患者のために私が行うことに変化をもたらしますか？もし変化がなければ、この情報は必要なのでしょうか？」このアプローチをとれば、診療に取り入れるのがよりスムーズになると思います。
これらのツールは、患者が安心し、自信を持つのにも役立ちます。患者が皮膚の上のものを写真に撮れるツールに興奮しています。 自分自身を監視する そしてその情報を医師と共有します。皮膚科医に診てもらって何も見つからなければそれでいいという期待があります。しかし、医療はそうではありません。パートナーシップなのです。皮膚科医が 10 分間の診察ですべてを正しく診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・パテル医学博士 パテル博士は、ジョージ・ワシントン大学がんセンターの皮膚腫瘍科ディレクター、ジョージ・ワシントン大学皮膚科の皮膚外科ディレクター、ワシントン D.C. のジョージ・ワシントン大学医学部・健康科学部の皮膚科および血液学/腫瘍学の准教授です。パテル博士は、2020 年に皮膚がん財団から研究助成金を受領しました。
