医療におけるAIは依然として多くの課題に直面している

この情報は、10月25日に開催された「現代医学における包括的アプローチと新技術」をテーマにした同病院の科学会議において、ホアンミーサイゴン病院のドアン・ティ・タン・グエット理学博士によって共有された。

ドアン・ティ・タン・グエット理学博士によると、AIは心臓病学の多くの分野で優れた可能性を示しています。心不全においては、PanEchoディープラーニングシステムにより、駆出率の自動測定と弁膜症の検出が専門医に匹敵する精度で可能になります。メイヨークリニックのAI心電図（AI ECG）アルゴリズムは、単誘導心電図から無症候性の左室機能不全を検出し、遠隔心不全スクリーニングの可能性を広げます。

冠動脈疾患においては、米国食品医薬品局（FDA）の承認を受けたAI支援冠動脈疾患診断システム（Cleerly ISCHEMIA）が、アテローム性動脈硬化性プラークを定量化し、心筋虚血を予測することができます。緊急時には、RAPIDx AIシステムが胸痛の管理を支援し、治療ガイドラインの遵守率を向上させます。AIはまた、日常的な心電図検査やウェアラブルデバイス（Apple Watch、AliveCor）による潜在性心房細動の検出精度を向上させます。さらに、高血圧においては、機械学習モデルを用いることで、仮面高血圧や二次性高血圧の検出、心血管イベントの予測、積極的治療の効果が期待できる患者群の特定が可能になります。

しかし、AIの適用には、データの偏り、エビデンスの欠如、解釈の限界、明確な法的枠組みの欠如といった大きな障壁が存在します。さらに、AIへの過度の依存は医師の臨床スキルを低下させる可能性があり、データセキュリティと患者のプライバシーは依然として大きな課題となっています。

「AIは、心血管疾患のリスクをより正確に予測するために、心電図、画像、遺伝子データを組み合わせたマルチモーダル学習モデルへと進化しています。FDA承認デバイス、遠隔医療ツール、デジタル患者シミュレーターは、内科診療における応用範囲の拡大を期待できます」と、理学修士のドアン・ティ・タン・グエット博士は述べています。

同会議では、消化器内視鏡ユニットの責任者であるCao Hung Phong医師が、AIは人間の目では見逃しがちな小さな病変、ポリープ、あるいは早期がんの検出に役立つと述べました。AIは病変の検出だけでなく、病変の性質の分類にも役立ち、医師が正確な治療方針を決定するのに役立ちます。さらに、AIは内視鏡検査の標準化、画質の向上、検査時間の短縮、そして若手医師の育成にも貢献しています。

診断画像部門のグエン・フー・ティン医師によると、AI技術はCT画像を自動的に解析し、肺結節を高精度に検索・定量化し、Lung-RADS標準（肺がんスクリーニングシステム）に基づいた分類をサポートすることで、明確で一貫性のあるステージ評価を可能にします。このソフトウェアは、前後のスキャン画像を直接比較できるため、サイズや形態の変化をモニタリングできるだけでなく、成長率と成長指数も自動的に更新します。これにより、医師の時間を節約し、信頼性を向上させ、臨床判断により集中できるようになります。

同病院の2025年年次学術会議は「現代医学における包括的アプローチと新技術」をテーマに、心臓病学、消化器学、内視鏡検査、整形外科・脊椎手術、神経学・脳卒中、診断画像、腫瘍学、集中治療、泌尿器学、栄養学、看護学など、多くの主要分野を網羅する31の詳細な研究テーマの発表が行われました。