31歳の時、私の研究プロセスに転機が訪れました。それは、米国消化器病週間と欧州消化器病週間に参加した時でした。最も興味深いセッションは、消化器内視鏡における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、消化器内視鏡の分野では一度も話題に上ったことがありませんでした。数々の疑問が湧き、私は日本の先生に手紙を書き、「AIは内視鏡医に取って代わるのでしょうか？」と心配しました。先生の答えは、とても興味深く、ワクワクするものでした。AIは内視鏡医に取って代わるものではなく、支援ツールであるということです。AIが利用可能になれば、正常な症例の診断にかかる時間、労力、そしてリソースが短縮され、内視鏡医は困難な症例の診断と介入に集中できるようになります。このように、AIはリソース構造の再配分に貢献するでしょう。ベトナムの現状を見ると、AIは2つの役割で活用できると考えています。医師の能力を標準化するためのトレーニング支援と、術後管理による質の高い医療の提供です。 「内視鏡検査のプロセスにおいて、時間、画質、そして病変の見逃しを最小限に抑えることは非常に重要です。それが、当初は同僚たちと共に、AIを消化器内視鏡検査に応用する研究を始めるきっかけとなりました。しかし、最初は適用の可能性について難しさや懸念を感じていました。」これが、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ストーリーです。その後、彼女と同僚たちは、ベトナムにおける消化器内視鏡検査技術へのAI適用という困難な道のりを歩み始めました。

180日と180夜の「旅と道の探求」

ベトナムは消化器疾患の罹患率が高い国ですが、特に地方では、患者の大多数が消化器疾患の検査のための専門技術にアクセスできません。医療機関における早期消化管病変の診断・発見能力も限られています。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（胃、食道）の病変の割合は11%、大腸ポリープの割合は26%です。ベトナムでは、公式統計はないものの、機器や医師・看護師の経験のばらつきが、特に地方の病院において患者の診断時に病変を見逃すリスクを潜在的に引き起こしているのが現状です。この問題を克服するためには、テクノロジーの助けが必要であることに多くの医師が同意しています。しかしながら、ツール不足による困難に直面しています。ハン博士らが消化器内視鏡におけるAIの研究に着手した当時、多くの有名機器メーカーが内視鏡にAIソフトウェアを搭載していましたが、コストが非常に高く、自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、特に地方病院や郡立病院はそのような高価なシステムを導入する余裕がありませんでした。解決すべき経済的な費用対効果の問題は、ベトナム特有のAIアルゴリズムを開発し、特に地方において様々な内視鏡を統合できるシステムを開発することで、草の根レベルの医師が病変の検出能力を向上させることでした。研究チームは、ベトナム人の特定の病変を記録した大規模な画像データセットと、ベトナムの内視鏡専門家による評価に基づいて、世界の報告書に匹敵する精度を持つ「Make in Vietnam」AIアルゴリズムが誕生することを期待していました。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胃腸内視鏡医が「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。

准教授ダオ・ヴィエット・ハン博士。写真：ホアン・ハ

このアルゴリズム開発における最大の難しさは、画像データセットの構築です。ハン准教授は次のように述べています。「AIにおいて最も重要なのは、画像データセットが十分に大きく、画像数は最大数百万枚に及ぶことです。また、形態学的に多様性があり、正確にラベル付け・ゾーン分けされている必要があります。しかし、ベトナムの内視鏡システムは不均一であるため、画像収集プロセスは単純ではありません。世界では、2018年に報告書を発表するために、国際的な研究グループが5～7年前から研究を開始しなければなりませんでした。」最初の数日間の道のりを振り返り、彼女はこう語りました。「最初の6ヶ月間は、まさに『歩きながら探求する』日々でした。専門家の間で意見の一致を見極め、内視鏡画像における病変の位置を特定し、病変に正しい名前を付ける必要がありました。そして、ITエンジニアのグループと言葉を交わす方法も模索しました。あの期間は、私たちにかつてないほどの忍耐力と根気強さを教えてくれました。もし、ベトナムの消化器内視鏡業界と患者さんの共通の利益のため、大局的な視点がなかったら、多忙な医師や長い列に並ぶ患者さんたちは、昼夜を問わず、それぞれの画像を詳細に描写して議論する時間など取れなかったでしょう。」医師、講師、科学指導者、マネージャーという「目まぐるしい」勤務スケジュールの中、ハン医師は午前3時～4時でも同僚からの電話を逃すことはありませんでした。電話がかかってくると、彼女はすぐに照明を点灯し、ズームレンズを開いて、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話し合いで、早朝の診察スケジュールで次の日を再開するためには、午前6時前に話し合いを終えなければならない場合もありました。同僚たちに刺激を受けたハン医師と同僚たちは、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、そして期待感にも刺激を受け、力づけられました。

初期の成果

ハン博士らが開発した人工知能ソフトウェアの初期有効性は、現在までに大腸ポリープの検出率と下部消化管の良悪性病変の分類率が98～99%に達しています。食道がんや胃がんなどの上部消化管の病変検出アルゴリズムの精度は80～85%に達しています。下部消化管の病変、特に大腸ポリープについては、ポリープ検出アルゴリズムの開発が完了し、ステップ2では病変の良悪性分類を行い、内視鏡検査中に医師が即座に介入できるようになりました。ハン博士は、「将来的には、この製品が医療現場で使われる機器としてだけでなく、研修や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として活用され、経験の浅い医師がどこで働いていてもスキルと知識を向上させることができるようになることを期待しています」と述べています。さらに、研究チームは、患者に直接役立つ2つのスマートフォンアプリもリリースしました。1つは大腸内視鏡検査の準備を支援する専用アプリ、もう1つは胃食道逆流症の管理を支援するアプリです。AIの優位性を認識する医師が増えていることは間違いありません。しかし、ハン准教授によると、この技術の強みを医療分野全体で活用するためには、ベトナムはコア技術ソリューションを適正なコストで構築し続ける必要があります。さらに、AIが真に医師の強力な「アシスタント」となるためには、もう一つの重要な課題を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。「これまでに発表されたデータは非常に良好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とトレーニングが行われているシステムの間で、AIと医師は意見の一致と調和を図ることができるでしょうか？これは、世界中の多くの大規模研究グループが直面している共通の課題です」とハン准教授は述べています。
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通過、6年後に准教授に任命され、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副所長、ベトナム消化器学会副事務局長を務め、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。34歳の時、医療技術分野でゴールデングローブ賞、そしてベトナムの将来有望な若手賞を受賞しました。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グローバルネットワークの会長も務めています。

ベトナムネット

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