AIはより高速で信頼性の高いMRIスキャンを生み出せるか？

医療に関しては、近年、人工知能やディープラーニング (深層学習) が非常に重要な役割を果たしています。MRIにおけるAIは驚くべき飛躍ではありませんが、結果的に個々の患者だけでなく、医療業界全体に大きな変革をもたらす可能性があります。

AIはすでにCTスキャンでCOVID-19の症例を検出するために使用されており、25人のCOVID-19陽性患者のうち17人を検出したのに対し、専門家はすべての患者をCOVID-19陰性と診断していました。

MRIが理想的でない理由

MRIスキャン、または磁気共鳴画像法は、技術が開発された当初、医療業界に大きな変化をもたらしました。体内を鮮明に確認することができるため、今まで気づかなかった問題が診断可能になり、治療することが可能になりました。ただ、いくつかの欠点もあります。

MRI検査は15分から90分ほどかかりますが、かなりの苦痛を伴う可能性があります。閉所恐怖症の患者にとっては入り続けている事だけでもつらく、また、誰であっても同じ姿勢で1時間近く横になる検査は負担が大きくなります。ましてや患者はすでに痛みや体調不良を抱えていることが多く、検査のために長時間じっとしているのは苦痛になってしまいます。

MRI検査の高速化によるメリット

スキャンを速くしたい理由はたくさんあります。

・アーチファクトが少ない

MRI装置の中では、人は痛みや苦痛を感じていることが多いため、動き回ることがあります。動いてしまうと、画像の一部が崩れてしまい、診断に支障をきたします。

・待ち時間の短縮

MRIは非常に時間がかかり、技術者は一人一人がスキャンを終えるのを待ってから次の人を移動させなければならないからです。スキャン時間が短くなれば、同じ時間でより多くの人をスキャンすることが可能になります。

・患者の苦痛を軽減

スキャンによって痛みや苦痛を感じる患者にとっては、検査時間が短くなり、精神衛生上も非常に良くなります。1時間もじっとしていられない患者も、検査を受けることができるようになります。

・コストの節約

病院や診療所では、スキャンを高速化することで、多くのコストを削減することができます。患者一人あたりにかける時間が少なくて済むので、収益が増え、

支出も減ります。MRIにかかる時間を短縮することは、関係するすべての人にとって非常に有益であることは明らかですが、実際にこれを実現することができるのでしょうか。

AIがどのように役立つか

スタンフォード大学の研究者たちは、ミュンヘン工科大学とライス大学の教授たちと協力し、MRIの新しい技術を開発しました。AIを使うことによって、MRIのプロセス全体を高速化することが可能だと気づきました。

MRI装置が収集したデータの解像度や量を下げ、不足した情報をAIで補うといった斬新な発想ですが、それは非常に理にかなったものでした。

その方法は、低解像度の画像を収集するというものです。集めたデータは少なくなりますが、その時点でAIがMRI画像を再構築し、細かい部分を置き換えていきます。数学的なプロセスによってギャップが埋められ、医師が診断装置として使用できるようになります。

もともと、AIにはこのような手法はできないと考えられていました。研究者たちは、訓練されたニューラルネットワークと訓練されていないニューラルネットワーク、そしてすでに使われているAI以外の画像再構成方法を検討しました。そして、それぞれの手法を試し、MRIで撮影された多くの画像をつなぎ合わせるのに、どれほどの効果があるかを検証することにしました。

訓練されたネットワークは何年もかけて教え込まれたものであり、訓練のために非常に高品質なサンプル画像が必要であることがすぐに明らかになりました。また、MRIセッションをより短くするためには、多くの実践的な監視が必要になります。

その結果、訓練を受けていないAIネットワークは、AIの中でも最先端の選択肢であり、独自に学習するため、監視や訓練を受ける必要がないことがわかりました。しかし、他の手法と同様に、研究者たちが懸念していた以下の問題が発生しました。

・小さな画像の詳細を復元すること

・体の一部で学習したアルゴリズムが、別の部分をスキャンしなければならなくなった

場合の分布の変化

・患者が動いた際や、機器の不具合など、データ収集時の乱れに敏感になること

いずれの場合も、AIがこれらの問題に対処するのは難しく、将来性はあるものの、低速バージョンのMRIで撮影された高品質の画像を置き換えることはできないということです。患者にとっては残念なことですが、本来のスキャン方法は依然として必要であり、おそらくすぐには変更されないでしょう。

しかし、画像の細かい部分の判断に関しては、ニューラルネットワークが従来のモデルを大きく上回る結果となりました。研究者たちはこの最後の発見に驚きましたが、MRIの仕組みを変えるほどのインパクトはありませんでした。

最終結果

現時点では、MRI画像の復元に関してAIを用いることは間違いありません。 ただし、トレーニングを増やし、テクノロジーをさらに改善することで、AIが最終的にMRIを高速化する準備が整う可能性があります。 結局のところ、人工知能とディープラーニングは絶えず改善され成長しており、これは進歩があるため最終的にはMRIを高速化することが可能になるはずです。

大きな問題は、その時点でMRIの機能が向上しているのか、あるいは代替されているのかということです。医療業界で向上している技術はAIだけではないということです。