サイエンス・デイリーによると、アメリカのノースウェスタン大学医科大学が開発した世界初の臨床プロセスに統合された生成型人工知能（AI）による画像診断システムは、医学画像の診断を革命的に変える可能性を秘めています。このシステムはミリ秒単位で命に関わる疾患を特定でき、世界中で不足している放射線科医師の危機に対し革新的な解決策を提供しています。

このAIシステムは、ノースウェスタン大学が運営する12の病院で全面的に展開されました。2024年の実際の運用開始から5か月間の間、このシステムは約2万4千件もの放射線科レポートを解析し、報告書の生成効率を平均して15.5％向上させました。一部の医師ではその効率が最大で40％も向上し、精度には変化はありませんでした。さらに後続の研究では、CT画像の解析においては80％もの効率向上が見られました。

AI 医療

市販されている専門分野限定のAIツールとは異なり、このシステムは完全なX線やCT画像を読取ることができ、95％完成度の個別化されたレポートを自動生成します。医師が確認と承認を行うためのものです。システムは重要な発見を要約するとともに、診断や治療に関する補助テンプレートも提供します。

特に重要的是、システムにはリアルタイムの警告機能があり、気胸などの致死的な病状を即座にマークし、レポート作成中にカルテと交差検証を行います。緊急事態が発見されると医師に直ちに通知します。

このAIシステムは全て独自に構築されており、訓練データはすべて医療システム内のリアルな臨床資料から取得されています。これにより、一般的なAIモデル（例：ChatGPT）に依存する従来の手法とは異なり、システムは軽量化され、より正確かつ計算資源に依存せず、動作が高速化しました。

研究者たちは、このAIシステムが全身のX線画像全般で高い精度と効率を示すのは初めてだと述べています。

データによると、2033年までにアメリカでは4万2千人の放射線科医師が不足すると予測されており、一方で画像検査の件数は毎年約5％増加しています。このAIシステムは、診断レポートの提出時間を数日に短縮して数時間にすることを可能にし、人材不足の圧力を効果的に緩和できると期待されています。

研究チームは強調しており、この技術の目的は医師を置き換えることではなく、診断を迅速に行う手助けを行い、特に緊急ケースでは重要な役割を果たすことを目指しているとしています。