AIがコロナ治療を支援 NVIDIAと20カ国の病院が共同研究

英ケンブリッジのアデンブルック病院は、世界の20の病院とNVIDIAとともに、人工知能(AI)を用いてCOVID-19患者の酸素必要量を高い精度で予測するモデルを開発した。医療へのAI応用が着実に進んでいること示す事例だ。

AIがコロナ治療を支援  NVIDIAと20カ国の病院が共同研究
"U.S. Navy Doctors, Nurses and Corpsmen Treat COVID Patients in the ICU Aboard USNS Comfort"by NavyMedicine is marked with CC PDM 1.0

要点

英ケンブリッジのアデンブルック病院は、世界の20の病院とNVIDIAとともに、人工知能(AI)を用いてCOVID-19患者の酸素必要量を高い精度で予測するモデルを開発した。医療へのAI応用が着実に進んでいること示す事例だ。


Nature Medicine誌に掲載されたこの研究では、COVID-19の症状を持つ患者の胸部X線写真と匿名化された電子健康データ、人工統計学的データをアルゴリズムで分析した。

アルゴリズムがデータを学習すると、その分析結果をもとに「EXAM」というAIツールが構築され、救急外来に到着してから24時間以内の患者の酸素必要量を、感度95%、特異度88%以上(つまり高い精度)で予測できることがわかった、と論文は主張している。

今回の研究では、機械学習の一種である連合学習(Federated learning、以下FL)が用いられた。FLは、開発者や組織が、複数の場所に分散したトレーニングデータを使って、集中的にディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングすることができる学習手法。この技術により、組織は臨床データを直接共有することなく、共有モデルで共同作業を行うことが可能になる。

FL方式では、学習前のモデルを他のサーバに送信して部分的な学習タスクを実行させ、その結果を送り返して中央のサーバで統合する。これは、トレーニングが完了するまで繰り返し行われる。

この分散的な性質からFLでは医療データに関わるプライバシーへの配慮が可能だ。データはローカルに維持され、クライアントと連携サーバーの間ではモデルの情報のみが伝達されるためだ。

FLにより、世界中の約1万人のCOVID-19患者の予後が分析され、その中には2020年のパンデミックの第一波でアデンブルック病院に来院した250人も含まれていた。

論文は、FLを用いてモデルを学習した結果,16%の有意な性能向上が得られたと記述し、FLを採用する有効性を主張している。

このモデルでは、34層の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて胸部画像の特徴を抽出し、内視鏡画像の特徴と結合することで、内視鏡画像と胸部画像の両方の情報を融合する。

北米、南米、ヨーロッパ、アジアの共同研究者が集まった今回の研究では、わずか2週間のトレーニングで、患者の酸素必要量を高品質に予測することができ、医師が患者に必要なケアのレベルを判断するのに役立つ知見を得ることができたとされる。

a, EXAM研究に貢献した20の異なるクライアントサイトを示す世界地図。 b, 各機関またはサイトが貢献した症例数(クライアント1は最も多くの症例を貢献したサイトを示す)。各クライアントサイトのサンプル数を補足表1に示す。Source: Ittai Dayan et al. 2021.
a, EXAM研究に貢献した20の異なるクライアントサイトを示す世界地図。 b, 各機関またはサイトが貢献した症例数(クライアント1は最も多くの症例を貢献したサイトを示す)。各クライアントサイトのサンプル数を補足表1に示す。Source: Ittai Dayan et al. 2021.

この研究は、アメリカ国立衛生研究(NIH)とケンブリッジ生物医学研究センター(Cambridge BRC)の支援を受けて行われた。米国のMass General Brigham病院とNIH、Cambridge BRCは現在、NVIDIAと新興企業Rhino Healthと協力して、EXAMに関する研究を継続している。

ケンブリッジ大学で本研究を主導したFiona Gilbert教授(アデンブルック病院名誉顧問放射線科医)は、「連合学習は、臨床ワークフローにAIの革新をもたらす変革力を持っています」と述べている。

ケンブリッジのアデンブルック病院では、症状が出る前にMRIの脳スキャンから認知症を診断するアルゴリズムを使った別のAI試験が行われている。また、Microsoft Research Cambridgeが開発した、がん患者の治療を加速させるAI深層学習ツール「InnerEye」を世界で初めて採用した病院でもある。

参考文献

  1. Dayan I, Roth HR, Zhong A, Harouni A, Gentili A, Abidin AZ, Liu A, Costa AB, Wood BJ, Tsai CS, Wang CH, Hsu CN, Lee CK, Ruan P, Xu D, Wu D, Huang E, Kitamura FC, Lacey G, de Antônio Corradi GC, Nino G, Shin HH, Obinata H, Ren H, Crane JC, Tetreault J, Guan J, Garrett JW, Kaggie JD, Park JG, Dreyer K, Juluru K, Kersten K, Rockenbach MABC, Linguraru MG, Haider MA, AbdelMaseeh M, Rieke N, Damasceno PF, E Silva PMC, Wang P, Xu S, Kawano S, Sriswasdi S, Park SY, Grist TM, Buch V, Jantarabenjakul W, Wang W, Tak WY, Li X, Lin X, Kwon YJ, Quraini A, Feng A, Priest AN, Turkbey B, Glicksberg B, Bizzo B, Kim BS, Tor-Díez C, Lee CC, Hsu CJ, Lin C, Lai CL, Hess CP, Compas C, Bhatia D, Oermann EK, Leibovitz E, Sasaki H, Mori H, Yang I, Sohn JH, Murthy KNK, Fu LC, de Mendonça MRF, Fralick M, Kang MK, Adil M, Gangai N, Vateekul P, Elnajjar P, Hickman S, Majumdar S, McLeod SL, Reed S, Gräf S, Harmon S, Kodama T, Puthanakit T, Mazzulli T, de Lavor VL, Rakvongthai Y, Lee YR, Wen Y, Gilbert FJ, Flores MG, Li Q. Federated learning for predicting clinical outcomes in patients with COVID-19. Nat Med. 2021 Sep 15. doi: 10.1038/s41591-021-01506-3. Epub ahead of print. PMID: 34526699.

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