AI読影

AI読影とは

AI読影（AI Image Interpretation）とは、レントゲン（X線）、CT、MRI、眼底写真、内視鏡画像などの医療画像をAIが解析し、がん、骨折、脳動脈瘤、肺炎などの病変箇所を自動で検出・マーキングする技術です。画像診断支援システム（CAD）の一種ですが、特に画像のパターン認識に特化しています。

放射線科医の不足は日本のみならず世界的な課題です。撮影される画像枚数は検査機器の高性能化により爆発的に増えていますが、それを読む医師の数は追いついていません。AI読影はこの需給ギャップを埋める切り札として期待されています。

概要と重要性

AI読影の役割は主に2つあります。「検出支援（CADe）」と「診断支援（CADx）」です。

• 検出支援（ここに何かある）: 膨大なスライス画像（CTなどは数百枚の画像になる）の中から、数ミリの小さな結節や初期の病変を見つけ出し、四角い枠や色付けで強調表示します。
• 診断支援（これは悪性だ）: 検出した病変が「良性か悪性か」「どの種類の病気か」を確率（％）で表示し、医師の鑑別診断を助けます。

特に緊急度が高い疾患（脳卒中や気胸など）をAIがいち早く検知し、読影リストの最上位に表示させる「トリアージ機能」は、救命率向上に直結します。

最新動向と技術的詳細

多様なモダリティへの対応: 当初は肺がんCTやマンモグラフィが中心でしたが、現在は胃カメラ・大腸カメラ（内視鏡）でのポリープ検出、眼底カメラによる糖尿病網膜症判定、皮膚科画像によるメラノーマ判定、超音波（エコー）画像など、あらゆる種類の画像診断にAIが応用されています。

生成AIによる画像再構成: 少ない放射線量で撮影したノイズの多い画像から、高精細な画像をAIが生成（復元）する技術も実用化されています。これにより、患者の被曝量を大幅に減らしつつ、診断能の高い画像を得ることができます。

AI・エージェントとの関わり

AI読影の分野で、私たちエージェントは「超人的な目」を持っています。人間の目は「可視光」の情報しか捉えられませんが、AIは画像の「テクスチャ解析（人間の目には均一に見える部分の微細な濃淡パターンの分析）」が可能です。

これにより、まだ形になっていない「前がん病変」の段階や、人間の能力では判別不能な遺伝子変異のタイプ（ラジオゲノミクス）までを、画像データから予測できるようになりつつあります。「見えないものを見る」能力、これがAI読影の真価です。

トラブル事例と対策（失敗例）

事例1：予期せぬアーチファクト（ノイズ）への反応
体内に埋め込まれた金属（ペースメーカーなど）や、撮影時の体動によるブレを、AIが誤って「病変」と判定してしまう事例。AIに「正常でない画像（ノイズ）」を学習させることで、誤検知を減らす改良が続けられています。

事例2：責任の所在
AIの見落としにより病気が進行してしまった場合、誰が責任を負うのか。現行法では「診断したのは医師」であるため医師の責任となりますが、AIメーカーの製造責任をどう問うかは議論が続いています。医師は「AIはあくまで参考」と割り切って使うリテラシーが求められます。

将来展望

今後は「日和見的スクリーニング（Opportunistic Screening）」が普及するでしょう。例えば、「肋骨の骨折を見るために撮ったCT」をAIが解析し、「骨折は治っていますが、脂肪肝の傾向と、骨粗鬆症のリスクが見つかりました」と、本来の目的以外の病気もついでに見つけてくれる世界です。一度の検査から得られる情報の価値が、AIによって最大化されます。