AI診療支援 -――画像，病理，診断と治療支援

AI-driven clinical support ――Imaging, pathology, diagnostic and therapeutic guidance

　コンピュータの計算能力の向上と機械学習研究の進展に伴い，AI（人工知能）研究が急速に発展し，医療分野でもAIが臨床現場へ導入されつつある．腎領域でも放射線画像，病理画像，臨床データを用いたさまざまなAIモデルの研究開発が進んでいる．画像解析では分類，検出，セグメンテーションといったタスクに加え，放射線画像から深層学習で直接特徴量を抽出し解析を行うdeep radiomics，セグメンテーション化した病理画像を用いて定量解析を行うpathomicsなどの手法が開発されている．臨床データ解析では，大規模データセットを用いた急性腎障害（AKI）予測AIが報告されている．血液透析分野では，わが国で至適除水量予測AIの薬事承認に向けた臨床性能試験が進行中である．高リスク領域である医療分野でのAI実装のためには，Fairness（属性によらず不当な性能差を生じさせない），Universality（異なる環境での汎化性能を有する），Traceability（開発・出力過程が遡及可能である），Usability（安全かつ効率的に運用できる），Robustness（入力のばらつきに対して性能を維持する），Explainability（出力に臨床的に意味のある説明を提供する）を満たす，Trustworthy AIの設計が求められる．