バスキュラーアクセス管理におけるAI活用の最前線と未来

AI in vascular access management：current status and future directions

はじめに

　近年の医療分野におけるデジタルトランスフォーメーションの加速に伴い，人工知能（artificial intelligence：AI），とりわけ機械学習やディープラーニングの応用技術は目覚ましい進歩を遂げている。AIは単なるデータ解析ツールを超え，診断支援，治療方針の決定，予後予測といった臨床の核心に迫る役割を果たしつつある。現在，医療AIのブームを牽引しているのは，データに含まれる特徴を自動的に抽出・学習するディープラーニング技術であると報告されている。従来の機械学習では，人間が明示的に「特徴量」を定義する必要があったが，ディープラーニングではデータそのものからAIが特徴を学習するため，複雑なパターン認識において人間を凌駕する成果を上げている。特に畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN）を用いた画像認識技術は，放射線画像や病理画像の解析において専門医に匹敵する精度を達成しており，医療現場への導入が急速に進んでいる^1）。