ChatGPT-4、膵嚢胞の分類に近乎完璧な精度を達成

人工知能（AI）が膵臓嚢胞の分類に高い精度を示す ニューヨーク市にあるメモリアル・スローン・ケタリングがんセンター（Memorial Sloan Kettering Cancer Center, 以下MSKCC）の研究者たちは、AIプラットフォームChatGPT-4を用いて膵嚢胞の進行を監視するための9つの臨床変数を抽出・分析しました。このAIモデルは、磁気共鳴画像（MRI）やコンピュータ断層撮影（CT）スキャンから特定のデータポイントを迅速に処理できるように設計されています。手動で電子カルテをレビューする放射線技師たちの手法と比較して、精度がほぼ同等であることが証明されました。 膵嚢胞は一般的に見られ、一部はがん化し手術が必要になるため、持続的な監視が必要です。AIがこれらの嚢胞を監視する際の主な臨床変数は、以下のようなものがあります： 嚢胞サイズ 主膵管径サイズ 病変数 主膵管拡大 支膵管拡大 固形状成分の有無 閉塞性病変の有無 膵萎縮 膵炎 研究チームは、2010年から2024年の間にMSKCCで監視されていた約1,000人の成人患者のデータベースを使用し、ChatGPT-4がこれらの9つの因子を識別し分類する能力を評価しました。結果は、米国外科医学会誌（Journal of the American College of Surgeons）に掲載されました。 「AIは医療研究を拡大し、患者の予後を改善するのに役立ちます」と同研究の共著者であり、MSKCCの肝膵胆道癌外科医であるKevin C. Soares博士は述べています。「一番多く聞かれる質問は『この嚢胞ががんになる確率はどのくらいですか？』ということです。これによって私たちは数千人の患者のMRIやCTスキャンを効率的に分析し、患者により正確な回答を与えることができます。これは、治療選択における不安を軽減し、患者が自信を持つ手助けとなります。」 次なるステップとして、研究者たちはAIを利用して研究質問の数を増やし、患者ケアをさらに強化したいと考えています。「AIがどの患者ががん化するかを予測できるかについて大きな関心があります。どのような患者が進行するのか、なぜ進行するのかを理解することで、監視のカスタマイズ化が可能です」とSoares博士は述べています。「患者の訪問回数を減らし、医療業界のコストを削減し、最終的には個別化された監視アプローチを提供することが目標です。」 研究者たちは注意しています。本研究はChatGPT-4のみを使用しており、結果は使用したデータに限定されます。AIは与えられた情報しか扱えないため、この研究成果が広範囲に適用される可能性は低いかもしれません。 本研究はAIの新たな可能性を示すものですが、より広範なデータと多様なAIプラットフォームを用いた研究が今後期待されます。MSKCCは、世界最高水準のがん治療と研究を行う専門施設で、革新的な技術を活用して患者ケアの一層の向上を目指しています。