クリス・マンシーがViz.aiの共同創業者となったのは2016年のことだった。潤沢な資金を得て、人工知能（AI）分野でボードゲームの攻略［日本語版記事］や、ユーザーの表情をまねる絵文字（アニ文字）［日本語版記事］の開発に取り組んできた。

同時に、マンシーは脳卒中患者の脳細胞を救うアルゴリズムの開発も行ってきた。Viz.aiは人工知能（AI）とディープラーニング（深層学習）を活用して医療データを分析し、医療プロセスの改善を提案するサーヴィスなどを手がける企業だ。

米食品医薬品局（FDA）は18年2月、Viz.aiが開発したアルゴリズムの臨床利用を認可した。AIを使って医療をより効率的で効果的なものにするための、小さなブレイクスルーといえる。

米疾病予防管理センター（CDC）によれば、米国では40秒に1人が脳卒中に見舞われる。医師たちは、発作後は1分1秒を争うという事態を、ぞっとするほど簡潔な言葉でこう表現する。「時は脳なり」。治療を受けるまでに時間がかかればかかるほど、脳組織は死んでいく。時間の遅れは、障害にも、死にもつながる。

Viz.aiの最初の製品は、「時間との戦い」に打ち勝つため、救急（ER）患者のCTスキャンを自動解析するというものだ。iPhoneが写真から猫を見つけるのと同じような機械学習アルゴリズムを利用して、脳の主要な血管の中の閉塞箇所を発見するよう学習させた。

脳卒中の最も一般的な病態である閉塞らしきものをソフトウェアが発見したら、脳神経科医のスマートフォンに写真の確認依頼の通知が届く。ソフトウェアはさらに、最も重要と判断した写真に自動でフラグを付ける機能も備えている。

Viz.aiのスマートフォンアプリは、患者の脳画像に卒中の証拠が見つかったら専門医にアラートを送る。IMAGE COURTESY OF VIZ.AI

マンシーによると、このシステムのおかげで専門医が速やかに治療できるようになり、貴重な時間を節約して脳を守ることができるという。これまで、脳神経科医の電話が鳴るのは、放射線科医がスキャン画像を見たあとだった。

「誰かをお払い箱にするのではなく、並行するワークフローをつくることで卒中患者を早く見つけられるようにするのです。現状では、治療が間に合わない患者が少なくありません」とマンシーは言う。彼の会社には、元グーグルの最高経営責任者（CEO）であるエリック・シュミットのヴェンチャーファンドが資金を提供している。

一般職員が「撮影」、AIが「分析」、医師は「結果を診る」

FDAの認可が下りたということは、すなわち世界で最も注目されている医療規制当局が、AIアルゴリズムの臨床利用に門戸を開いたことを意味する。Viz.aiのアルゴリズムも認可にあたり、FDAは、規制対象の新たな区分を設けた。スキャン画像を分析し、最も緊急性の高いものを専門医に知らせる「トリアージツール」という区分だ。

FDA広報官のひとりによれば、FDAは安全なデジタル医療ツールの早期実用化やイノヴェーションの促進に向け、審査プロセスの改善を図っているという。FDAには17年、デジタルヘルスを専門に扱う部署［日本語版記事］が誕生したばかりだ。AIを活用した医療サーヴィスも含まれる。

マンシーは、自社初の製品向けの新たなカテゴリーができたことについて、「Viz.aiや競合企業が新たなアルゴリズムを商品化しやすくなります。米国の医療におけるAIの可能性が開けました」と歓迎する。Viz.aiは現在、脳卒中の別の要因である脳動脈瘤など、ほかの緊急事態の兆候についても画像を基に治療の優先順位を決定（トリアージ）できるよう、アルゴリズムに学習させている。

AIを使って疾病と闘う研究者はほかにもいる。スタンフォード大学とグーグルは、皮膚がんや目の疾患について、機械学習ソフトウェアが熟練した医師と同じくらいの精度で病気を発見できることを示した。

サンフランシスコで医療画像関連サーヴィスを手がけるArterysは18年1月、スキャン画像を分析してがんの治療に利用する機械学習ソフトウェアでFDAの認可を取得した。Arterysのアルゴリズムは、肺の結節や肝臓の病変に自動でハイライトを入れ、時間の経過とともに成長しているか、それとも治療に反応しているかを自動で記録する。

アイオワシティに拠点を置き、医療のオートメーション化を進めるIDxは、さらに大胆なAIの活用法を提案し、製品の認可をFDAに申請している。プライマリーケアクリニックにおける糖尿病網膜症の診断の向上を目的としたソフトウェアで、すでに臨床試験を終えている。

糖尿病網膜症は糖尿病の合併症のひとつで、専門医による治療がなければ失明にもつながる。この診断のために、非臨床職員が患者の網膜の写真を撮り、ソフトウェアが分析し、結果をプライマリーケアクリニックの医師に送る仕組みだ。

IDxの代表で、アイオワ大学で眼科学を研究する教授のマイケル・エイブラモフは、目の画像分析は今後、機械学習の臨床利用におけるホットな分野になると予測している。グーグルはインドの複数の病院で［日本語版記事］、糖尿病網膜症の発見を目的とした臨床試験を実施している。エイブラモフ教授は、「わたしたちが最初になるでしょう。ですが、わたしたちが切り開いた道をたどって大勢が追随してくれることを期待しています」と述べる。

患者と医師の未来は不確かなまま

一方で、Viz.aiとArterysの認可取得は、AIの臨床利用が急速に浸透しているとは決して言えない現状も示している。両社のアルゴリズムはあくまでもアドヴァイザーとして設計されたものであり、医師の役割を担うわけではない。最終的な診断と責任は人の手に委ねられているのだ。

「確かに画期的なことですが、両社とFDAは極めて慎重に、小さな一歩を踏み出したにすぎません」と、オーストラリアのアデレード大学で機械学習を研究する放射線科医、ルーク・オークデン＝レイナーは指摘する。

ハーヴァード大学の医療機関であるマサチューセッツ総合病院の放射線科部長代理を務めるキース・ドレイヤー教授によれば、機械学習ツールの実用化により、一種の自然実験ともいえる状況ができつつあるという。FDAはViz.ai製品の審査にあたり、患者300人のCTスキャンをソフトウェアで解析した研究結果を検討材料とした。だが、ドレイヤーは次のように指摘する。

「このような診断補助ツールが実際に患者の予後を改善したかどうかを判断するには時間がかかります。どれだけ効果があるかは、実用化されて、治療に影響を与えるものになってみないとわかりません。Viz.aiのアルゴリズムが脳卒中の証拠を発見できるかどうかを疑うわけではありませんが、病院のワークフローのなかにこうしたツールを統合するのは容易ではないでしょう」

未来の不確さは、放射線科医たち自身にとっても同じことだ。高性能な機械学習ツールが広く普及したら、彼らは職を失ってしまうのだろうか？ 米国放射線学会のAI諮問委員会で委員長を務めるジェラルディン・マクギンティによれば、AIの活用が過度に喧伝されるせいで、医学生たちが放射線科を敬遠する懸念があるという。

マクギンティは、テクノロジーを利用して患者を救いたい者こそ放射線科を選ぶべきだと反論する。アルゴリズムは人の能力を強化するものであり、人を無用の長物にするわけではないからだ。「患者のために最も効果的にAIを活用できる分野を専攻したいなら、放射線科が最適なのです」