AIで急性腎障害の発症を予測する──DeepMindが米退役軍人省と提携した真意
人体は脆いものであり、人々はさまざまな理由で集中治療室（ICU）に担ぎ込まれる。理由はどうあれ、ICUに収容される成人の過半数は、どこかの段階で生死に関わるある症状にいたる。急性腎障害と呼ばれる腎臓の損傷だ。
米退役軍人省は、急性腎障害による犠牲者を人工知能（AI）で減らすことができると考えている。約70万人に上る退役軍人たちの医療記録を利用したプロジェクトで、同省はアルファベット傘下のDeepMind（ディープマインド）と提携し、どの患者が急性腎障害を発症する可能性が高いか予測するソフトウェアの開発を行なっている。こうした予測によって、医師が患者の急性腎障害の発症を回避できるようにすることが目標だ。
急性腎障害を発症すると、患者の腎臓は突然、体から老廃物を適切に取り除くことができなくなる。この症状はしばしば、手術の合併症や感染、その他の入院中のストレスの結果として起きる。
アルファベットがヘルスケア分野への進出を強化
このプロジェクトは、テック企業のヴァーチャルアシスタントや顔認証を支えるAI技術を、人命を救うために利用しようという世界的な動きの一例だ。医療記録のデジタル化によって膨大な患者のデータが入手可能になり、医師には検出できないほど微妙なパターンを、アルゴリズムによって解釈できるようになった。
米国をはじめとする先進国では、AIはケアの質を向上し、コストを削減する手段とみなされている。一方、インド［日本語版記事］や中国など、医療従事者の慢性的な人手不足に悩まされる国々では、AIは医療へのアクセスの向上に役立つだろう。
DeepMindと退役軍人省の提携は、アルファベットのヘルスケア分野への進出強化の一環だ。グーグルの親会社であるアルファベットの売上の90パーセント近くを広告が占めているが、同社はAIの用途を、広告以外にも多様化することを目指している。
アルファベットのそのほかのプロジェクトには、学習させたアルゴリズムに眼病［日本語版記事］やがん［日本語版記事］を検出させるものもある。グーグルは2018年11月、同社の医療プログラムの責任者として、ヘルスケアサーヴィス企業の経営幹部だったデヴィッド・ファインバーグを抜擢している。
すべては1本の電話から始まった
今回の退役軍人省との提携は、医療分野に挑むアルファベットに立ちはだかる壁についても示唆している。同社は世界最高峰のAI研究者たちの精鋭集団を擁している。しかし、こと医療分野に関しては、グーグルが検索とオンライン広告を制した原動力である「膨大なデータ」をもっていない。医療データを共有してくれる機関との協力なくして、機械学習アルゴリズムの学習に必要な材料データは得られないのだ。
退役軍人省が保有する数百万件の電子化された医療記録は、こうしたデータとしては米国で最大級だ。DeepMindの広報担当者は、腎臓病と医療アナリティクスにおける退役軍人省のリーダーシップを賞賛し、そのデータは「患者の医療記録として最も包括的な電子データセットのひとつ」だと指摘する。
退役軍人省とDeepMindの関係が始まったのは数年前だ。同省の予測分析担当責任者クリストファー・ニールセンのもとに、唐突に1本の電話がかかってきた。「『あなたの問題をAIですべて解決します』といった類の電話は珍しくありません」と語るニールセンは、出し抜けなAIの売り込みには用心深くなっていたという。
しかしその電話は、2014年にグーグルに買収される前のDeepMindの共同創業者、ムスタファ・スレイマンからだった。DeepMindは機械学習でアタリのゲームを攻略［日本語版記事］し、囲碁の最強棋士を破る［日本語版記事］など、数々の画期的な偉業をなしとげてきた。退役軍人省は18年、DeepMindと正式な研究協力関係を締結した。
大量の医療記録へのアクセス
ほどなくニールセンたちは、AIを利用した医療プロジェクトにつきものの難題に直面した。AIブームを牽引する機械学習アルゴリズムは、学習材料として大量のサンプルデータを必要とする。通常、データが多いほど結果の精度は上がる。だが、医療記録は最重要の個人情報であるため、取り扱いには特別な注意が必要だ。
退役軍人省の研究者とエンジニアは、暗号学的ハッシュ関数を利用して、実験結果や医療記録データを匿名化したとニールセンは言う。こうしてDeepMindは、10年分に上る問題のない大量の医療記録へのアクセスを手に入れた。
同社のAI研究者たちは、アルファベットのコンピューティングインフラを利用してニューラルネットワークに学習させ、患者が急性腎障害を発症する可能性を予測させた。詳しい結果は今後刊行予定の学術論文で述べられる予定だが、見通しは良好だとニールセンは言う。
「十分に早い段階で、急性腎障害の発症を極めて正確に予測できました」としつつ、彼は兆候として上がった具体的な要因についてはコメントを避けている。なお、プロジェクト期間中も、退役軍人省が提供するデータは同省に帰属し、使用後は破棄される。
次のステップは予測精度の向上と検証
プロジェクトの次の段階は、おそらく退役軍人省のシステムが管理する数百万人に上る患者の現行のデータを読み込ませ、DeepMindの急性腎障害発症予測の精度を継続的に検証することだろう。それがうまくいけば、退役軍人省の医師たちと共同で、システムが医療の向上に役立つかどうかの検証をしたいと、ニールセンは考えている。これが実現するのは、少なくとも1年は先になるだろう。
DeepMindと退役軍人省の提携は、共同研究開発合意の締結に基づいている。両組織は金銭のやり取りなしに協働し、プロジェクト中に発展したアイデアをどちらも利用できる。
退役軍人保健局で特別ケアサービス部門の責任者を務めるローレンス・メイヤーによると、退役軍人省は、このプログラムで開発されたツールを外部に提供する可能性がある。「わたしたち自身の目的にはもちろん、省の外部で役立つ可能性のあるシステムの開発にも関心をもっています」と、メイヤーは言う。
スタンフォード大学の臨床准教授で、腎臓病学を専門とするスコット・サザーランドは、急性腎障害の発症予測技術の臨床利用は、革命的な出来事になるかもしれないと語る。急性腎障害は重症患者に非常に多い症状であり、検査で発見できたとしても、医師にできるのは損傷の拡大を食い止めることだけで、損傷部分を直接治療することはできない。
新しいアプリが秘めた可能性
急性腎障害の予測を試みた従来の手法は、これまでのところ成果が上がっていない。「現段階では、ビッグデータや機械学習が本当の意味で成功を収めた例は聞いたことがありません」と、サザーランドは言う。同分野の既存の研究のほとんどは、確立された統計的手法を用いており、DeepMindの専門であるニューラルネットワークに基づくものではなかった。
AIソフトウェアに正確な予測をさせることは、病院における医療改革に必要なことのごく一部でしかないだろう。これは、どのAIヘルスケアプロジェクトにも言えることだ。
医師たちにはこれまで、急性腎障害を予測する術はなかった。このため、急性腎障害の発症を阻止するベストな方法を見つけ出すには、さらなる臨床研究が必要となる。「やるべきことはこれだと、はっきり言えるだけの十分なデータがないのです」と、サザーランドは言う。
DeepMindは2年を費やして、英国の病院スタッフとともに「Streams」と名付けられたアプリのテストを実施してきた。Streamsは、病院スタッフがAI技術の助けなしに患者の検査結果をモニターし、急性腎障害の兆候を発見する手助けをすることを目的としている。
このアプリは、クリニックにおいてこうした問いを調べる方法になり得るものだ。いずれはこれが、退役軍人省との共同研究の結果を製品化することにつながるかもしれない。
AIを人間と同じくらい有能に
ただし、このテストに参加していた病院のひとつは、英国のデータ管理当局から非難された。DeepMindに対して、患者データへの全権アクセスを与えたとされることが理由だ。
DeepMindは当局からの批判を逃れるため、Streamsプロジェクトをグーグルに移管すると18年11月に発表した。これにより、グーグル医療部門の新たなトップであるファインバーグのもとでの製品化が可能になった。
DeepMindの広報担当者は、AIを利用したアラート機能をStreamsに搭載することを目指していると認めながらも、それには発展的研究と、規制当局の認可が必要だと説明している。
DeepMindがStreamsを手放したやり方は、同社があくまでアルファベットの研究部門であり、グーグルのような持続可能なビジネスモデルを構築することよりも、「AIを人間と同じくらい有能にする」という創業者の理念を追求していることを示唆している。
英国で公開された財務諸表によると、DeepMindは17年に3億200万ポンド（約440億円）の損失を計上しており、損失額は前年の3倍にのぼる。
Streamsは、DeepMindと退役軍人省の共同研究の産物ではない。ニールセンによれば、退役軍人省のプロジェクトはグーグルに移管されることはないものの、発展の可能性はある。
退役軍人省は豊富なデータを保有し、DeepMindへの提供前に行うデータ匿名化のプロトコルも確立している。このため、病院の患者に生じるほかの健康問題の早期予測にも使えるはずだと、ニールセンは言う。敗血症、心臓発作、転倒などが候補になりそうだ