AIが「ありえない」医療モデルを排除、解剖学知識を組み込む新技術

皆さんはAIが作った画像や文章を見たことがありますか？ 最近のAIは、まるで人間が作ったかのような、とても自然なものを作り出せるようになりました。しかし、医療の分野でAIが使われるとなると、話は少し違ってきます。

例えば、人間の体の構造をAIが学習して、病気のモデルを作るとしましょう。AIは、たくさんのデータから「それらしい」形を学習しますが、それが必ずしも人間の体の実際の構造に合っているとは限りません。数値的には正しくても、解剖学的にありえない、つまり「現実には存在しない」形を作り出してしまうことがあるのです。

そこで今回、研究者たちが開発したのが「AINN（解剖学的構造を考慮したニューラルネットワーク）」という新しいAIです。このAINNは、AIが医療モデルを作る際に、人間の体の正しい構造から外れてしまうことを防ぐための工夫がされています。具体的には、AIが学習する際に「これはおかしいよ」と教えてくれる「ペナルティ」を計算式に加える方法や、AIの設計図（アーキテクチャ）そのものに、解剖学的な「こうあるべき」というルールを組み込む方法が考案されました。これにより、AIが誤った、あるいは非現実的な医療モデルを作り出すのを防ぎ、より信頼性の高い分析結果を得られるようになります。

この技術は、まだ開発段階ですが、実際に大動脈腸骨（お腹から足にかけての太い血管）の変形という、血管の病気に対する治療のシミュレーションで試されました。限られたデータ、つまり、あまり多くの症例がない状況でも、AINNはその効果を発揮したとのことです。

AINNのような技術が進むと、将来的には、カテーテルなどを使って血管の中から病気を治療する「血管内治療」のナビゲーションをAIが自動で行えるようになるかもしれません。医師の負担を減らし、より安全で正確な治療につながることが期待されます。