2018年7月31日

AIとブロックチェーンテクノロジーによる脳卒中治療の改善

オランダだけで年間約1万人が脳卒中で死亡しています。脳卒中の治療成績を改善する手段として、AIおよびブロックチェーンをはじめとする革新的なテクノロジーの活用が進んでいます。

一生のうちに脳卒中を発症する人の割合は、6人に1人と言われています。全世界で年間推定1,500万人が脳卒中を発症し、そのうち600万人が死亡し、別の600万人が重篤な後遺症を負っています。さらに悪いことに、脳卒中の発症率は (とりわけ55歳未満の人口で) 増加傾向にあります。米国脳卒中協会 (American Stroke Association) は、2050年までに脳卒中の発症数が2倍以上になると予測しています。脳卒中は個々の患者の問題だけにとどまらず、財政面でも大きな負担となっており、経費は治療「成績」に大きく影響されます。脳卒中関連の経費は、EUだけで年間約531億ドルに達しています。

こうした好ましくない状況の一方で、明るい見通しとしては、他の多くの分野と同様に、この深刻な疾病と戦うためにテクノロジーの活用が進んでいることが挙げられます。脳卒中の治療成績を改善するには、脳画像をすばやく検証して可能な限り迅速に治療を開始することが重要であり、そのための手段として医師たちがとりわけ注目している先進的なテクノロジーが、AIおよびブロックチェーンです。

ここで基本的な医学知識を確認しておきましょう。あらゆる臓器と同様に、脳が正常に機能するためには酸素と栄養が欠かせません。血液の供給が滞ったり停止したりすると、脳細胞が数分以内に壊死し始め、脳損傷、障害、さらには死亡へとつながる恐れがあります。脳卒中の場合は大半 (85%) のケースで、血管内に生じた血栓により血液供給が停止します。そのため可能な限り迅速に血流を回復させることが必要です。

 

迅速な治療が命を救う

脳卒中患者は酸素の欠乏により平均約4年の健康寿命を失います。血流が回復するまでの間、1分あたり25日の健康寿命が失われていきます。また脳卒中を発症した患者が自立して生活できる可能性は1時間ごとに10%低下していきます。

客観的な事実に基づく治療を迅速に開始できるかどうかは、医療専門家の臨床所見や造影所見に大きく依存します。しかしながら適切な判断を下すのは容易でなく、ある調査によると、所与のCTスキャン画像について医療専門家の50%しか同じ結論に達しませんでした。さらに治療開始までの時間が長期的な治療成績に大きく影響するにもかかわらず、医療スキャンの結果を手動で評価して最善の治療方法を決定するには相応の時間が必要です。

治療方法の選択は、脳のどの部分が損傷しているか、どの程度の脳組織を救えるか、といった脳卒中の重症度に大きく依存します。脳卒中の治療は投薬が一般的で、血栓の予防と溶解、血圧の降下、コレステロールレベルの低下などの働きを持つ各種薬剤が使用されます。ただし場合によっては、血栓を機械的に除去するための脳血管内治療が必要とされることもあります。血管内血栓除去術と呼ばれるこの処置は、専門病院でしか行うことができません。

 

脳卒中対応プロトコルの改善

脳卒中治療のワークフローは効率的でなければなりません。現在、脳卒中患者の50%以上が最寄りの病院に搬送されており、血管内血栓除去術が必要と判断されたときには、この処置が可能な治療センターに移送するための時間がさらに必要になります。このプロセスにおいて、治療に関するメリットとリスクのバランスを考えて、血管内血栓除去が必要かどうかを適切 (かつ迅速) に判断するためには、脳スキャン画像の正確な評価が欠かせません。

現在のプロセスでは、医師が脳スキャン画像を「肉眼」で評価しているため、ヒューマンエラーが発生する余地があります。手動での評価は時間と手間のかかる作業であり、スペシャリストの所見が必要になるケースも少なくありません。この場合は、電子的な手段またはCD-ROMの形で画像をスペシャリストに転送しなければならないため、貴重な時間がさらに失われます。

 

AIによる意思決定の向上

こうした状況下で注目されているのがテクノロジーの活用です。AIは既に創薬や精神的健康の分野で効果を発揮しつつありますが、新たに脳卒中治療への活用も期待されています。

アムステルダムのアカデミック・メディカル・センターから分離独立した医療AI企業であるNico.lab社は、エンタープライズ向けブロックチェーンテクノロジーのプロバイダーであるTymlez社と協力しています。両社はこの夏、複数の病院の協力を得て、脳卒中治療の向上を目的とするパイロットプロジェクトを立ち上げました。このパイロットプロジェクトは、オランダ経済・気候政策省から資金援助を受けています。

Nico.lab社のアルゴリズムは、収集されたデータに基づく自律的な学習と改善により、迅速かつ正確な処理が可能です。またNico.lab社は、自社のAIソリューションであるStrokeViewerをクラウドを介して病院に提供しています。このソリューションは任意のデバイス上で使用でき、数分以内に結果を得られます。

ディープラーニングベースのStrokeViewerアルゴリズムは、何千ものCTスキャン画像から「学習」することで、ヒトの目が認識できない特徴を捉えることが可能です。例えば、同じスキャン画像を使用した比較分析で、このアルゴリズムが血栓を自動的に識別できた割合が88%であったのに対して、経験豊富な神経放射線科医が識別できた割合は68%でした。

匿名化および暗号化されたCTスキャン画像は、インターネット接続を介してNico.labクラウドに送信されます。AI分析が完了したら、医療専門家はリモートからログインして結果を確認できます。このソリューションの目的は、医療専門家がAIにより支援された分析をいつでもどこからでも利用できるようにすることであり、CTスキャン画像のアップロードから3分以内に、治療方法の決定に役立つバイオマーカーレポートが返されます。

 

ブロックチェーンテクノロジーにより患者データの機密性を保証

言うまでもなく、患者データの送受信時にはデータの機密性と完全性が保証されなければなりません。あらゆる医療記録と同様に、これらの情報も医療専門家のチェーン内で受け渡しされる機密データです。

ブロックチェーンのパワーは、データ交換のセキュリティにも効果を発揮します。このケースではブロックチェーンテクノロジーにより、一次脳卒中センターと総合脳卒中センターとの間で迅速かつ確実な画像交換を実現できます。さらにブロックチェーンテクノロジーにより、すべてのイベントについて、共有される改変不可能な監査証跡も提供されます。

ブロックチェーンの活用事例としてはビットコインのような暗号通貨が有名ですが、(このケースでNico.lab社をサポートしている) Tymlez社では、ヒトとマシンのチェーンを構成するあらゆるパーツが、解読不可能な安全性の高いプロセスを介してシステムに接続できるようにするために、ブロックチェーンを活用しています。脳CTスキャン画像は独自の手法でコード化されて、認可されたチェーン参加者とのみ共有できるため、患者データのセキュリティが強固に保持されます。

ブロックチェーンの実装が進まない原因の1つとして、このテクノロジーが技術的に複雑である (と一般に認識されている) ことがあります。主な技術的課題としては、レガシーな環境との統合、多大な労力を必要とする展開、拡張性などの問題に加えて、不十分なアプリケーションパフォーマンスやデータ保護などが挙げられます。こうした課題を最小限に抑制するために、Tymlez社、SUSE社、およびHPEは相互に連携して、Nico.lab社およびそのパートナーに、(ハードウェアとソフトウェアを事前統合した、すぐに使用可能なブロックチェーンプラットフォームである) blockchain-in-a-boxセットアップを提供しています。

脳卒中は、人々およびその家族に大きな影響を及ぼします。そのためあらゆる手段を尽くして、脳卒中からの生還率および回復率を高める必要があります。

 

脳卒中治療の改善: リーダーへの教訓

先頃、オランダにある複数の病院の神経科責任者が、AI支援型の神経画像評価に対する支持を表明しました。その主な理由は以下のとおりです。

  • 治療の迅速な開始: 脳卒中患者の治療を迅速に開始することで、治療成績が劇的に改善されて、入院日数も減少します。
  • 適切な治療方法の選択: AIアルゴリズムを通じて得られる正確な定量的結果に基づいて、より多くの患者に適切な治療を提供することで、治療成績を改善できます。
  • 薬物副作用の防止: 誤った治療方法の選択を回避することで、不必要な費用と手術リスクを減少できます。
  • 人命救助: 多くの医療機関が、コストを削減しながら適切な治療を確実に提供して患者の命を救う手段として、AI支援型の神経画像評価への投資を検討しています。

本稿の執筆にあたり、Nico.lab社最高研究責任者のMerel Boers博士、およびTymlez社共同創業者のReinier van der Drift氏にご協力いただきましたことに深く感謝申し上げます。

この記事/コンテンツは、記載されている特定の著者によって書かれたものであり、必ずしもHewlett Packard Enterpriseの見解を反映しているとは限りません。

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