がんゲノム医療の事前準備を効率化するAI技術の開発が実現

がんゲノム医療を支える新たなAI技術

がん治療は個別化が進む中、遺伝子検査に基づいた医療が今後ますます重要視されています。特に、がんの遺伝子変異を解析し、それに基づいて最適な治療法を選択する「がんゲノム医療」は、患者ごとに異なるがんの特性に対応するために不可欠な取り組みです。そんな中、東北大学病院と日立、日立ハイテクが共同で開発した新しいAI技術が、がんゲノム医療における専門会議「エキスパートパネル」（EP）の事前準備の効率化に寄与することが期待されています。

エキスパートパネルの重要性

がん遺伝子医療において、EPは重要な役割を果たしています。ここでは、腫瘍内科医や遺伝子診断医など、複数の専門医が集まり、患者の遺伝子検査結果を基に治療方針やさらなる検査の必要性について議論を行います。しかし、EPの開催には多くの事前準備が必要で、場合によっては最大1～2時間の時間がかかることもあります。この作業の煩雑さが医師の負担を増加させているため、改善が急務でした。

開発されたAI技術の特徴

新たに開発されたAI技術は、過去の医師のコメントや文献データベースを参照しながら、EPで必要な情報を整理し、候補となる治療方針を提示します。具体的には、以下の3つの特徴があります。

1. ナレッジグラフによる情報整理
過去の事例から得られた医師のコメントをナレッジグラフとして整理し、情報の関連性を明確にします。これにより、医師は類似症例の知見を素早く参照でき、準備作業がスムーズになります。

2. 根拠のある治療方針の提示
がんの種類や検査結果に基づき、医療データベースから候補薬とエビデンスを抽出します。これにより、EPで確認・議論すべき論点を提示し、医師がより情報に基づいた判断ができるよう支援します。

3. 院内運用の安全性
このAI技術は、病院内のPC上で動作するように設計されており、機微情報を外部に送信しません。これにより、プライバシーと情報の安全性が確保されます。

実際の効果と今後の展望

実際の評価では、東北大学病院の過去の1,059症例のデータを利用し、AI技術によって提示された内容とEPの検討結果を比較したところ、約84.7%が一致しました。この高い一致率は、AI技術が実際の医療現場で有効に機能する可能性があることを示しています。

今後、東北大学病院と日立はこの技術のさらなる検証を行い、がんゲノム医療の普及と質向上を目指して取り組んでいく予定です。医療機関ごとの運用方法に柔軟に対応することで、より多くの患者に質の高い医療サービスを提供できることを期待しています。

この成果は、3月26日から28日に横浜で開催される第23回日本臨床腫瘍学会学術集会で発表される予定です。がんゲノム医療の進展が、患者の治療にどのように寄与するのか、今後の動向が注目されます。

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