名古屋大学医学部附属病院 メディカル IT センターの古川大記 特任助教（理化学研究所光量子工学研究センター画像情報処理チーム客員研究員）、白鳥義宗 センター長、名古屋大学未来社会創造機構 予防早期医療創成センターの大山慎太郎 准教授、理化学研究所光量子工学研究センター画像情報処理チームの横田秀夫 チームリーダー（理化学研究所情報統合本部先端データサイエンスプロジェクト副プロジェクトリーダー）、公立陶生病院の近藤康博 医師らの共同研究グループは、これまで専門医ですら診断が困難であった特発性肺線維症 ^※1 に対して、日々の診療で収集している肺のCT 画像と診療情報のみから高精度に特発性肺線維症を診断する AI アルゴリズムを開発することに成功しました。
間質性肺炎 ^※1 は、肺が侵されて呼吸不全に至る進行性肺疾患で、中でも予後不良な特発性肺線維症は国の難病にも指定されています。しかし、その診断を行える専門医が少ないうえ、正確な診断ができないと治療方針も定まらないため、国際的に問題となっていました。研究チームは、間質性肺炎の診療で国際的に有名な公立陶生病院で、通常の診療範囲で取得される診療データのみを人工知能（AI）で解析することで、特発性肺線維症を高精度に診断する技術を開発することに成功しました。開発した AI は、専門医が AI の診断過程を画像上で確認できるため、専門医と AI が協働して診療にあたることができます。加えて、国際的にも著名な間質性肺炎の専門医が特発性肺線維症ではないと判断しても、AI が特発性肺線維症と判断した場合は、死亡率が高いことが判明しました。このことから、開発した診断 AI は特発性肺線維症のスクリーニングツールとして有用であること、さらに専門医と協働することでさらなる個別化医療につながる可能性が示唆されました。
本研究成果をもとに、全国の多くの病院が参加する世界最大規模の間質性肺炎レジストリ研究（＝PROMISE 試験）を開始しており、さらなる成果が待たれます。
本研究成果は、国際科学誌「Respirology」（2022 年 6 月 13 日付の電子版）に掲載されました。

【ポイント】

○間質性肺炎の中でも非常に予後が悪い特発性肺線維症は、一般の呼吸器内科医ですら診断が困難であった。本研究で開発した診断 AI により、どの病院でも専門家と同等の診断が得られるようになった。
○診断 AI は専門家を超える予後予測精度を示した。診断 AI によるスクリーニングの実用化と、専門医との協働診断で、より精度の高い診断と治療につながる可能性を示しており、医療の変革が期待される。

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【用語説明】

※1 間質性肺炎と特発性肺線維症：
間質性肺炎は肺が慢性的に侵される多様な肺疾患です。原因は様々であり、その他の難病が原因で発症することも少なくありません。間質性肺炎の中でどの疾患なのか診断することで治療方針が変わりますが、本邦を含めた世界中で診断自体が困難です。中でも特発性肺線維症は予後不良のため、早期発見・早期治療が最重要ですが、正確な診断を行える専門家は不足しています。

【論文情報】

掲雑誌名：Respirology
論文タイトル：A comprehensible machine learning tool to differentially diagnose idiopathic pulmonary fibrosis from other chronic interstitial lung diseases.
著者：Taiki Furukawa ^1,2,3, Shintaro Oyama ^2,3, Hideo Yokota ^2,4, Yasuhiro Kondoh ⁵, Kensuke Kataoka ⁵, Takeshi Johkoh ⁶, Junya Fukuoka ⁷, Naozumi Hashimoto ¹, Koji Sakamoto ¹, Yoshimune Shiratori ³, Yoshinori Hasegawa ⁸.
所属名：¹Department of Respiratory Medicine, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan
²Image Processing Research Team, RIKEN Center for Advanced Photonics, Wako, Japan
³Medical IT Center, Nagoya University Hospital, Nagoya, Japan
⁴Advanced Data Science Project, Information R&D and Strategy Headquarters, RIKEN, Wako, Japan
⁵Department of Respiratory Medicine and Allergy, Tosei General Hospital, Seto, Japan
⁶Department of Radiology, Kansai Rosai Hospital, Amagasaki, Japan
⁷Department of Pathology, Graduate School of Biomedical Sciences, Nagasaki University, Nagasaki, Japan
⁸Nagoya Medical Center, National Hospitalization Organization, Nagoya, Japan
DOI：10.1111/resp.14310

【研究代表者】

医学部附属病院　古川 大記　特任助教
https://www.nu-mitc.org/