会社や大学での定期健康診断でX線検査を受けたことがある方は多いのではないでしょうか。
そんなX線検査を担当しているのは、放射線を用いることで検査や治療を行う診療放射線技師と呼ばれる方々です。乳がん検診が注目されている中、診療放射線技師について興味がある方もいるでしょう。
この記事では、岐阜医療科学大学の篠原範充教授に、診療放射線技師の役割や新たなテクノロジーが医療現場にもたらす可能性について独自インタビューさせていただきました。
岐阜医療科学大学 保健科学部 放射線技術学科
篠原範充(しのはら のりみつ)教授
藤田保健衛生大学衛生学部を卒業後、岐阜大学大学院工学研究科電子情報システム工学専攻にて博士号(工学)を取得。
2005年より岐阜大学産官学融合センターにて講師を務め、06年に岐阜医療科学大学保健科学部講師に就任。2016年に岐阜医療科学大学保健科学部准教授を経て、2020年より現職。
研究分野は知能情報学、放射線科学、外科学一般、医用システム。
近著・論文(共著・編著含む)として「マンモグラフィソフトコピー診断における高輝度モニタの有効性に関する研究」(共著：2023年)、「ディジタルブレストトモシンセシス品質管理マニュアルの概要」(共著：2023年)、「JSRTにおけるAI技術活用研究の動向と将来展望─取り組むべき課題と本学会に期待される役割とは⁉」(2023年)など。
現在の研究概要と研究経歴
TLG GROUP編集部：はじめに、篠原様が研究されているテーマについてお伺いできますでしょうか。
篠原教授：現在はAIを使った乳がんの発見やがんを覆い隠してしまうリスクの提示、撮影技術の評価をするための研究をしています。
TLG GROUP編集部：AIを活用した医療についてご研究されているのですね。こういった研究をされるようになった経緯についてもお伺いできますか。
篠原教授：私は放射線技師の免許を取得する大学を卒業後、そのまますぐに工学部の大学院に進学しました。その時の研究テーマが「コンピュータ支援診断」です。
大学院に入ったのは26年くらい前なのですが、当時は乳がんの患者が多いにも関わらず、検診の体制が整っていませんでした。最近は一般の方にも乳がんが周知されるようになりましたが、その頃は乳がん検診の必要性があまり知られておらず、乳がんが見つかった頃には，助からない状態で亡くなる方もいらっしゃったのです。
その後、乳がん検診が導入されたのですが、医療現場では診断する人も、ノウハウも広く認知されていない状況でした。
私がコンピュータ支援診断の研究をするようになったのは、そういった現状を打破するために、乳がん診断のロジックをコンピュータにさせようと考えたことがきっかけです。このように、診断の支援をするものをCAD(Computer-Assisted Detection/Diagnosis)と呼びます。
CADの開発にはプログラムを作ることが必要でしたが、現在はそれをAIに置き換えて次世代型CADの開発に取り組んでいます。
TLG GROUP編集部：ありがとうございます。AIに関する研究の他にされていることはあるのでしょうか。
篠原教授：AI以外ですと、医用画像から遺伝的な情報を引き出せないかというテーマで、レディオミクス、レディオゲノミクスという他分野と融合する研究もしている最中です。
また、ブレストトモシンセシス(3Dマンモグラフィ)という機械やマンモグラフィの品質管理、検査の際の被ばくを減らすための検出器の画質改善、診断用のモニタの開発などにも携わっています。
簡単に言うと、乳がんに関わる検査から診断まで一連の仕事をしているという感じですね。
TLG GROUP編集部：乳がんに特化されているのですね。乳がんについて興味を持たれたのは、やはり検診の導入期にいたのがきっかけなのでしょうか。
篠原教授：そうですね。乳がんが増加していることに興味を持ちました。また、診断する医師が少なかったというのが一番のきっかけだと思います。
せっかく圧迫されるなど痛みが伴う可能性が高い検査をしたのに、乳がんが見落とされることがあることに歯がゆさを感じました。
TLG GROUP編集部：そうなのですね。現在は乳がんの検出率や診断の精度も上がってきたと聞いています。
篠原教授：はい。かつては乳がんの検出率が70%程度で、30%は見逃されてしまう時代もありましたが、現在は診断の精度もかなり向上しましたね。
今後も診断の精度を上げていくために、読影医や診療放射線技師への講習会を実施してノウハウを伝えていく必要があると思います。
TLG GROUP編集部：精度が上がれば乳がんを早期発見でき、より適切な治療をすることができるのですね。講習会もそうですが、AIを使った撮影技術の評価などは教育現場で活用していく形になるのでしょうか。
篠原教授：教育現場もそうですが、臨床現場でも自分の撮影技術をフィードバックするために活用していきたいと考えています。
近年は乳がん検診における女性技師の需要が高まっています。ただ、女性の現場というのは比較的入れ替わりが激しいですし、結婚や妊娠といったライフサイクルの中で伝達や評価が滞ってしまうことがあります。
こういった現状を改善するためにも、AIによる撮影技術の自動評価などを進めていきたいですね。
診療放射線技師の役割と重要性
TLG GROUP編集部：乳がん検診から診断まで一連の仕事をしているというお話がありましたが、診療放射線技師の役割とはどういったものなのでしょうか。
篠原教授：X線写真の撮影条件や画像処理を設定すること、患者がリラックスできるように接遇することが乳がん検診における主な役割です。
また、放射線を使う上で避けられないのは、被ばくをどうコントロールするかです。
X線は被ばくするほど体への影響が強いので、もちろん下げておきたいものです。しかし、写真を撮るときにフラッシュをたくときれいに写るのと同じように、X線も多く使うほど画質が良くなります。
つまり、どちらが明確に病変を診断できるかと言われると、X線がより多くかかっている方なのです。そのため、診療放射線技師は被ばくと画質を担保しながら画像の設定をする役割があると言えます。
TLG GROUP編集部：非常に重要な役割を果たされているのですね。乳がんの早期発見に欠かせないマンモグラフィは高度な撮影技術が必要だと聞いたことがあるのですが、それはなぜなのでしょうか。
篠原教授：マンモグラフィは乳房のX線写真なのですが、乳がんと正常な組織の判別が難しいというのが一番の理由です。雪の中で白兎を見つけるイメージです。
X線写真が白色と黒色に分かれるのは、厚みと線減弱係数というものが関係してきます。X線写真で病変を見つけることができるのは、正常な組織と腫瘍組織で線減弱係数の差が表れるからです。
しかし、乳腺組織は腫瘍組織の線減弱係数の差は他に比べて小さいという特徴があります。その中で腫瘍の診断を行う必要があるため、マンモグラフィでは高度な撮影技術と特殊な装置が必要になります。
特に、日本人は欧米人に比べて乳腺濃度(乳房に占める乳腺組織の割合)がかなり高いと言われています。そのため、画像の精度を高めるためには個々の体格に合わせた設定をする必要があります。
例えば、マンモグラフィでは乳房を挟むという性質上、どうしても痛みが伴います。その痛みを軽減するためには、乳房の解剖を理解し、それに沿って設定しなければなりません。
また、どれだけ体格に合わせて設定しても、緊張で力が入っているとかえって痛みが強くなる場合もあります。そのため、マンモグラフィの場合は緊張を和らげるための接遇をはじめとしたノンテクニカルスキルも求められますね。
TLG GROUP編集部：専門的な知識だけでなく、社会的なスキルも求められるというのは想像以上に大変そうです。適切な治療をするためにも、診療放射線技師の方々は日々努力されているのですね。
テクノロジーの活用と医療現場の現状
TLG GROUP編集部：篠原様はAIの活用について研究されていると伺いましたが、実際の現場でAIをはじめとしたテクノロジーが診療放射線技師の代わりに担っている業務はあるのでしょうか。
篠原教授：X線写真のノイズをリダクションするような場面ではAIが活用できるかと思います。
また、現在は放射線治療の一部をAIに代替してもらうようなところも出てきました。
放射線治療というのは、病巣に放射線を当てることで治療するものです。今までそういった治療の計画は診療放射線技師がしていましたが、AIによってその計画を最適化できるようになってきました。
一方、診療放射線技師の役割として「読影の補助」というものがあるのですが、そういったところをAI＋診療放射線技師またはAIに代わってもらうというのは将来的に期待できますが、現段階ではまだまだ患者さんを見ながら判断する部分も多いので、難しいですかね。
診療放射線技師の仕事には職人的な部分も多いので、AIの活用はまだまだ発展途中かなと思っています。
TLG GROUP編集部：ありがとうございます。職人的というのはまさにその通りだと思います。少し気になったのですが、「AIに任せるのは危険」という風に、AIに対する反発は医療業界でも起こっているのでしょうか。
篠原教授：ものすごくあります。やはり、医療というのはどれだけAIを使っても最終的な責任が医師にあります。そうなると、AIには任せられないような業務も出てきますよね。
また、患者さんからしてもAIの導入は嫌だという意見があります。例えば、マンモグラフィは、医師が2名で読影の最終判断をしています。オランダでは、医師1名をAIに変えることについて患者さんにアンケートを取ったところ、約4割の方が反対していたのです。医療現場よりも患者さんの方にAIに対するアレルギーみたいなものが結構あるのかなと思います。
TLG GROUP編集部：そうなのですね。医療業界ではどのようなAIが求められているのでしょうか。
篠原教授：今研究として注目されているのは、対話できるAIですね。最近だと、信頼較正AI、信頼できるAIというものを使って、AIと対話しながら診断したい医師も増えてきています。
TLG GROUP編集部：信頼較正AIというのは、具体的にどういったものなのでしょうか。
篠原教授：診断するAIと医師がいる時に、その間に立ってそれぞれの判断が本当に信用できるのかを相談できるAIのことですね。
自動運転車の場合、自動運転するAIが搭載されていますよね。例えば、雪が少し降った時であればAIでも問題なく運転できそうだと自分で判断して、AIに任せられると思います。
一方、雪がある程度積もっていると自動運転に運転を任せられるか自己判断するのが難しくなりますよね。その際に、相談相手のAIがいれば「自動運転でも大丈夫？」と相談して、答えてもらうことができます。
つまり、信頼較正AIというのは病気を見つけたりするAIとは別に「病気を見つけるAIを正しく評価するAI」というものなのです。医療現場でも、信頼較正AIのように医者とAIの間で適切に評価するものが必要になるのではないかと思います。
TLG GROUP編集部：確かに、1つのAIにすべての判断を任せるのは抵抗を覚えますね。
篠原様の視点から、将来的に医療におけるAIがどのように活躍してほしいのかという展望はあるのでしょうか。
篠原教授：避けては通れないところではありますが、CT・MRIも含めてAIホスピタルが進んでいけば良いと思っています。
デジタルメディスンもそうですが、最近は禁煙などもアプリやAIに任せつつあります。アメリカでは、心療内科とAIのどちらに診断してほしいかというアンケートを取った時に、7割の人が「医者は話を聞いてくれないから永遠に話を聞いてくれるAIが良い」と答えた事例もあったらしいです。
ただし、AIは便利な一方で、マルチに対応はしていません。なので、まずはマンモグラフィならマンモグラフィ、乳腺超音波なら乳腺超音波といったように、特化型のAIを1つずつ作っていくところから始まっていってほしいですね。
また、個人的に一番活躍してほしいと思っているのは、AIによる予測です。
例えば、乳がんの場合であれば授乳歴や初潮年齢、出身地をAIに読み込ませることで、画像の結果も併せて発症確率が何%なのかを予測できるのが理想です。また、これらはアメリカなどでは商品化されています。
そうすれば医療費の削減をすることもできますし、発症リスクの高い群に対して手厚く検診をすることができるようになります。
多くの方は学校や会社で検診を受けますよね。その際、どの検診も平等に受けていると思います。しかし、本来は平等にではなく、公平にやった方が良いのです。
TLG GROUP編集部：公平に検診を受けるというのは、どんなことを指すのでしょうか。
篠原教授：例えば、「マンモグラフィだけでなく乳腺超音波を受けたいです」と申告したとします。この時、乳がんのリスクが高い群に属していることが判断できればマンモグラフィだけでなく乳腺超音波を受けましょう、低い群に属していればマンモグラフィだけと言われるのが公平なのではないでしょうか。
その公正を保つためには何が必要かと言われると、やはりリスクが高いか低いかを予測することで、それをAIが担ってくれればよいと思います。近年は「個別化検診」というキーワードが注目されていて、唾液などを使った非侵襲的な方法でゲノム情報を知ろうと研究が進んでいるのです。
AIも同様に、マンモグラフィを撮ったなら、そこからリスクを予測ができるようになってほしいと思っています。
TLG GROUP編集部：AIの発展とともに個別化検診が進んでいけば、医療現場と患者のどちらもメリットがありますね。
ここまで医療現場とテクノロジーについてお話していただきましたが、今後診療放射線技師を目指す学生の方々に向けた、AIに関するリテラシー教育が重要になってきそうですね。
篠原教授：そうですね。間違いなく必要になるものだと思います。
医療の中でも生成AIというのはどうしても避けて通れないものです。そこのリテラシーを間違えてしまうと、結果的に違うものを作り上げてしまう可能性が高いので、確実にリテラシーは必要だと思います。
TLG GROUP編集部：ありがとうございます。最後に、これから診療放射線技師を目指す方、医療業界に携わりたいと考えている方に向けてメッセージをいただけますでしょうか。
篠原教授：診療放射線技師には読影サポートの役割があるということを知っている方は多いと思います。それに加えて、現在は医師の仕事のサポートやSTAT画像の報告が診療放射線技師に求められるようになりました、
患者さんの生命がすぐに脅かされるのではないか、速やかな治療が必要な状態ではないか、アーチファクトと呼ばれる虚像が映っていないかなど、私たち診療放射線技師がすぐに伝えなければならないことは多くあるのです。
このように、診療放射線技師にしか分からないことを正確に伝えるためには、診断技術を身につけなければなりません。技術を身に着け、医師とのフィードバックを繰り返すうちに、医療チームの一員として活躍することになるでしょう。
そのため、診療放射線技師を目指すのであれば、画像撮影の役割だけでなく、医療チームの一員として医師のサポートをしながら医療全体を支えていくという気持ちを大事にしてほしいと思います。
また、医療業界を目指す方全員に言えるのは、医療は人の命を支えるという職業であることを忘れてほしくないということです。
人の命を支えるということを前提にすると、リテラシーはもちろん、装置の品質管理や日々の学習がどれだけ大切かに気づくことができると思います。それぞれが自分の役割を果たさなければ、病気の発見・治療はできません。
必ず、人の命と触れ合う仕事だということ、人の命をサポートする仕事だということを忘れずにいてほしいです。
まとめ
TLG GROUP編集部：本日はお時間をいただき、ありがとうございました。篠原教授にインタビューして、下記のことが分かりました。
- 篠原教授はAIを使った乳がんの発見や病気になるリスクの計算、撮影技術の評価について研究されている
- 診療放射線技師は被ばくと画質を担保しながら撮影条件を設定をする重要な役割を担っている
- マンモグラフィの撮影には、高度な撮影技術とノンテクニカルスキルの2つが必要不可欠である
- 現段階で医療現場でのAIの活用は部分的だが、今後は信頼較正AIの活躍が期待されている
- AIによる予測が発展していくことで、個別化検診による公正な検診を受けられるようになっていく
普段接することの少ない診療放射線技師の方々ですが、その役割は非常に大きく、高度なスキルが求められています。
また、医療業界におけるAIがさらに発展していくことで、医療者だけでなく患者もより公正で的確な治療を受けられるようになることが分かりました。
AI技術の活用によって、医療業界の未来がどのように変わっていくのか今後も高い関心が寄せられそうです。
取材・文：TLG GROUP編集部
記事公開日：2024年4月30日