MRI検査を受けるということは、騒音がひどく閉所恐怖症を誘発するチューブの中にいることを意味します。多くの人にとって、それは決して楽しいことではありません。子供や重篤な病人などにとっては、さらに苦痛です。そこで、これらの診断ツールをさらに高速化するために、研究者たちは新たな手法の導入を検討しています。それは、MRI装置が生成した生データを人工知能で処理し、判読可能な画像を作成するというものです。
ニューヨーク大学医学部放射線科教授のダニエル・ソディクソン氏によると、MRIスキャンが遅い理由は、放射線科医が読影しやすい鮮明な画像を生成するために必要なデータをすべて取得する必要があるためです。膝のスキャンには15～20分、脳のスキャンには30分、心臓の撮影には1時間かかります。しかし、もしMRI装置の動作速度を上げて、なおかつ実用的な画像を取得できたらどうなるでしょうか？
AI を使用すると、「磁気共鳴画像の豊富な情報コンテンツをすべて保持、または強化しながら、キャプチャするデータ量を減らして、より速く画像化できるようになる可能性があります」とソディクソン氏は言います。
彼らのやり方はこうです。MRIスキャンをより高速に実行し、その過程で収集する生データの量を減らします。しかし、従来の方法（AIを使わない、実績のある数学的プロセス）で生データを解釈するのではなく、データから画像への変換を人工知能に学習させます。研究者が従来の方法で高速MRIデータを解釈しようとすると、そもそもデータが不足しているため、結果は良くありません。AIを使えば、より良い結果が得られます。
現在の目標は、MRIスキャンを最大10倍高速化し、必要な精度の画像を取得することです。ニューヨーク大学の研究者たちは2016年からこの構想に取り組んでおり、この度、FacebookのAI研究部門であるFAIRと提携して、この構想を推進すると発表しました。
MRIの高速化は良いことです。患者が装置内で過ごす時間が短縮され、画像診断センターや病院は1日により多くの検査を実施できるようになります。この研究が示唆するもう一つの利点は、MRIが十分に高速化すれば、医師は従来のX線検査やCT検査の代わりにMRIスキャンを指示できるということです。磁気共鳴画像法は他の検査のように放射線を使用しないため、患者は従来の検査で浴びる放射線量から守られるのです。
このプロジェクトは、医療に人工知能を取り入れる興味深いアプローチを示しています。AIは画像に写っているものを分析するために頻繁に利用されています。日常生活においては、例えばYelpにアップロードされたパスタやホットドッグの写真などがその例です。また、X線写真などの医療画像の場合、X線写真中の結核やMRIで撮影された膝の画像をAIで分析する研究が行われています。さらに、Alphabet傘下のDeepMindと英国のMoorfields Eye Hospitalの共同研究では、AIが患者の眼底の3次元スキャン画像を分析し、治療法の提案まで行う予定です。
しかし、この場合、戦略は異なります。まず、AI が画像の作成を支援します。
「AIは、人間の頭ではすぐには理解できないような変換を学習することができます」とソディクソン氏は述べ、生データを放射線科医が読影する画像に変換するプロセスを指して言った。「初期の兆候は、これがAIが得意とする分野であるという非常に確かなものです。」
もちろん、通常よりも少ないデータから画像を作成するのはリスクがあるように聞こえます。AIがデータを解釈して見栄えの良い画像を生成したとしても、何か重大なものを見逃していたらどうなるでしょうか？靭帯の小さな裂傷や小さな腫瘍など？ソディクソン氏によると、それが彼らの最大の懸念事項だそうです。「提示している情報が真実であることを確認する必要があります」と彼は言います。「それを検証する方法はたくさんあります。」
AIはまだ、高速スキャンから、低速の通常スキャンから得られる画像と同等の画質の画像を生成できていません。しかし、AIは従来の方法よりも少ないデータから画像を生成する能力を既に向上させています。「これまでのものよりは優れていますが、まだフルスキャンほどの画質ではありません」と彼は言います。
