「AIによる精神疾患の診断支援技術を5年後以降に実用化したい」――。東京医科歯科大学 大学院 精神行動医科学分野 教授の高橋英彦氏は、同大学の報道機関向け説明会の場でこう述べた。

 AIで精神疾患の患者と健常者を判別したところ、正解率は70%以上になった。精神疾患は基準に沿って診断するが、正確に診断するにはある程度の経験が必要になるという。AIを診断に活用できれば、経験が不足する若手の医師や精神疾患が専門ではない医師を支援できる。

「精神疾患領域におけるAI導入の現状と本学の役割」と題して講演した東京医科歯科大学 大学院 精神行動医科学分野 教授の高橋英彦氏(写真:日経xTECH)
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 AIによる精神疾患の診断は、fMRI(functional magnetic resonance imaging)と呼ぶ装置を利用した。fMRIで脳の神経活動を反映した血流の時系列変化の画像を撮影。140の脳部位に分けて、部位間の活動同期パターンを解析する。

 画像データをAIに学習させた後、専門医が診断した患者と健常者のデータを読み込ませると、正解率は70%以上になった。「人種やMRIの機種などが異なっても、判別できるようにしたのが特徴」(高橋氏)とした。具体的な正解率は、自閉症では国内施設が85%、米国施設が75%、統合失調症では国内施設が76%、米国施設が70%だった。

正解率は70%以上に(写真:日経xTECH)
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 診断だけでなく、精神疾患の治療に応用できる技術の開発も進めている。fMRIの画像データから、うつ病を規定する部位間の結合の強度を算出し、スコア化して提示する。治療のトレーニングの前後でスコアを比べて、有効な治療方法を探すといった使い方を想定する。