国立衛生研究所 (NIH) の新しい研究によると、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、通常 15 歳から 45 歳の間に発症する女性で最も一般的なホルモン疾患である多嚢胞性卵巣症候群 (PCOS) を効果的に検出および診断できると発表しました。研究者らは、AI/ML を使用してデータを分析し、PCOS を診断および分類するために公表された科学的研究を系統的にレビューし、AI/ML ベースのプログラムが PCOS を正常に検出できることを発見しました。
「地域社会におけるPCOSの過小診断や誤診による多大な負担と、それがもたらす深刻な結果の可能性を考慮すると、PCOSのリスクがある可能性がある患者を特定する際のAI/MLの有用性を判断したいと考えました」と、研究共著者で国立衛生研究所（NIH）の一部である国立環境衛生科学研究所（NIEHS）の主任研究員兼内分泌学者であるジャネット・ホール医学博士は述べた。 「PCOS の検出における人工知能と機械学習の有効性は、私たちが思っていたよりも優れています。」
多嚢胞性卵巣症候群は、卵巣が適切に機能しない場合に発生し、多くの場合、テストステロンレベルの上昇が伴います。この病気は、月経不順、ニキビ、顔の産毛、頭髪の脱毛などを引き起こす可能性があります。 PCOS の女性は一般に、2 型糖尿病、睡眠障害、精神障害、心臓血管障害、子宮がんや不妊症などの生殖障害のリスクが高くなります。
「PCOSが他の症状と重複していることを考えると、診断は困難な場合があります」と、この研究の主著者で国立衛生研究所の副研究医兼内分泌学者であるスキャンド・シェカール医学博士は述べた。 「これらのデータは、AI/ML を電子医療記録やその他の臨床現場に組み込んで、PCOS の女性の診断とケアを改善するという未開発の可能性を反映しています。」
この研究の著者らは、大規模な集団ベースの研究と電子健康データセットを組み合わせ、一般的な臨床検査を分析して、PCOSの診断に役立つ高感度の診断バイオマーカーを特定することを推奨している。
PCOS は、長年にわたって進化し広く受け入れられている標準化された基準に基づいて診断されますが、一般に、臨床的特徴 (ざ瘡、過剰な発毛、月経不順など) のほか、臨床検査所見 (高血中テストステロンなど) および放射線学的所見 (卵巣超音波検査での複数の小さな嚢胞や卵巣サイズの増大など) が含まれます。しかし、PCOS の一部の特徴は、肥満、糖尿病、心臓代謝障害などの他の症状と共存する可能性があるため、PCOS はしばしば見落とされます。
人工知能とは、人間の知能を模倣し、意思決定や予測を支援するコンピューター ベースのシステムまたはツールの使用を指します。 ML は、以前のイベントから学習し、その知識を将来の意思決定に適用することに焦点を当てた人工知能の分野です。人工知能は、電子健康記録から取得したデータなど、大量のさまざまなデータを処理できるため、多嚢胞性卵巣症候群などの診断が難しい症状の診断に理想的な助けとなります。
研究者らは、過去 25 年間 (1997 年から 2022 年) に発表された、PCOS を検出するために AI/ML を使用したすべての査読済み研究の系統的レビューを実施しました。経験豊富なNIH図書館員の助けを借りて、研究者たちは適格となる可能性のある研究を特定しました。彼らは合計 135 の研究をスクリーニングし、この記事には 31 の研究が含まれています。すべての研究は観察的であり、患者の診断における AI/ML テクノロジーの使用を評価しました。研究の約半分には超音波画像が含まれていました。研究参加者の平均年齢は29歳でした。
標準化された診断基準を使用して PCOS を診断した 10 件の研究では、検出精度は 80% ～ 90% の範囲でした。
「さまざまな診断および分類手法にわたって、AI/ML は PCOS の検出において非常に優れたパフォーマンスを示しました。これが私たちの研究からの最も重要な結論です」とシェカール氏は述べました。
著者らは、AI/MLベースのプロジェクトはPCOSの女性を早期に発見する能力を大幅に向上させ、それによって関連コストを節約し、PCOSが患者と医療システムに課す負担を軽減する可能性があると指摘している。強力な検証とテストの実践によるフォローアップ研究により、AI/ML と慢性的な健康状態のスムーズな統合が可能になります。