デジタル放射線診断用「オペレーティングシステム」を開発するシロナ・メディカル社は、FDA承認済みの分析・トリアージアルゴリズムを開発したナインズ社を買収しました。この買収は、AIを活用した放射線診断がやや不安定な時期に行われました。しかしシロナ社は、この買収が同社の主張を裏付けるものになると確信しています。それは、AIを臨床ワークフローに導入するには、根本から再構築する必要があるということです。
SironaとNinesの連携を理解するには、放射線科を支えるITを層状のケーキに例えてみましょう。最初の層は医用画像データベースです。2番目の層は、画像閲覧やレポート作成ソフトウェアなど、放射線科医が日常的に使用するソフトウェアです。3番目の層は、画像内のパターンを検索したり、医師の判断を支援したりするAIアルゴリズムです。
Sirona の主力製品である RadOS は、これら 2 つの部分を統合し、その上に AI アルゴリズムを重ねられるようにすることを目的としており、これが Nines が大きな進歩を遂げた点です。
同社は、医師の意思決定を実際に支援できると主張するアルゴリズムを開発しました。そのアルゴリズムの一つは、科学者が肺結節（異常な腫瘍）の大きさを測定し、呼吸器疾患の検出に役立てることを可能にします。もう一つのアルゴリズムは、脳のCT画像を評価して頭蓋内出血や腫瘤効果の兆候を検出するものです。その目的は、医師による患者のトリアージを支援することです。（どちらのアルゴリズムもFDA 510(k)の承認を取得しています。）
シロナ社のCEO、キャメロン・アンドリュース氏はTechCrunchに対し、今回の買収は、アルゴリズムを臨床医のワークフローに真に統合するためにはレイヤー1とレイヤー2を統合する必要があるためだと語りました。同氏によると、RadOSはその問題を解決する準備ができているとのこと。
医療分野におけるAIについては、最近、良い面と悪い面が入り混じっています。1月にはIBM Watson Healthがスピンオフし、AI放射線医学への期待を抱く人々にとっては痛手となりました。しかし、AIへの期待を冷ますには至りませんでした。同月、米国最大の外来画像診断サービスプロバイダーであるRadnetは、がん、肺疾患、神経変性疾患のAI画像解析に投資する2社を買収しました。
さらに、無視できない問題があります。期待されていたAI放射線医学革命はまだ到来していません。2021年に米国放射線学会の会員約1,400人を対象に実施された調査では、現在臨床診療でAIを活用している放射線科医はわずか30%で、AIを活用していない放射線科医の20%が今後5年以内に新しいAIツールの購入を計画していることがわかりました。
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シロナ氏の主張は、放射線科におけるAIの応用を阻んできた問題は、業界の旧来の技術に深く根付いているというものだ。前述の「レイヤー」はすべて、連携して動作するように設計されていないのだ。
臨床支援アルゴリズムを追加する前から、放射線科医は既に3つか4つの異なるソフトウェアを使用しているとアンドリュース氏は言います。さらに、AI機能を搭載した新しいソフトウェアプログラムを追加したい場合は、さらに別のソフトウェアを追加する必要があります。Radiology Artificial Intelligence誌に掲載されたあるレビュー論文が指摘しているように、堅牢なAIソフトウェアには、個々のワークステーションにベンダー固有のソフトウェアをインストールする必要があります。このプロセスは、新しいテクノロジーを導入する際に複雑さを増す可能性があると論文は指摘しています。
「基盤となる放射線科ITスタック自体、そしてより広義では画像処理ITスタックは、放射線科医が行うタスクと、サードパーティのAIやソフトウェアベンダーが今後10年間に要求するタスクの両方を根本的に処理できないことを認識しました」とアンドリュース氏は述べた。
こうした観点から、シロナによるナインズ社の買収は、これらの最上位アルゴリズムをRadOSに統合することになります。これは医師にとって実際に何を意味するのでしょうか？それは、注釈付き画像からレポートへとシームレスに移行できるようになるということです。医師は肺結節をクリックし、ナインズのアルゴリズムを用いて計測を行い、さらにもう一度クリックすることで、その計測結果をレポートに挿入できるようになります。
これはほとんど気が遠くなるほど単純なことのように思えます。しかし、それにもかかわらず、それは「達成不可能だった」とアンドリュース氏は言います。
「AIとコンピュータービジョンは、ピクセルと単語を関連付ける能力を表し、自然言語処理は単語とピクセル自体を関連付ける能力を表します」と彼は説明します。「この双方向の接続性は、レポート作成に使用されるソフトウェアと画像を確認するために使用されるソフトウェアが機能的に分離されているため、現時点では実現できません。そして、それらはアルゴリズムとは全く独立しています。」
シロナはナインズ社の臨床データパイプライン、FDA承認済みの2つのアルゴリズム、機械学習エンジン、そして放射線科ワークフロー管理・分析ツールを買収したに過ぎません。興味深いことに、同社はナインズ社の遠隔放射線診断部門を買収していません。ナインズ社は遠隔診療を行う放射線科医も雇用しており、病院やクリニックに専門知識を提供しています。
アンドリュース氏は、シロナは「放射線サービス事業を営んでいない」ため、遠隔放射線診断部門はシロナにとって不利だと述べた。しかし、同氏は取引の詳細についてはコメントを控えた。
この取引は、投資家の重複と相互のつながりから生まれました。8VCは両社の投資家であり、シロナ氏はNinesの投資家であるAccel Partnersとつながりを持っています。シロナ氏はこれまでに6,250万ドルを調達しています。
エマ・ベチュエルはTechCrunchで医薬品とバイオテクノロジーについて執筆しています。また、Inverse、Future Human、Texas Monthly、Observer、DoubleBlind Magazineなどでも科学、テクノロジー、文化に関する記事を執筆しています。ブラウン大学で歴史学と健康・人間生物学の学士号、コロンビア大学でジャーナリズムの修士号を取得しています。emmakbetuel.comをご覧ください。
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