顔写真1枚でがん死亡リスクを予測するAI

顔写真1枚でがん患者の死亡リスクを予測するAIが登場した。このツールは、患者の年齢推定とリスクスコアの計算をそれぞれ担う2つのAIで構成されており、生存予測AIは顔写真を分析して0点から1点までのリスクスコアを付ける。今回の研究は米ハーバード大学医学部系医療研究機関マサチューセッツ総合病院の研究チームが実施したもので、研究結果は医学学術誌『ランセット・デジタルヘルス』に掲載された。研究に参加した放射線腫瘍学専門医のレイモンド・マク教授は「AIを活用すれば、顔写真1枚だけでも生理的予備能力と死亡リスクをある程度把握できる」と述べた。

分析の結果、リスクスコアが高いほど死亡リスクも大きかった。リスクスコアが0.9点以上の患者の半数は、放射線治療後90日以内に死亡した。スコアに応じた生存率の格差も明確だった。最も低いスコアの集団の5年生存率は78.1%だったが、最も高い集団は17.7%にとどまった。実際の年齢より5歳以上老けて見えると分析された患者は、そうでない患者より死亡リスクが21%高かった。このような予測性能は、患者の年齢、性別、人種、がんの種類が異なる集団でも確認された。オランダのがん患者約4900人を対象とした別の検証でも、顔分析の結果と生存率の関連性が確認された。

研究チームが注目したのは、AIが顔のどの部分を見ているかだった。生存予測AIは主に鼻筋と目の真下を根拠にリスク度を評価し、年齢推定AIは法令線や額、こめかみなどを主に注視していた。ただし、AIが該当部分に注目する具体的な理由は明らかにされていない。マク教授は、このような結果を確認した後、ヒポクラテスの記録を思い出したと明かした。ヒポクラテスは、目やこめかみが陥没し、鼻が尖ってくる様子などを、死が迫った際に現れる身体の兆候として記述している。

英国サリー大学の画像処理・機械学習専門家であるミロスワフ・ボベル教授は、今回の研究に参加していない外部専門家として、この研究を「興味深く、堅実な研究」と評価した。ボベル教授は、オランダのがん患者約4900人からなる独立集団で予測性能を検証した点を主な強みとして挙げた。

ただしボベル教授は、AIが既存の医療従事者の判断を超える新たな情報を提供しているかは確認されていないと指摘した。ボベル教授は「今回の研究は、AIが医師たちには気づかない何かを捉えているかどうかを検証していない」とし「臨床的に有用な情報を追加で提供しているという点も証明されていない」と述べた。ボベル教授は、研究で言及された「生物学的年齢」についても、AIが実際の身体の老化プロセスを直接測定したのではなく、顔の外観に基づいて年齢を推定したにすぎないと指摘した。ボベル教授は、今回の研究が放射線治療を受けるがん患者の顔の外観と生存率の間に統計的関連性があることを示したとしながらも、AIが患者の死亡リスクを区別できるという事実は、個人の正確な生存期間を予測したり、その原因を説明できることを意味するものではないと強調した。