Google、お腹をなでるだけの簡単な検査で専門家並みに妊娠週数を判定するAI

米Google Researchと米Northwestern University Feinberg School of Medicine、ケニアのJacaranda Healthの研究チームは、専門訓練を受けていない医療従事者でも携帯型機器とAIを用いて専門技師並みの精度で妊娠週数を判定できる技術を開発した。研究成果は医学誌「JAMA Network Open」に掲載された。

世界保健機関（WHO）の推計によると、妊娠関連の合併症により世界で年間25万人以上の予防可能な死亡が発生している。妊婦健診における超音波検査は母子死亡率の低減に有効だが、世界人口の3分の2は画像診断を受けられない環境にある。従来の超音波検査は専門技師の育成に複数年を要し、医療資源の乏しい地域では一度も検査を受けられない妊婦が数多く存在することが背景にある。

開発された手法は「ブラインドスイープ」と呼ばれ、低コストの携帯型プローブを妊婦の腹部上で定型パターンに従って滑らせるだけで完了する。従来の専門技師による検査のように胎児の特定断面を探して精密測定する必要がない。AIシステムはモバイル端末上でリアルタイムに映像を解析し、治療方針や分娩時期の基準となる妊娠週数を推定する。

研究では、米国ノースカロライナ州とザンビアの妊婦1,968人のデータで学習したモデルを使用し、シカゴの参加者120人（元の約6%）のデータで携帯型プローブ「Clarius C3」への適応などの微調整を行った。その後、米シカゴのNorthwestern Medicine（192人）と、微調整を行っていないナイロビのJacaranda Health（193人）の計385人を対象に前向きな多施設共同研究を実施した。

その結果、AIによる週数推定の平均絶対誤差（MAE）はシカゴで4.10日、ナイロビで4.27日、全体で4.18日を記録した。これは専門技師による従来手法の4.48日に対して非劣性を実証する水準である。さらに、胎児体重が90パーセンタイルを超える極端なケースでも従来の計算式を上回る堅牢性を示した。

実際の臨床試験では、端末の連続利用には交換式バッテリーが有効であることや、スキャンの品質が不十分な場合に再測定を促す信頼度評価の仕組みが必要であるといった実用上の知見も得られた。研究チームは今回の成果を次世代の医療AI研究に生かし、地域格差のない母子保健の実現を目指すとしている。