進行性の神経変性疾患である「アルツハイマー病」は、現代社会に多く広がる病気だ。2015年には全世界で約3000万人がアルツハイマー病だと考えられている。アルツハイマー病の処置には非常に高額な費用がかかるため、世界中の医療制度の大きな負担になっている。

アルツハイマー病の進行を止める方法はわからないが、進行を遅くしたり、初期の状態に止めたりできる方法は証明されている。したがって、病気を発症する可能性が高い人を特定する信頼性の高い方法の発見は、医学の重要な目標だ。

4月28日、天安公衆衛生センター（韓国）のチョイ・ホンユン研究員とKAIST（韓国科学技術院）のジン・キョンワン研究員が、まさにその手法を深層学習で開発した、と発表した。ふたりによれば、検査により今後3年間にアルツハイマー病を発症する可能性の高い人を正確に識別できるという。

加齢により、認知機能の低下は避けられない。私たちは物忘れしやすくなり、頻繁に思考の脈絡を見失ったり、決断や仕事の遂行がだんだん困難になったりする。ほとんどの人は、年を取れば医師が「軽度認知障害」と呼ぶ状態になる。

軽度認知障害の何割かは、より深刻なアルツハイマー病に進行する。アルツハイマー病を発症すれば、語彙を失い、間違った言葉の置き換えが頻発するようになる。アルツハイマー病患者は近親者が識別できなくなり、基礎的な自己管理能力を失い、最後には完全に介護者に依存し、ほとんどの人は診断後数年以内に亡くなる。

だが奇妙なことに、軽度認知障害になったすべての人がこの道筋をたどるわけではない。一部の人は症状が悪化せず、少数ではあるが、改善する人もいる。アルツハイマー病は発症前が治療の恩恵を受けられる可能性が最も高く、医師は発症しそうな人を予測できることを切望しているだろう。

アルツハイマー病は不要なタンパク質の固まり「アミロイド斑」が成長し、糖代謝が遅くなる（脳の糖使用率で測定できる）特徴があるとわかっており、脳のPET（ポジトロン放出断層撮影 ）スキャンを観察すれば予測できるはずだ。

ある形式のPETスキャンでは、アミロイド斑と糖代謝の状態の兆候がわかるため、アルツハイマー病を発症する可能性の高い軽度認知障害の人を特定するのに使える。

ただし、これは理論上の話だ。実際に画像を解釈するのは難しい。研究者は、熟練の診断医が探し出せる、精度の高い指標が1、2個あることを発見したが、この手法は時間がかかるうえに間違いが起きやすい。

ふたりの研究者は、この検査過程における人間の観察者を、深層学習のニューラル・ネットワークで置き換えたのだ。

ふたりの手法は単純明快だ。近年、世界中のアルツハイマー病の研究者は、アルツハイマー病の発症者と未発症者の脳の画像データベースを構築し続けている。ふたりは、発症と未発症の状態の違いを識別するために、データベースの画像を畳み込みニューラル・ネットワークで訓練した。

データセットは、正常な脳の70代82人の脳画像と、アルツハイマー病と診断されたおおむね同世代の139人の脳画像で構築されている。ニューラル・ネットワークの型通りの訓練方法で、機械はすぐに発症と未発症の違いを約90%の精度で識別できるようになった。

さらにふたりは、機械を別のデータセットの分析に使った。認知能力が低下し、その後3年以内に79%がアルツハイマー病を発症した70代181人の脳画像だ。ふたりは機械に、アルツハイマー病にかかりやすい個人を特定するよう学習させた。

結果は興味深い読み物だ。ふたりによれば、訓練したニューラル・ネットワークは、アルツハイマー病を発症する可能性の高い人を81%の精度で識別したという。この値は、熟練の診断医が目視で画像を分析して発見する確率より著しく高い。「これらの成果は、脳画像で病気の結果を予測するツールとして、深層学習が利用できる可能性を示しています」とふたりはいう。

実に興味深い成果だ。アルツハイマー病を発症する可能性が高く、早期治療によって最も恩恵を受けられる人を比較的素早く特定するための解決策を示している。この手法には、多くの人の生活の質を改善し、多額の費用負担に悩まされる医療制度を救える可能性がある。

より一般的にいえば、ふたりの手法は、最近増えている深層学習の医療診断への活用のほんの一例にすぎない。多くの研究により、深層学習機械は、一見判別しにくい健康状態を人間より早く正確に特定できることが証明されている。しかも機械学習の手法は、心臓病からがんまで、さまざまな病気の診断に使えるのだ。

間違いなく、深層学習は医学の世界を変え始めている。軽度認知障害に現在苦しんでいる人の唯一の疑問は、ではどれくらい早く変えてくれるのか、だ。

参照：arxiv.org/abs/1704.06033: 認知機能低下を脳代謝とアミロイド画像の深層学習で予測する

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