AIが「もう一つの目」に——視力を守りながら11mmの脳腫瘍を摘出、世界初の手術

ロンドンのユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）とユニバーシティ・カレッジ・ロンドン病院（UCLH）は、脳腫瘍の摘出手術中にAIをリアルタイムで使う世界初の事例を報告しました。国立神経・脳神経外科病院（NHNN）で行われた手術では、AIが内視鏡映像を解析し、腫瘍周辺の血管や神経を見分けるための追加情報を外科医に提供しました。最終的な判断と手術操作は、すべて医療チームが担いました。1

患者はどのような状態だったのか

患者は、英国ベッドフォードシャー在住の48歳、Rhys Hibbertさんです。顧客サービス部門のマネジャーで、地域活動にも参加していました。1

Hibbertさんには、下垂体にできた直径11mmの良性腫瘍がありました。2024年12月、歩いている途中に倒れてけいれん発作を起こしたことをきっかけに腫瘍が見つかりました。腫瘍は視神経に近い位置にあり、治療しなければ視力を失い、最終的には失明する可能性もありました。1

手術では腫瘍の摘出に成功し、視力も守られました。ただし、提供された臨床報告には、その後の長期的な回復について詳しい記載はありません。現時点で確認できるのは、手術直後の成果であり、より広範な回復結果まで示したものではありません。1

なぜ下垂体腫瘍の手術は難しいのか

下垂体は、頭蓋骨の底部にある小さな器官です。周囲には、脳へ血液を送る頸動脈や、視覚に関わる視神経など、損傷を避けなければならない重要な構造が密集しています。14

そのため、手術には非常に厳しいバランスが求められます。腫瘍を取り残せば治療効果が不十分になる一方、周囲の血管や神経を傷つければ、大量出血、脳卒中、視力喪失などの深刻な合併症につながるおそれがあります。14

今回の手術では内視鏡を使い、術前に撮影した画像だけでなく、手術中に得られる映像も活用しました。AIは刻々と変化する術野を解析し、外科医が周辺構造を把握するための追加の視覚情報を提供しました。1

AIは手術中に何をしていたのか

このシステムは、外科医に代わる自律型ロボットではありません。主な役割は、内視鏡のライブ映像から手術に関わる対象を識別・強調することでした。

• 腫瘍の近くにある重要な血管や神経
• 使用中の手術器具
• 手術器具と組織の接触や相互作用111

実際の手術では、AIが危険性の高い領域や避けるべき場所を示し、外科医がその情報を参考にして次の操作を判断します。AIが器具を動かしたり、手術を単独で進めたり、医療チームの判断を上書きしたりしたわけではありません。1

この点は重要です。今回の成功は、リアルタイムAI支援を実際の手術に組み込める可能性を示すものです。しかし、AIだけで安全に脳神経外科手術を行えることや、あらゆる患者の治療成績を改善できることを証明したわけではありません。

誰が手術を行い、誰がAIを開発したのか

手術を担当したのは、UCLクイーン・スクエア神経学研究所の教授で、NHNNの脳神経外科コンサルタントでもあるHani Marcus教授です。UCLの博士課程に在籍し、UCLとUCLHの脳神経外科研修医でもあるDanyal Khan氏が、研究を主導しながら手術に加わりました。1

AI技術は、UCLホークス研究所の学際的なチームが開発しました。技術面の責任者としてSophia Bano博士が挙げられています。同研究所の「Surgical Robot Vision」グループは、解剖学的構造、手術用カメラ、器具の動きをリアルタイムで解析し、術前・術中の画像や各種センサーの情報を統合する研究を進めています。2

AIはどのように学習したのか

システムは、過去に行われた内視鏡下垂体手術の映像を、大量のアノテーション（対象や動作を示す注釈）付きデータとして使い、学習・評価されました。チームは映像コレクションを「数百本」と説明しており、UCLの2023年年次報告書では、200本以上の手術映像を解析したとされています。14

この学習によって、AIは手術の段階、器具、器具と組織の相互作用を認識できるよう設計されました。関連研究では、手術中の合併症につながり得る要因の検出や、下垂体手術の重要な段階における解剖学的構造の特定も目標とされています。11

UCLの報告によれば、AIは10カ月で200本以上の映像を解析し、個人の外科医なら何年もかかるほどの経験に相当する水準に達したとされています。これはAIが熟練医の判断をそのまま再現したという意味ではなく、数多くの手術映像からパターンを学習したという意味です。4

どのような機器と資金が使われたのか

システムは、医療機器環境でのリアルタイムAI処理を想定したNVIDIAの「Clara IGX」プラットフォーム上で稼働しました。1

臨床試験には、英国国立健康・医療研究機構（NIHR）とGoogleが資金を提供しました。さらに、NIHR UCLH生物医学研究センター、英国王立外科医師会、EPSRC、Wellcomeからも支援を受けています。1

「外科医向けChatGPT」という将来像

研究チームが描く長期的な構想は、手術中の状況を理解し、解剖学的構造や外科医の動作を認識し、必要なタイミングでフィードバックを提供する「手術の副操縦士」です。UCLの研究者は、この方向性を「外科医向けChatGPT」と表現しています。12

ただし、これは将来像を示す比喩です。今回の手術で確認されたのは、下垂体手術に特化した視覚的な意思決定支援システムです。一般的な会話能力を持つことや、手術を自律的に計画・実行できることが示されたわけではありません。

英国政府の反応と今後の検証

英国の医療イノベーション担当相James Frith氏は、今回の事例について、AIが新しい医療の形を可能にする例だと評価する一方、安全対策の重要性も強調しました。NIHRのMike Lewis氏も、医療における技術とイノベーションの活用という、より大きな流れの一環として位置づけています。1

今回の手術は、初期段階の臨床試験の一例です。患者1人の結果だけでは、異なる外科医、病院、腫瘍の位置、患者層に対して、AIがどの程度安定して機能するかは判断できません。UCLと提携機関は、より広範な臨床試験を計画していますが、提供された資料には、試験の規模、実施施設、開始時期などの詳細は記載されていません。1

今回の成果を端的に言えば、AIが高リスクな脳手術に「追加の目」として加わりながら、訓練を受けた脳神経外科医が主導権を維持したことです。今後の焦点は、この支援がより多くの手術で再現性のある利益をもたらし、安全性を損なわないことを確認できるかどうかにあります。