脊椎脊髄ジャーナル 39巻 1号 AI時代の脊椎脊髄画像診断

特集にあたって

近年，深層学習を中心とした人工知能（artificial intelligence：AI）技術は，脊椎脊髄画像診断の領域にも急速に浸透しつつあります．本誌『脊椎脊髄ジャーナル』でも，AI関連の話題に触れる機会が増えてきました．椎体骨折や転移性骨腫瘍の検出支援ソフトウェアはすでに実臨床で用いられ始めており，MRI・CT・単純X線画像の読影や，脊椎手術ナビゲーションへの応用も現実味を帯びてきました．一方で，AIの性能評価やバイアス，倫理・薬事規制など，専門家が十分に理解しておくべき課題も少なくありません．そこで本特集では，「AI時代の脊椎脊髄画像診断」をテーマに基礎から臨床応用までを広く把握できる構成としました．

まず，椎間板変性に伴う Modic変化と初期化膿性脊椎炎の鑑別といった，日常診療でしばしば問題となる課題に対し，MRI画像を用いた深層学習の現状と展望が解説されています．さらに，側弯症の検診から手術プランニング，術後合併症予測に至るまで，AIを用いた一連の診療支援の試みが紹介され，整形外科領域におけるAI活用の広がりを感じていただけると思います．

また，頸椎症性脊髄症・神経根症の自動分類，脊髄腫瘍の自動診断，CT画像からの脊椎転移検出，単純X線像を用いた椎体骨折判定など，診断アルゴリズムそのものを開発・検証した報告も取り上げました．これらは，従来は経験に大きく依存していた領域に，客観的な指標やリスク層別化の手段をもたらす可能性を示すものです．加えて，deep learning reconstruction（DLR）を中心とした深層学習型再構成によるCT・MRI画質改善の実際や，頸椎椎弓根螺子設置における術中ナビゲーションシステムと手術支援ロボットの現状とAIへの期待も詳述されており，撮像，画像の判定，治療を通したAIの関わりを理解できる内容となっています．

さらに，本特集では，椎体診断支援AIを題材として，データバイアスや説明可能性，責任の所在，そして薬事承認を含むレギュレーションの観点から，AI導入に伴う倫理的・社会的課題についても整理していただきました．これらは，今後新たなAIツールを導入・評価していくうえで，避けて通れないテーマです．

AIは，医師に取って代わる魔法ではなく，適切な位置づけができれば診断精度の向上，作業負担の軽減，医療の標準化に寄与し得る強力な道具でありパートナーです．本特集が，読者の皆様にとって，AIの可能性と限界を理解しつつ，自施設での活用や今後の導入検討のヒントを得る一助となれば幸いです．

最後になりましたが，多忙な中でご執筆を快くお引き受けくださった先生方，ならびに企画段階からご助言いただいた編集委員の先生方に，深く御礼申し上げます．

東邦大学医療センター大森病院放射線科　堀　正明