Google Research、ブラインドスイープ超音波とAIによる妊娠週数推定の汎化を実地研究で検証

研究はシカゴのNorthwestern Medicineとナイロビの Jacaranda Healthで行われた前向き研究である。元のモデルはノースカロライナとザンビアで集めた超音波データで学習されており、今回はClarius C3という携帯型経腹プローブと組み合わせた。適応にはシカゴの120人分のパイロットデータ（元の学習セットの約6%）だけを使い、36週を超える範囲への拡張も行った。ナイロビのデータはファインチューニングに一切使わず、独立した外部テストとして扱っている。

主要コホートは妊娠16〜36週の385人で、双胎などの多胎妊娠も含まれる。専門家が胎児の複数断面を測定して計算式で推定する従来手法は、長年の訓練が必要で操作者への依存度も高い。これに対しAIは全体のMAEが4.18日で、従来手法の4.48日と同等以上の精度だった。探索的指標では、胎児体重が90パーセンタイルを超えるケースで従来の生体計測式を上回った。

実運用から得られた知見として、連続して患者を診る際はドッキングステーションより交換式バッテリーが重要だと分かった。臨床医や患者との信頼構築も必要とされ、品質の低いスイープを拒否し不確実性を医師に伝えるモデルの信頼度推定をアプリに組み込む方針が示されている。Googleはこの成果を、次世代のマルチモーダル医療インテリジェンス研究に生かすとしている。