鼻腔の状態をチェックする手段として、CT検査は非常に有用である。しかし、同検査は完璧で、万能という訳ではない。腫瘍性、炎症性、感染性病変を明確に判別できないことがあるのだ。その理由は、各病変から得られる画像所見にある程度の類似性（重複）が見られるからである。そこで、疑問が浮かぶ。この類似性をヒトの眼（主観）で見分けられないとした場合、あらゆる事象を数値に置き換えてデータ化（客観化）する人工知能であれば見分けることができるのだろうか。
冒頭のような背景の中、イギリスの大学および動物病院らは、正常な犬の鼻腔、真菌性鼻炎と腫瘍性病変を有する鼻腔を写したCT画像を用いて機械学習を実施し、その精度を算出する研究を行った。すると、86%の確率で病変を判別できることが判明したという。
上記のことから、人工知能は犬の鼻腔を写したCT画像を用いて鑑別診断ができることが窺える。よって、今後、精度を更に向上する研究が進み、この人工知能を組み込んだ診断アルゴリズムが完成することを期待している。
獣医学に関連する研究の多くで人工知能は活用されておりますので、小動物臨床の現場に浸透していく未来は遠くないと思います。
参考ページ：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40564270/
