子どもの肺音を自動分析 – 過剰受診を減らすAI技術

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子どもの体調不良において、病院受診のタイミングは非常に難しく、子を持つ親の共通の悩みと言える。ポーランドのStethoMe社は、聴診器型デバイスを使うことで子どもの肺音を家庭で記録でき、独自AIアルゴリズムが呼吸器疾患とその重症度を識別する画期的なシステムを開発している。

Medgadgetが報じたところによると、同社のシステムでは、家庭で録音された肺音データをかかりつけの小児科医とリアルタイムで共有することができるという。医師は肺音データとアルゴリズムによる解析結果を参考にして、患児が一般外来受診をすべきか、救急外来受診をすべきか、あるいは家庭で様子をみることができるのかを判断する。

日本においても時間外を含め、過剰な外来受診はしばしば問題となる。一方で受診判断の拠り所は、その大半を一般感覚とインターネットによる情報に依存しており、受診前に適切な医学的アドバイスを得られる状況は限られている。患者・医療者双方に利益を与え、医療資源の効率運用と小児健康増進の両立を目指す同技術の今後には、各方面から大きな期待が集まっている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。