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赤ちゃんの泣き声からその意味を識別するAIアルゴリズム

赤ちゃんの泣き声からその意図を識別できるのか – 米ノーザンイリノイ大学の研究チームは、非常に興味深いこの命題に対し、AIアプローチによる解決を目指している。研究成果は学術誌IEEE/CAA Journal of Automatica Sinicaに収載されている。

Becker’s Health IT & CIO Reportが報じたところによると研究チームは、赤ちゃんの”cry signals”を解釈するため、乳幼児の泣き声パターンとその特徴を分析するAIアルゴリズムを構築しているという。研究を率いるLichuan Liu博士は「特別な言語かのように、泣き声には健康に関連した情報さえ多く含まれている」としている。

明確な意図や特定の健康状態の補足に繋げるには、シナリオごとの泣き声データが必要になる。現時点では十分数を確保できていないが、著者らは医療機関との連携を進めることで必要なデータの確保に努めることを明示している。どのような答えが待っているのか、研究の行く先に大きな関心が集まる。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 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. 岡本 将輝 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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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