周囲の咳の音から感染症アウトブレイクを監視 – ポータブルAIデバイス FluSense

インフルエンザあるいは新型コロナウイルス感染症も同様であるが、上気道の感染で発生する咳は臨床症状として注目される。病院の待合室・大規模な公共スペースでは、呼吸器感染症のアウトブレイクを監視・予測するツールに対する需要が高まっている。マサチューセッツ大学アマースト校からの研究成果として、インフルエンザなどの流行状況を予測するポータブルAIデバイス「FluSense」が発表されている。

ScienceDailyによると、FluSenseは低コストのマイクと熱画像センサーで監視環境中の咳の情報を処理するAIデバイスとして紹介されている。研究用のデバイスは大きな辞書ほどの長方形の箱に収められて病院の待合室に複数配置された。35万件以上の熱画像と2100万件の音源を収集・解析して構築されたFluSenseのアルゴリズムは、インフルエンザおよび類似疾患の院内臨床検査結果と強く相関した待合室の患者発生率をとらえることができた。

同研究の目標は個人レベルの疾患発生ではなく集団レベルでの感染症流行予測モデル構築にある。プライバシーにも配慮され、音声データなど個人を特定する情報は保存されない。コンパクトなデバイスが機械学習システムの最先端にありながら安価な点を研究チームは主張している。同研究はマサチューセッツ大学アマースト校のクリニックという試験場所を越えて、他の公共エリアでの実証と技術の一般化が進められる予定となる。大規模流行性の感染症に対抗する公衆衛生学上の画期的なデバイスとなるか、さらなる発展が期待される。

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TOKYO analytica
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. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
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)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。