最新スマートトイレを科学する – スタンフォード大学医学部

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健康状態を長期的にモニタリングするうえで、排泄物からのデータを分析する手法の有用性が模索されてきた。この数年「スマートトイレ」という構想が出されてきたものの、臨床との統合性が低いなどの理由から医療者にとって真に実用的なデータを生み出せずにいた。Natureの関連誌 Nature Biomedical Engineeringにスタンフォード大学医学部を中心とした研究グループが発表した「排泄物から個人の健康状態をモニタリングする装着型トイレシステム」では臨床応用を意識した最新のスマートトイレが検証されている。

同研究については英新聞社 The Guardianでも報道されており、既存のトイレにマウントして装着するセンサーと分析機器の有用性を紹介している。尿に対しては標準的な検査試験紙キットと同様に尿糖や血尿をスクリーニング、画像解析で尿流量を測定し前立腺肥大症などの排尿障害を鑑別する手助けも可能となる。便に対しては便秘や下痢の臨床診断項目として形状と固さなどを分類するブリストルスケールに準拠してディープラーニングの手法で分類させ、医療従事者と同等の識別能を持たせた。臨床的価値が得にくかった過去の高価なスマートトイレに比して、科学的な有意性と実用性が意識される。

同研究がさらにユニークなのは、水洗ハンドルに指紋認証機能を搭載、肛門のしわを画像認証することで個人を特定し、安全なクラウドサーバーで情報を保護しながら、個別の健康状態を長期にモニタリングできるところである。スタンフォード大学側で300人に意見を求めたところ、30%がプライバシーの問題から、特に肛門の画像認証に対する感情的な懸念を示したため、普及に際しては注意が必要という指摘もある。チームによると今後は、検査の誤検出を防ぐためのセルフクリーニング機能、違法薬物や性感染症の検出、腸内細菌叢の分析など機能拡充を目指したいという。排泄物検査の普遍的な重要性を感じている臨床医視点からも、研究チームの本気度が感じられる、史上最もスマートなAIトイレシステムではないだろうか。

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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, 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。