医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例ウシの結核を生乳サンプルからAIで識別

ウシの結核を生乳サンプルからAIで識別

結核がヒトに蔓延したのは、太古の歴史上でウシを家畜化し、ウシの結核(bovine tuberculosis)から人獣共通感染を起こしたものがヒトの結核菌に変化したと推定されている。現在のウシ型結核菌は、感染したウシの低温殺菌されていない牛乳あるいはチーズなど加工食品からヒトに感染することもあるが、衛生技術の進歩した国では極めてまれである。

ウシの結核はウシ同士での感染力は高く、病期が後期に進行するまで感染兆候は発見しにくく、現在標準の定期的なウシ用のツベルクリン検査は手間のわりに50-80%程度の識別率で、ウシの結核に対する畜産業界での管理コストは課題とされてきた。

Open Access Governmentが報じたところによると、エジンバラ拠点のスコットランドルーラルカレッジ(SRUC)ではNVIDIAのGPUを用いて、定期的な生乳サンプルの画像データから畳み込みニューラルネットワークで感染牛を識別するモデルを開発した。画像データ収集には中間赤外線分析(MIR:Mid-infrared spectroscopy) という手法が用いられている。同モデルはツベルクリン検査で不合格となるウシを精度95%・感度96%・特異度94%で識別できた。

日常的に採取した生乳サンプルからの結核感染牛の特定は、モニタリング方法として時間とコストの大幅な削減を可能とし、さらには非侵襲的でもある。このようなAIツールによって、英国および諸外国におけるウシの結核の根絶に貢献する可能性が期待されている。

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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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