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DECODE – 学習障害者の健康問題に取り組むAIプロジェクト

「学習障害(LD: learning disability)」は、知的発達に遅れはないが、読み・書き・計算など日々の学習に困難を生じる発達障害である。英国における推計では、LDは100人に1人程度みられ、LDを有する人々の65%以上が「MLTCs: multiple long-term conditions」と呼ばれる「2つ以上の慢性的な健康問題」を抱えているという。LDを有する人々の平均寿命が英国平均より約20年短いとの試算もあり、このことはLDの生物学的な疾患影響ではなく、LDの無い人と同じ水準のケアを社会的に受けられていないことを意味するとの指摘もある。

ラフバラー大学などが参加する共同プロジェクト「DECODE: Data-driven machinE-learning aided stratification and management of multiple long-term COnditions in adults with intellectual disabilitiEs」は、機械学習技術を用いて学習障害者のMLTCsをより良く理解することを目指している。研究チームは、イングランドおよびウェールズにおける学習障害者の医療データを解析し、「どのような種類のMLTCsが合併しやすいか」、「MLTCsが経時的にどうなるか」、「ライフスタイル・経済状況・社会環境などがMLTCsにどう影響するか」を明らかにしようと試みる。解析結果から導かれるケアプランでは、LDの専門家と協働し、学習障害者が理解しやすいインフォグラフィックを用いた提案が行われる。プロジェクトの最終目標は、LDのための新しいケアモデルを構築し、MLTCsに関する臨床ガイドラインを誰もがアクセスできる形にまとめ上げることとする。英国立健康研究所(NIHR)からの助成を受け、DECODEプロジェクトは本年4月に始動した。

プロジェクトリーダーを務めるラフバラー大学のThomas Jun氏は「AIがいかに安全で倫理的かつ費用対効果の高い手法として、学習障害者にQOL(生活の質)の改善をもたらすか、私たちは実証していく」とプロジェクトへの意気込みを語った。

  1. 眼の動きから学習障害を識別するAIアルゴリズム
  2. 自閉スペクトラム症の子どもにパーソナルAIを構築する研究室「ABAiラボ」
  3. 子どもの精神疾患発症を予測するネットワーク分析

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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大学院大学客員准教授など。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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