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ブラジルの手話翻訳アプリ Hand Talk – Google AI Impact Challengeから75万ドルの助成
Googleは世界における社会・人道・環境にかかる重大な問題をAIの活用を通じて解決を図る案を募り、資金の助成と同社による専門サポートを与えるプロジェクト『Google AI Impact Challenge』を開催している。
ラテンアメリカの民間資本投資協会LAVCAの公表によると、ブラジルの手話用リアルタイム翻訳プラットフォーム『Hand Talk』が最優秀プロジェクト20のひとつに選定され、Googleから75万ドルの助成を受けたという。助成金とGoogleの専門家によるサポートで、Hand Talkは手話翻訳の質向上と、国際標準化としてアメリカ手話（ASL）の翻訳サービス開始を目指す。
聴覚障害者のコミュニケーションの壁を破ることが使命のスタートアップHand Talkは、2012年に創設された。同社はポルトガル語からブラジル手話（Libras）への自動翻訳をWebアプリとモバイルアプリで展開している。世界保健機関WHOによると、世界の約３億６千万人の聴覚障害者のうち、約80%が自国の言語を理解できない問題を抱えているという。優良なアクセシビリティを提供する同種のAI技術開発（過去記事）は、重要な社会的使命を果たすことが期待されている。
米スタンフォード大 – 個人情報を保護する堅牢なシステムで眼科診断AIを運用
AIの臨床応用には膨大な量の個人医療データが取り扱われる。そのため、ゲノム情報や電子カルテ記録などの重要な機密情報の漏えいリスクは、常に危惧されている。
MIT Technology Reviewによると、個人情報を強力に保護しながら医療データをAIアルゴリズムのトレーニングに提供できるプラットフォームの運用が、スタンフォード大学医学部を中心に始められた。カリフォルニア大学バークレー校発のスタートアップOasis Labsのアプリを通じて、眼科検査結果と健康記録データが提出されると、データと個人情報が紐付けられずにクラウド上に保管される。その後、第三者がそのデータをAIアルゴリズムに対して安全に適用することができる。ブロックチェーン技術が応用されたこのシステムによって、患者はプライバシーを保護しながら医療データの提供が可能となり、ひいては自身もAI技術の恩恵を受けられるようになるという。
医療現場へのサイバーアタックの脅威（過去記事）のように、デジタル化された個人の医療情報が悪意を持って抽出される可能性が高まっている。医療用AIの臨床現場への普及にあわせて、強力なセキュリティ技術の発展も課題となるだろう。
TRAVEL GUIDE
病理学分野、AIが発展に寄与する最初の領域になるか
過去一年間、機械学習によるアルゴリズムがどんどん実践的になり、おかげで骨折・糖尿病・目の病気や通風など様々な病気を簡単に発見できるようになってきた。ただ、AIが経験豊富な医者に取って代わるのは、まだまだ先のことになりそうだ。それに対して病理学におけるAIの発展の余地は大きく、生物化学・免疫学・遺伝学などの分野を統合しながら医学を推進するのにさらに一役買うだろうと中国・人工知能網が報じている。
病理学の領域には、ベンチャーだけでなく、GoogleやIBM、フィリプスなどもすでに参戦している。スライドガラス上の組織のデジタル画像を識別し、がん細胞の判別を行うアルゴリズムについての開発はますます盛んだ。現在、高校を卒業する若者のうち、たった2%の人しか病理学に興味がなく、将来この領域では圧倒的な人手不足になるといわれている。ゆえに一層AIの必要性が高まるに違いないと、病理学の専門家Andrew H.Beckは述べている。
AIの得意分野であるデータ分析を、病理学で応用することにはリスクも伴う。AIは特定の病気や病人の状態に合わせて最適な治療方法を提案することができるが、染色体・タンパク質アノテーション・健康記録などもふまえて臨床的に実用するためには、まだまだたくさんの情報を総合的に分析する必要がある。その能力こそ病理学の価値であると、Beckは強調している。
AI活用し、より少ない情報でも乳がんを発見可能に
米国グーグルの持株会社であるアルファベット（Alphabet）のCFO（最高財務責任者） Ruth Porat氏は、アルファベットが誇るAI（人工知能）を活用することで、より限られた情報でも、転移性乳がんの発見を可能にするブレイクスルー（科学技術などが飛躍的な進歩を遂げること）が実現したことを語った。
CNBCが報じたところによると、Porat氏は、1月22日にスイス・ダボスで開催された世界経済フォーラムの年次総会内で、AIを活用することで、たとえ少ないデータしか使えなくても、目覚ましい成果を上げることはできると語ったという。AIは、タスク（果たすべき作業）を達成するために、すでに処理した情報を活用することで、一連のパターンを学習するからである。
グーグルが2018年10月に開発したAIは、実に99％の精度で転移性乳がんの有無を判断できたという。このAIは、医療診断の現場において実用可能だと考えられる。そうなれば、医師もより複雑な知識・技術を得ることに時間を充てられるようになるだろう。
PHONES & DEVICES
デンマーク Corti社 – 緊急通話から心肺停止 CPAを判定するAI
心肺停止（Cardiopulmonary arrest: CPA）の緊急通報で、バイスタンダー（bystander）と呼ばれる救急現場に居合わせた発見者・同伴者は、心肺停止の様子を落ち着いて正しくオペレーターに伝えられるだろうか。また、蘇生処置は速やかに開始されるだろうか。
世界経済フォーラム: The World Economic Forumの記事によると、デンマークのCorti社は、コペンハーゲンの公式緊急通話『112』で心肺停止判定AIを試験運用している。通話音声での病状に関する単語や特徴から、心肺停止の有無を識別するニューラルネットワークを構築した。オペレーター単独73%に比べ、AIのサポートにより90%以上の正確さで心肺停止を認識できたという。同システムは欧州の4つの都市に試験範囲を拡大する。
AIが通話の早期に心肺停止を検知すれば、一刻も早い蘇生処置をバイスタンダーに指示できる。システムの誤検知によるリスクに対しては、蘇生処置を躊躇するデメリットが上回ると考えるのが一般的だ。蘇生処置なしで経過した心肺停止は、社会復帰率が1分毎に7-10%程度、急速に低下するといわれる。欧州や米国と比較し社会復帰率の低さが課題とされる日本でも、公的インフラへのAI応用の参考例となるだろう。
路上の心停止患者を救うAIアルゴリズム
スペインの多施設共同研究チームは、致死性不整脈を心電図波形から捉える新しいAIアルゴリズムを開発した。AEDへの搭載により、病院外での心停止症例に対し、より適切な除細動判定を行える可能性がある。
オープンアクセスジャーナル・PLoS ONEにて今週公開されたチームの論文によると、新しいアルゴリズムは従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）単独ではなく、長短期記憶（LSTM）ネットワークを複合させた深層学習アーキテクチャにより構築されたという。得られた識別器は従来の精度を大幅に上回っており、米国心臓協会（AHA）がAEDに求める「除細動実施のための正確性基準」を十分に満たしているとのこと。
病院外での心停止発生率の世界平均は、1年間で10万人あたり55例と必ずしも稀なものではない（参考論文）。先進国を中心に市街地へのAED普及が進んでいるが、そのデバイスは正確な心電図波形の評価と除細動判定を行えることが、自明の前提として置かれている。高い精度を求める同種のアルゴリズム開発は、今後も積極的に進んでいくに違いない。
LATEST TRENDS
ドバイ政府 胸部レントゲンのスクリーニングAIを実用化
ドバイでは、ビザ取得に際するメディカルチェックの1つとして胸部レントゲン撮影があるが、この画像読影を医師ではなくAIシステムが行うこととなる。これまで1枚の画像あたり約3分かかっていた読影を、このAIシステムは1秒で施行でき、大幅な効率化が見込まれている。
UAEメディアKhaleej Timesによると、主に感染症スクリーニングを目的としたこのAIシステムは、胸部レントゲン撮影機器に直接搭載され、画像上の異常陰影を指摘することができるという。メディカルチェックを担当するヘルスセンターのHussein Abdul Rahman AI Rand医師は「この技術の精度は98%を超えており、専門医による再検討を要するものは2%だけだ」とアルゴリズムのパフォーマンスの高さを強調する。
AI技術の予防・診断医学領域における活用と発展は著しいが、法整備の遅れなどから、AIシステムによる医師の代替は世界的にみても珍しい。Khaleej Timesは、ドバイが他のメディカルチェック（身長・体重・BMIなど）について、測定補助者なしに全自動測定で完了する機器を導入することも過去に報じており、先端技術の取り込みを積極的に行う柔軟な姿勢が垣間見える。
K Health AIによる診断アプリを大幅強化
米ヘルステックK Healthは、AIプラットフォームの強化に2500万ドルの追加投資を受けることを明らかにした。これにより、同社のKアプリはAIが診断名を推定するだけのツールではなく、得られた情報をプライマリケア医に共有し、プラットフォーム上でリモートの診療を行う「かかりつけ医機能」を持つことを目指す。
米テックメディアTechCrunchの報道によると、Kアプリは、過去20年間に蓄積された膨大な診療記録・検査結果・入院記録・薬剤統計などの医療データを利用し、ユーザーの現症状からAIが診断名や重症度を推定することができるという。一般向けアプリとしては際立って高精度な診断機能と、無料でのサービス提供によりユーザーは急速に増加し、今年7月以降で登録者は50万人以上に達していた。
WHOによる統計では、市民2000人に対しプライマリケア医1人が世界標準となるなど、初期対応を行う医師の不足は深刻で、これはアメリカも例外ではない。Mobile Health Newsの報道によると、K Health CEOのAllon Bloch氏は「新しい機能の付加により、より迅速なケアの提供と、医師の負担軽減を両立することができる」と延べており、医療提供システムへの貢献に自信を見せている。
REVIEWS
デンマーク Corti社 – 緊急通話から心肺停止 CPAを判定するAI
心肺停止（Cardiopulmonary arrest: CPA）の緊急通報で、バイスタンダー（bystander）と呼ばれる救急現場に居合わせた発見者・同伴者は、心肺停止の様子を落ち着いて正しくオペレーターに伝えられるだろうか。また、蘇生処置は速やかに開始されるだろうか。
世界経済フォーラム: The World Economic Forumの記事によると、デンマークのCorti社は、コペンハーゲンの公式緊急通話『112』で心肺停止判定AIを試験運用している。通話音声での病状に関する単語や特徴から、心肺停止の有無を識別するニューラルネットワークを構築した。オペレーター単独73%に比べ、AIのサポートにより90%以上の正確さで心肺停止を認識できたという。同システムは欧州の4つの都市に試験範囲を拡大する。
AIが通話の早期に心肺停止を検知すれば、一刻も早い蘇生処置をバイスタンダーに指示できる。システムの誤検知によるリスクに対しては、蘇生処置を躊躇するデメリットが上回ると考えるのが一般的だ。蘇生処置なしで経過した心肺停止は、社会復帰率が1分毎に7-10%程度、急速に低下するといわれる。欧州や米国と比較し社会復帰率の低さが課題とされる日本でも、公的インフラへのAI応用の参考例となるだろう。
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