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社会的孤独をスピーチから解析する研究
COVID-19の流行は社会的孤独をめぐる現状を浮き彫りにしており、孤独に対する技術について以前に紹介した（過去記事）。自己申告による孤独の評価には限界もあるため、表現される言語から感情を定量化するための自然言語処理が模索されている。
カリフォルニア大学サンディエゴ校からのニュースリリースによると、同校の研究グループは「自然言語処理で高齢者の孤独感を評価する手法」を学術誌 American Journal of Geriatric Psychiatryに発表している。研究に参加した80人の高齢者へのインタビューから言語的特徴を抽出し、機械学習アプローチによって質的な孤独感を精度94%、量的な孤独感を精度76%で予測することができた。
同研究によると、孤独を抱える人は孤独についての直接的な質問に対して「悲しみの表現が多く、回答が長くなる」特徴があった。また女性は孤独を自認する傾向が強く、男性は恐怖と喜びに関する表現が多用される、という解析結果もあわせて示された。「孤独者のスピーチ」を解析する手法の社会実装が近づくことを実感させられる研究のひとつである。
Savana EHRead – 深層学習と自然言語処理による精密医療の加速
過去20年間において、生物医学研究への資金提供は世界的に倍増したが、新薬の承認は3分の1となった。ここでは、対象を絞ったより特異的な薬剤と治療法による「精密医療（precision medicine）」の促進が求められていることには明確なコンセンサスがある。このブレイクスルーを実現するためには、日常診療によって生み出される膨大な記録情報である電子カルテ記述を活用することが欠かせない。
欧州連合（EU）の政務執行機関である欧州委員会（EC）はこのほど、EUが2018年から支援するプロジェクトの成果報告を行った。スペインに本拠を置くSavanaに対する支援は、2020年4月末までで120万ユーロを超える。SavanaのEHReadは、深層学習と自然言語処理によってカルテなど臨床記録上のフリーテキストを構造化・匿名化し、臨床研究の推進や日常臨床の質的向上に結びつく知見抽出を助ける。同システムは追加的なセキュリティレイヤーによって、競合他社と比較して大幅にプライバシー保護を強化しながら、非構造化テキストから効果的にデータベース構築を行うことができる。また、研究者の効率的な研究活動をサポートするため、臨床変数間の相関関係を自動検出・提示できるほか、疾患の予後因子の特定や薬理学的有効性の程度を評価する機能などを併せ持つ。
現在、EHReadは17の医療分野において、世界各国における臨床研究に取り込まれている。うち、2つの国際研究においては慢性閉塞性肺疾患とCOVID-19に関する有意な研究成果に結びついており、今後のツール活用と知見導出にも期待が集まっている。
TRAVEL GUIDE
what3words – 3つの単語で命を救う
これまでの住所・番地システムは、特定箇所の表記が長文になること、紛らわしい地名・通り名が無数にあること、所在地は示していても入り口を示しているわけでないこと、などが救急要請など一刻を争う状況においての深刻な阻害因子となってきた。英ロンドンに本拠を置くwhat3wordsは「3単語で3m四方の場所を伝達できるジオコーディングシステム」を開発している。
what3wordsが提供するジオコーディングシステムでは、世界を3m四方の正方形に区分し、それぞれに固有の3ワードアドレスを割り付けている。例えば、自由の女神像が持つ松明の位置は「toned、melt、ship」となる。what3wordsは35以上の言語に対応しており、これには日本も含まれ、一般利用者は無料でこのジオコーディングシステムを利用することができる。なお、what3wordsはあくまで2次元情報であるため、建物の階数や部屋番号は3単語に付記する形で示す必要がある。
商用利用に伴う費用負担の不透明さや閉鎖的なアルゴリズム、また静的グリッドによる区分のため、プレートテクトニクスに基づく地学的変動に対応していない（したがって最新のアドレスを追い続ける必要がある）など一定の問題はあるものの、革新的技術の潜在的な利用価値には救急医療の観点からも注目が集まっている。
がん免疫療法で恩恵を受ける患者をAIが予測 – 肺がんのテクスチャ変化をとらえるモデル
免疫チェックポイント阻害薬は、がんに対する新たな治療選択肢として開発が進み、適用されるがん種が拡大している。小野薬品工業から発売されたニボルマブ（商品名オプジーボ）もそのひとつとして非小細胞肺がんなどに適用拡大された。治療選択肢が増える一方で、各個人に最適な治療法を選択する難しさが指摘される。
英メディアMedical News Todayでは、オハイオ州クリーブランドのケース・ウェスタン・リザーブ大学のチームが開発した「免疫チェックポイント阻害薬による治療で恩恵を受ける患者を予測するAIモデル」を紹介している。研究論文は学術誌Cancer Immunology Researchに発表されており、同研究は米国臨床腫瘍学会2019のがん財団功労賞を受賞している。そのAIモデルには、免疫チェックポイント阻害薬で治療された肺がん患者のCTスキャンが利用されており、2〜3サイクルの免疫療法ののちに腫瘍で起きているサイズだけではなく、そのテクスチャ（材質）の変化に注目していることがユニークである。研究グループのAnant Madabhushi氏は「腫瘍内の血管が破壊されるなどして、治療後にがんの結節が大きく見えることがあっても治療がうまくいっているケースがあります。そのようなテクスチャの変化が治療効果の良い予測因子となることをAIモデルで解析できることが分かりました」と語る。
今後、研究チームはさらに多くの施設や異なる免疫チェックポイント阻害薬で治療された患者のCTスキャンを集め、AIのテストをすすめてゆくことを計画している。免疫チェックポイント阻害薬はその高額な薬価が話題となることが多く、治療の有効性をより個別化して予測することが医療経済の観点からも重要となる。新たな研究はその一助となることを期待されている。
PHONES & DEVICES
がん患者の健康状態をモニターするゲーミフィケーションアプリ
ゲーミフィケーションは、ゲーム要素を取り入れることでユーザーの行動変容やパフォーマンス向上を狙うもの。近年では医療分野においても発展の余地が模索されている。スペインのコンプルテンセ大学とサラゴサ大学の共同研究チームは、がん患者における心身の健康度モニタリングへのゲーミフィケーション応用に努めている。
Journal of Healthcare Engineeringに掲載されたチームの研究論文によると、Close2Uと名付けられたこのアプリケーションでは、がん患者に対して気分や疼痛部位に関する一連の質問に答えさせ、モチベーション向上を狙ったアドバイスや歌などが報酬として与えられるゲーミフィケーション機能がテストされている。疼痛の強弱測定においては「非常にひどい」と「非常に良い」を結ぶ直線上をマークする、疼痛部位の測定においては身体画像に該当領域をマークするなど、視覚的なスケーリングを取り込みゲーム性を高めている。また、患者間の報酬交換機能も備え、コミュニティにおける緩やかなコミュニケーションも実現する。
EurekAlertの取材に対し、研究を率いたGarcía Magariño氏は「このアプリにより、楽しみながら適切な健康モニタリングと相互支援を提供することができる。ただし、私たちのリソースと潜在的なユーザーの関心が重要であるため、いつ製品化されるかは分からない」とする。一方でスマート家電やスマートウォッチなどのデバイスに搭載することを計画するなど、野心的な一面ものぞかせている。
歯科のAI導入を促進する団体「DAIC: Dental AI Council（歯科AI協議会）」
歯科医療におけるAIの可能性を探り検証することで、AI導入を加速する目的の団体「DAIC: Dental AI Council（歯科AI協議会）」が米国において発足された。
歯科業界メディア DentistryIQに28日付で発表されたプレスリリースによると、DAICの設立メンバーは開業歯科医院・歯科業務支援組織（DSO）・メーカー・ソフトウェアプロバイダー・保険会社・研究所・大学などに所属し、歯科業界を代表する15名が集結した。DAICは、歯科業界がAIの活用に遅れをとっているという認識のもと、AIに対する懐疑的な見方や誤解を、正しい理解へと主導する役割を果たそうとしている。
AIによる歯科領域への直接的な恩恵である画像診断AIの一例を以前にも紹介した（過去記事）。DAICはその他にも診療計画・補綴物製作・審美歯科・保険請求などあらゆる面への活用を想定する。特に保険請求では過重な審査業務にもかかわらず不正請求が多数紛れこみ、無駄なコストは顧客に転嫁されている。その矛盾をAIが解消することで保険料が安くなり、歯科医療を求める人が増える。そのような業界全体が受ける恩恵をDAICは模索し提案していく。
LATEST TRENDS
病理AIがフランスの日常臨床へ取り込まれる
Medipathはフランス最大の民間病理ラボネットワークとして知られるが、悪性腫瘍検出のためのAIソリューションを広く導入することを公表した。これにより、フランス全土170を超える病院・診療所において、AI診断支援サービスが日常臨床ルーチンに取り込まれることとなる。
Medipathが21日明らかにしたところによると、導入されるのはIbex Medical Analyticsが開発したGalen Prostateで、前立腺生検によって得られた組織標本を自動解析し、病理医による初期診断と不一致が生じた際に警告を発することができる。Galen Prostateは既にCEマークを取得しているとともに、臨床研究においては悪性腫瘍検出についてAUCで0.997と非常に高いパフォーマンスを示すなど、リアルタイムでの悪性所見の見逃し予防に期待が大きい。
フランスでは病理医の数が不足する一方、病理診断を要する標本数は年ごとに増加しており、病理医の業務負荷が問題となっている。Medipathでイノベーションテクノロジー部門を率いる医師のDelphine Raoux氏は「我々のAI導入は、Medipathにとってだけでなくフランスの病理学およびがん治療における分岐点と言えるだろう」としている。
AIとロボティクスが創る内視鏡検査の未来
消化器内視鏡検査は、組織の性状を直接観察できるため非常に情報量の多い検査のひとつである。また、必要な場合には診断や治療を目的として、その場で組織を切り取ることさえできる。ただし、施行部位を問わずその痛みや不快感は多大で「低侵襲な検査」とは言いがたい。今回は、AIとロボティクスによる消化器内視鏡検査の未来を紹介する。
学術誌Science Roboticsに掲載された論文によると、英リーズ大学を中心とした研究チームは、磁気を利用した小型カプセルロボットを消化管モデル内で適切に誘導することに成功したという。この小型カプセルには、磁石・LEDライト・超音波トランスデューサー・カメラが組み込まれ、消化管モデル内壁の構造を外部コンピュータに転送できた。特筆すべきは、カプセルの操作には専門的技術を要さないこと、AIを利用した適切な部位の撮影および移動ルートの確保を実現していること、などが挙げられる。
本研究での消化管モデルは豚などが用いられ、現時点で動物実験の域を出ないが、人体に対する技術的応用は困難ではない。Becker's Health IT & CIO Reportの報道では、研究を率いたSandy Cochran教授の言葉として「近い将来、この技術が日常診療レベルに取り込まれ、消化器疾患の早期発見とモニタリングに使われることを望んでいる」と述べた。
TECH
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がん患者の健康状態をモニターするゲーミフィケーションアプリ
ゲーミフィケーションは、ゲーム要素を取り入れることでユーザーの行動変容やパフォーマンス向上を狙うもの。近年では医療分野においても発展の余地が模索されている。スペインのコンプルテンセ大学とサラゴサ大学の共同研究チームは、がん患者における心身の健康度モニタリングへのゲーミフィケーション応用に努めている。
Journal of Healthcare Engineeringに掲載されたチームの研究論文によると、Close2Uと名付けられたこのアプリケーションでは、がん患者に対して気分や疼痛部位に関する一連の質問に答えさせ、モチベーション向上を狙ったアドバイスや歌などが報酬として与えられるゲーミフィケーション機能がテストされている。疼痛の強弱測定においては「非常にひどい」と「非常に良い」を結ぶ直線上をマークする、疼痛部位の測定においては身体画像に該当領域をマークするなど、視覚的なスケーリングを取り込みゲーム性を高めている。また、患者間の報酬交換機能も備え、コミュニティにおける緩やかなコミュニケーションも実現する。
EurekAlertの取材に対し、研究を率いたGarcía Magariño氏は「このアプリにより、楽しみながら適切な健康モニタリングと相互支援を提供することができる。ただし、私たちのリソースと潜在的なユーザーの関心が重要であるため、いつ製品化されるかは分からない」とする。一方でスマート家電やスマートウォッチなどのデバイスに搭載することを計画するなど、野心的な一面ものぞかせている。
ENTERTAIMENT
