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外科手術後の合併症を予測する機械学習アルゴリズム
外科手術は、がんをはじめとした悪性疾患の根治療法ともなる、現代医療における大きな柱のひとつである。一方で、外科手術には一定の割合で合併症を伴うため、この発症予測と予防、早期治療が重要である。米オハイオ州立大学外科腫瘍学の研究チームは、外科手術後の合併症を予測する機械学習アルゴリズムを構築した。
学術誌Journal of Gastrointestinal Surgeryにて公表されたチームの論文によると、米国外科学会（ACS）の「手術の質改善プログラム（National Surgical Quality Improvement Program）」に集積されたデータベースを活用し、肝臓・膵臓・大腸のいずれかの外科手術を受けた患者データを抽出したという。これらから導いた機械学習アルゴリズムでは、合併症の発生をc統計量0.74と比較的高い精度で予測しており、合併症ごとの発生予測でも変わらない精度を維持していた。特に外科手術後の脳梗塞発症では、c統計量0.98と最も高い値を示した。
過去の検査結果を含め、無数とも言える患者ごとの背景データを全て把握し、合併症予測を適切に行うことは簡単ではない。電子カルテの一般化に伴い、AIを利用した自動予測とアラートシステムは、医師サポートの人工知能活用事例として期待が高まっている。
凪いだ海から昨日の嵐を見分ける目 – 隠れた心房細動を識別するAI技術
心房細動は不整脈の一種で、放置すると脳梗塞や心不全のリスクを高める。治療介入が必要となる重要な疾患だが、心房細動は不整脈の発現タイミングや持続時間がまばらで、平時には心電図変化がみられないことが診断の遅れを招いていた。米メイヨークリニックの研究チームは、非発作時の心電図からも心房細動の存在を識別できるAIアルゴリズムを構築した。
学術誌The Lancetに公表されたチームの論文によると、18万人を超える患者から約65万件の「不整脈発作のみられない心電図画像」を用いてこのアルゴリズムを導いたという。AIは、医師の目には正常所見にしか見えない心電図波形からも、潜在的な心房細動の存在を83%の正確性をもって識別できた。
非発作時にも心房細動を識別できるようになることは、診断の見逃しや遅れを直接的に予防する。持続的な心電図測定を実現するデバイスなど、比較的専門性の高い医療的設備の乏しい環境においても大きな助けとなるだろう。凪いだ海から昨日の嵐を見分ける目 - 医療AIの革新的なアプローチは他疾患にも拡張されていくに違いない。
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TRAVEL GUIDE
韓国JLK Inspection AIによる広範な画像診断システムを公開
韓国のJLK Inspectionは、AI技術を利用し、種々の医用画像から疾患診断を行うことのできる新しいプラットフォームを公開した。このプラットフォームでは、特定の医用画像に限定せず、MRI・CT・単純レントゲン・マンモグラフィなどを使い、14の部位から30を超える疾患を正確に捉えることができる。
医療機器メディアMassDeviceの報道では、このプラットフォームの利用により、脳梗塞・脳出血・脳動脈瘤・アルツハイマー病・肺癌・前立腺癌・乳癌・冠動脈疾患など、各部位において誤診が致命的となり得る重要な疾患を容易に見つけることができるという。JLK InspectionのWon Tae Kim CEOは「利用者は簡便にシステムを利用することができる。深層学習によるこのテクノロジーは、すべての患者に大きな利益となるだろう」としている。
放射線科領域、特に画像診断におけるAI活用は急速に進んでいるが、同一プラットフォームで多くの画像種を扱えるシステムは珍しく、日常臨床における実用性は高い。米メディアPR Newswireによると、JLK Inspectionは国際展開を睨んだマーケティングを着実に進めており、すでにシリコンバレーにも事業所を設置しているという。
スマートウォッチで肥大型心筋症をスクリーニング
肥大型心筋症は心筋の異常な肥大を生じ、心不全や突然死の原因ともなり得る疾患である。約半数に遺伝性が認められる一方、ほぼ無症状で経過することも多いため、未診断が大きな問題となってきた。スマートウォッチを利用し、この肥大型心筋症をスクリーニングしようとする取り組みを紹介する。
Health IT & CIO Reportが報じたところによると、米サンフランシスコで循環器疾患を取り扱うMyoKardia社の研究チームは、スマートウォッチが搭載するバイオセンサー（特に光電式脈波計）を利用して肥大型心筋症を識別するAIアルゴリズムを開発したという。npj Digital Medicineに掲載されたチームの論文では、同アルゴリズムが98%の正確性を示したことを明らかにしている。
定期通院のある人を除き、一般集団において肥大型心筋症の存在を早期から捉えることは容易ではない。スマートウォッチのバイオセンサーを利用したこのAIアルゴリズムは、肥大型心筋症の早期発見・早期治療介入を一般化し得るもので、新しいスクリーニング法として大きな可能性を秘めている。
PHONES & DEVICES
MyHealthTeams シリーズBで約10億円の資金調達
米サンフランシスコのスタートアップMyHealthTeamsは、ベルギーに本拠を置く世界的製薬メーカーであるUCBなどから、シリーズBラウンドにおいて約10億円の資金調達を実施した。
MyHealthTeamsは、慢性疾患を持つ人々を対象としたソーシャルネットワークサービスで知られる。現在33のネットワークを提供し、多発性硬化症・過敏性腸症候群・血友病・うつ病など疾患は多岐に渡り、13の国々から200万人を超えるユーザーを抱える。ソーシャルネットワークを介した心理的サポートや日常生活上のアドバイス共有などだけではなく、AIを活用したユーザー個々の需要に応じた患者教育も提供する。
同社による発表のなかで、CEOのEric Peacock氏は「慢性疾患と生きることは、世界の半数の人々が直面する現実だ。我々のサービスは適切な情報の共有とサポートを通して、患者のより良い病状管理につなげることができる」と述べる。
医療AI研究を守るのもまたAI – メリーランド大学のサイバーセキュリティ技術提携
個人情報の宝庫である医療機関の患者データに、サイバーアタックの脅威が迫っている（過去記事）。メリーランド大学は、ボルチモア校（UMB）とボルチモア郡校（UMBC）の間で協定を結び、医療データと医療機器をサイバーアタックから保護するためにAIを活用することを発表した。
Healthcare Innovationの報道によると、ボルチモア校の医学知識と、ボルチモア郡校のサイバーセキュリティ技術を組み合わせることで、医療データの安全性を高める計画が進められる。同大学の大規模データセットから機械学習モデルを設計する際には、関連する医療デバイスとシステム上のセキュリティリスク自体をAIが発見するという。
「今後の臨床研究プロジェクトは、その一部にサイバーセキュリティを含むものでなければいけない」と、ボルチモア校の担当者は述べる。医療AI研究のためデータ収集するデバイスやシステムの経路が増えるほどに、セキュリティに抜け道が生じることも自明である。従来のセキュリティホール探索に限界が生じたとき、そこにもまたAI活用の余地があるだろう。
LATEST TRENDS
中国の大手病院 積極的にAIを活用
インターネットと人工知能の技術を合わせたビジネスを行う中国の大手病院・平安好医者（以下「平安」）は、わずか3年で医療健康領域における世界のユニコーンにまで成長し、インターネット医療機関として、初めて香港証券取引所に上場を果たした。これと同時に、平安が千人あまりの医療団・AI技術団などを設立したことを、中国のIT時代網が報じている。
平安の特徴の一つに「オンライン医務室」があげられる。この医務室は年間無休で運営されており、随時専門医がネットを通してユーザーの健康状態を把握し、適切なアドバイスを提供する仕組みになっている。また、処方された医薬品をそのままネットで注文でき、診察の効率性と利便性を大幅に増加したという。平安の「オンライン医務室」へのアクセス数はのべ3億を超え、そのビッグデータを活用することで患者への対応を自動化するAI Doctorの開発も、着々と進んでいるという。
現在中国の医療健康業界では、人手不足の問題が深刻化している。平安の関係者は、その豊富な臨床経験をAI技術に用いることで、さまざまな問題を解決するできる見込みがあると話している。患者に便利な診察状況や医師の負担を減らす環境を提供するだけでなく、同じ漢方業の企業間で協力し、医療全体に貢献することを、目標としているという。
Google AI 画像から腫瘍の遺伝子変異を識別
ニューヨーク大学の研究チームは、GoogleのAIアルゴリズムを利用し、医用画像から97%の正確性で肺がんの種別を識別できることを示した。彼らはこれまで病理医の目を通してでさえ識別することが難しかった、腫瘍の遺伝子変異も画像から同時に捉えることに成功した。
米テックメディアVentureBeatの報道によると、研究チームはGoogleの画像認知モデルであるInception v3に1634枚の肺がん関連画像を学習させ、今回の成果を得たという。彼らは「このアプローチを臨床現場に取り入れることで、ルーチンワークが軽減されるだけでなく、高度な意思決定が必要なケースに病理医が集中することができるようになる」と述べている。
米国では、年間20万人が肺がんと診断され、15万人以上が肺がん関連の合併症によって亡くなっている。米WIREDのインタビューに対し、スタンフォード大学のDaniel Rubin教授は「この技術によって、人間が引き出し得る情報以上のものを手に入れることができるようになった」と述べ、肺がん診断と治療の質の向上に期待を寄せている。
TECH
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MyHealthTeams シリーズBで約10億円の資金調達
米サンフランシスコのスタートアップMyHealthTeamsは、ベルギーに本拠を置く世界的製薬メーカーであるUCBなどから、シリーズBラウンドにおいて約10億円の資金調達を実施した。
MyHealthTeamsは、慢性疾患を持つ人々を対象としたソーシャルネットワークサービスで知られる。現在33のネットワークを提供し、多発性硬化症・過敏性腸症候群・血友病・うつ病など疾患は多岐に渡り、13の国々から200万人を超えるユーザーを抱える。ソーシャルネットワークを介した心理的サポートや日常生活上のアドバイス共有などだけではなく、AIを活用したユーザー個々の需要に応じた患者教育も提供する。
同社による発表のなかで、CEOのEric Peacock氏は「慢性疾患と生きることは、世界の半数の人々が直面する現実だ。我々のサービスは適切な情報の共有とサポートを通して、患者のより良い病状管理につなげることができる」と述べる。
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