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心臓のデジタルツインでカテーテルアブレーションを革新 – 仏 inHEART
心臓のリズム障害・不整脈は突然死の原因として積極的な治療の対象となりうる。治療法として薬物、ペースメーカー、そして近年では血管内を通じたカテーテルによる心筋の焼灼（アブレーション）で電気的な伝導路を調整する技術が急速に普及している。フランス発のスタートアップ「inHEART」は不整脈に対する手術前に心臓の仮想コピーモデルを3Dデジタルツインとしてクラウド環境に画像構築するソフトウェアを提供している。
inHEARTの2日付プレスリリースによると、同社は370万ユーロ（約4.5億円）の資金調達を発表し、欧州での商業開発と米国市場への進出などに資金を充当させるという。inHEARTの技術で構成されるデジタルツインは、心臓専門医の手術計画を支援し、手術器具の心臓内でのナビゲーションとなり、手術時間と治療不成功を減少させる。研究成果は同社のPublicationsから確認でき、学術誌Journal of Interventional Cardiac Electrophysiologyには画像統合型カテーテルアブレーションで手術時間の約30分短縮に貢献したことなどが発表されている。
inHEARTの技術は40施設・2000人以上の患者に使用され、専門家から支持されている。カテーテルアブレーションの安全性と効果を高める手法として、同様の技術は一層普及してゆくだろう。心臓電気生理学の市場は年50億ユーロ（約6000億円）として、inHEARTのCEOであるJean-Marc Peyrat氏は「主要プレーヤーであるヘルスケアの巨人企業と同じ野心を共有している」と語った。
米2大放射線学会「自律型AIの実装ストップ」を連邦政府に要請
米国の2大放射線学会である米国放射線学会（ACR）と北米放射線学会（RSNA）は共同し、「自律的に動作するAIアルゴリズムの追求を慎むよう」連邦政府に求めている。
Radiology Businessが1日報じたところによると、2団体の連名で米食品医薬品局（FDA）に火曜日送られた書簡の中で、現在のFDA体制とチェックシステムにおいては「自律型AIによる画像解析技術を正しく評価し、監視することができない」ことを指摘したという。この種のアルゴリズムを追求するのであれば、置き換え対象となる医師と同等の効果・安全性があることを一般市民に対して保証する必要があり、現時点での実装は極めて時期尚早である点を強調する。
ただし、これらの団体は「AI利用自体は有効」と捉えており、特に診断のない潜在的な慢性疾患の検出と管理に役立てることは、集団の健康管理に非常に有効と評している。また、将来的に適切な手順さえ怠らなければ「自律型AIを放射線治療に導入することさえ価値がある」ことも付記している。
TRAVEL GUIDE
Google 肺がんの超早期発見AIアルゴリズムを開発
先週、米国カリフォルニア州で開催された年次開発者向け会議（Google I/O）で、Googleが「超早期肺がんをCTから識別するAIアルゴリズム」を開発したことを公表した。このアルゴリズムにより、放射線科専門医による読影でも見逃されがちな微小変化を、がん病変として正確に捉えることができる。
英The Telegraphの報道によると、これはGoogleのAIチームと、Alphabet傘下のライフサイエンス部門・Verilyとの共同研究成果であるという。放射線科医の6人に5人が見落とす早期変化を捉え、通常診断の1年前でのがん識別を実現するとのこと。Googleのリサーチャー・Lily Peng氏は「1年もの早期発見により、生存率は40%程度も向上し得る」とインパクトの大きさを強調する。
肺がんの早期変化を適切に捉えることは難しく、読影を行う放射線科医の技量差も少なくない。アルゴリズムの診断精度が多面的に検証され有効性が確認されれば、画期的な医療ブレイクスルーとなる可能性がある。The MassDeviceによると、この研究成果は学術誌・Nature Medicineにて公開予定とのこと。
AIは時差ボケの特効薬になるか？
不規則なフライト時間と時差から、航空機の乗務員と乗客は時差ボケ(Jet lag)に悩まされる。短期では渡航先での活動に影響し、長期では健康被害が危惧される。UAEのエティハド航空、およびシンガポールのAERO Health AI は、パナソニックとのパートナーシップで時差ボケ解消に取り組むAIアプリをリリースしている。
Business Travellerで紹介するアプリ『Jet Lag Adviser』は、エティハド航空の乗客において、個人ごとに最適な時差ボケ防止計画をAIが提案する。サーカディアンリズム(いわゆる体内時計)・体格・旅行の性質・飛行時間・ルート・時差といった情報から、睡眠・露光・運動・水分・食事のタイミングをリマインダーで送信してくれる。結果、乗客の目的地での快適な活動を手助けするという。
航空関連企業で編成する非営利団体APEXの記事では、乗務員向けの『Detalytics』という時差ボケ管理プラットフォームを紹介している。いずれは個人のスマートフォン/ウォッチからデータを補足し、健康管理の精度を高めるという。日本の航空会社ではパイロットの飲酒による時間管理トラブルが散発した。AIでの時間管理と健康・安全との関係は注目を浴びる領域のひとつである。航空業界のほかでも、不規則な夜勤シフトの医療者などへの展開も期待される。
PHONES & DEVICES
Innersight Labs – AIによる3Dモデルで外科医をサポート
英King's College LondonはAIホスピタル構想を強力に推進し、London Medical Imaging and AI Centre for Value Based Healthcareでは、国民保健サービス（NHS）との連携により医療画像を中心とした多彩なAI研究を展開する。同センターとパートナーシップを締結し技術提供を行うInnersight Labsは、独自の3D解剖モデルによって外科医の手術支援を行っている。
King's College Londonの6日付ニュースリリースによると、Innersight Labsが開発したInnersight3Dは、CTおよびMRI画像からインタラクティブな3D解剖モデルを構築できるAIソフトウェアで、既に複数の臨床導入を実現しているという。実際の構築済み3Dモデルはこちらから参照できる。サンプルは腎臓周囲の構造を示すが、血管走行や臓器間の位置関係などをあらゆる方向から観察することができ、事前の手術計画をより詳細かつ効率的に立案できることが分かる。
Innersight Labs CEOのEoin Hyde氏は「新型コロナウイルス感染症による危機拡大により、一部のがん手術は数ヶ月単位で延期され、この期間に腫瘍サイズは2倍になる可能性さえある。この深刻な遅れは手術の複雑化をきたし得るが、Innersight3Dは外科チームの行う手術治療を最適化するための豊富な情報を与え、困難を克服する手助けとなる」とし、COVID-19によってもたらされた「preventable deaths」（防ぐことのできる死）への現実的な対抗策ともなることを強調する。
アフターコロナの英国眼科検診はAIスクリーニング「EyeArt」でコスト削減へ
英国NHSでは糖尿病患者の網膜症をスクリーニングするため、年1回の眼科検診プログラム（DESP: Diabetic Eye Screening Programme）が設置されている。DESPではAIソフトウェアによる自動網膜画像解析システム（ARIAS: automated retinal image analysis systems）のひとつ「EyeArt」の評価が行われ、研究成果は学術誌 British Journal of Ophthalmologyに発表された。
EyeArtの開発元Eyenuk社のプレスリリースによると、同社の技術によってDESPに関わる人間の作業量は半減し、英国内で年間数百万〜1千万ポンド以上のコスト削減が見込めるという。網膜損傷の自動検出は、専門家への紹介が必要なレベルで95.7%の精度、視力低下につながるような重篤なレベルでは100%の精度をうたう。スクリーニング検査の大半は異常の兆候なし・追加処置不要となり、人間の評価者が診断するべき画像の数は、十分安全な範囲として全体の半数に削減可能であると研究成果から示された。
英国ではCOVID-19拡大に伴うロックダウンの影響から、眼科検診予約の未処理・積み残しが多数発生している。そのような過剰負荷となっている医療システムの正常回復へ、EyeArtのようなARIAS技術の貢献が期待されている。医療資源の不足が問題とされる諸国においても、視力低下を回避するための糖尿病患者の眼疾患スクリーニングの重要性は増しており、英国型のプログラムが世界に展開された場合、2030年には年間20億万枚の画像チェックが自動化される試算がなされている。
LATEST TRENDS
病理診断の未来へ – 米Prosciaの取り組み
デジタル病理ソフトウェアで知られる米Prosciaは、AIを利用した病理診断アプリケーションをリリースした。核となるアルゴリズム「DreamAI」は、患者の皮膚生検組織から皮膚疾患における詳細なタイプ分類を行うことを実現している。
Medical Design & Outsourcingの報道によると、DreamAIはフロリダ大学やトーマスジェファーソン大学病院など多施設における妥当性検証を通し、2万例におよぶ生検組織の解析で有効な成果を示したという。Prosciaは現在、DreamAIが臨床診断に実利用されることを目指し、FDAの承認取得に取り掛かっている。
病理領域は伝統的に人的作業に依存する部分が多く、国・地域を問わず、人材不足と高コストが依然として大きな問題となっていた。AI導入による一連の作業効率化とヒューマンエラーの回避は、ヘルスケア全体にとっての多大なメリットを示唆している。
機械学習による「せん妄」予測
オーストリアの研究チームは、急性の意識障害である「せん妄」を予測するため、機械学習を用いた予測アルゴリズムの構築に取り組んでいる。
Studies in Health Technology and Informaticsに23日公開された論文によると、既存のせん妄スケールであるConfusion Assessment Method（CAM）およびDelirium Observation Screening Scale（DOSS）の測定項目に基づき、効果的にせん妄を検出するための機械学習アルゴリズムを構築したという。複数のモデルによる検討を行ったところ、典型的な不均衡データセットであったにも関わらず、ランダムフォレストによって十分に高い予測精度が導かれたとのこと。
せん妄は高齢者によくみられる一過性の意識障害で、入院中に突然暴れだすなど適切な治療への深刻な妨げとなることもある。早期のリスク検出は安全確保と治療予後改善の観点から重要となるため、高い精度と実用性を兼ね備えた臨床スケールが求められている。
REVIEWS
Innersight Labs – AIによる3Dモデルで外科医をサポート
英King's College LondonはAIホスピタル構想を強力に推進し、London Medical Imaging and AI Centre for Value Based Healthcareでは、国民保健サービス（NHS）との連携により医療画像を中心とした多彩なAI研究を展開する。同センターとパートナーシップを締結し技術提供を行うInnersight Labsは、独自の3D解剖モデルによって外科医の手術支援を行っている。
King's College Londonの6日付ニュースリリースによると、Innersight Labsが開発したInnersight3Dは、CTおよびMRI画像からインタラクティブな3D解剖モデルを構築できるAIソフトウェアで、既に複数の臨床導入を実現しているという。実際の構築済み3Dモデルはこちらから参照できる。サンプルは腎臓周囲の構造を示すが、血管走行や臓器間の位置関係などをあらゆる方向から観察することができ、事前の手術計画をより詳細かつ効率的に立案できることが分かる。
Innersight Labs CEOのEoin Hyde氏は「新型コロナウイルス感染症による危機拡大により、一部のがん手術は数ヶ月単位で延期され、この期間に腫瘍サイズは2倍になる可能性さえある。この深刻な遅れは手術の複雑化をきたし得るが、Innersight3Dは外科チームの行う手術治療を最適化するための豊富な情報を与え、困難を克服する手助けとなる」とし、COVID-19によってもたらされた「preventable deaths」（防ぐことのできる死）への現実的な対抗策ともなることを強調する。
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