医療画像データセットでの性別不均衡がAI診断能力を低下させる

AIアルゴリズムに人種差や性差などの偏りが入り込むことで、適性な働きができなくなる可能性は広く指摘されてきた。米国科学アカデミー紀要(PNAS)において、医療画像データセットで性差のバランスが満たされていない場合にも、AI画像診断の能力が低下することを示した研究成果が発表された。 26日に公開された同研究では、米国立衛生研究所(NIH)およびスタンフォード大学で管理されている数万人規模の胸部X線画像データセット2種類を対象としている。もともとこれらのデータセットではNIH版が男性56.5%、スタンフォード大学版が男性60%であり、通常の環境下ではその性別の偏りはあまり問題視されてこなかったという。しかし今回の研究で、男性:女性の画像データ比率を研究用に組み換えて検証を行ったところ、「男性比率が高いデータセット」でトレーニングしたAIアルゴリズムを女性に適用させた場合、診断能力が明確に低下することが確認された。 性差などのバイアスがAIアルゴリズムに入り込んだ際、どのような不具合を引き起こすかについて本研究は貴重な教訓となる。データセットの多様性については、我々が想定する以上にその影響を考慮しなければいけない。まず重要な一歩として、データセットの限界について認識することが必要であろう。

モバイルメッセージングプラットフォームのNetSfere – 医学用語の音声認識に対応へ

セキュアなモバイルメッセージングプラットフォームを提供するNetSfereは先週、医療専門職間のコミュニケーション促進を図るため、医学用語にも対応した音声認識機能を追加することを明らかとした。 NetSfereの公表によると新機能の搭載により、医療現場における患者の診断や検査結果の共有、コンサルテーションなどをよりスムーズに行うことができるようになるという。同社が誇る高度にセキュアなメッセージングと、音声認識による即時性が医療現場における日常業務を革新させる可能性を指摘する。 同社は新型コロナウイルス感染症の深刻な拡大が顕在化した3月段階で、医療機関・医療関係者・政府機関などに対して同社サービスの一時的な無償提供を明らかとするなど、積極的なヘルスケアへの取り組みを続けてきた。

英Exscientia – シリーズCラウンドで6,000万ドルの資金を調達

AI創薬のトップリーダーである英Exscientiaは26日、同社のシリーズCラウンドで6,000万ドルの資金調達を実施したことを公表した。 同社のニュースリリースによると、このラウンドを主導したのは既存の投資家に加えて、新しく参入したNovo Holdingsであるという。Novo HoldingsはNovo Nordisk財団が保有するデンマークの投資会社で、ライフサイエンス分野に特化した投資で知られる。追加資金によってExscientiaのポートフォリオ拡充を図るとともに、国際展開の加速、特に米国における存在感の強化を主題に掲げる。 今年1月には、Exscientiaと大日本住友製薬による共同研究が話題となった。これにより、AIによって創製された新薬候補化合物が初めて臨床研究に進むこととなり、AI創薬における画期的なマイルストーンとして業界に大きなインパクトを与えている。

境界性パーソナリティ障害の要因探索へのAI利用

境界性パーソナリティ障害(BPD)の要因は次第に明らかとなってきているが、これらは他の精神疾患との重複もみられ、適切な評価は簡単ではない。米ピッツバーグ大学などの研究チームは、機械学習アプローチにより、思春期におけるBPDの主要な予測因子を探る研究を行っている。 Journal of Child Psychology and Psychiatryに25日公開されたチームの研究論文によると、2,450名の少女からなる縦断データセットを用い、128の変数からBPDを予測する機械学習モデルを構築したという。BPD症状の最適モデルには19の予測因子が含まれており、うつおよび不安症状・セルフコントロール・厳しい罰・乏しい社会性などの項目がBPD予測に大きな役割を果たしていた。 BPDは対人関係の不安定性や過敏性、自己像の動揺性などを特徴とする広範な表現型を持った精神疾患で、ネグレクトや身体的虐待の既往、家庭環境などが関連要因として知られている。精緻な解析を通して個々の予測因子を明らかにすることは、早期介入によって疾患発症を予防できる可能性につながるもので、同分野への新しい研究手法導入には期待が大きい。

韓国Lunit – マンモグラフィ診断支援AIの臨床試験へ

ソフトバンクも出資する韓国の医療AIスタートアップLunitは、Yongin Severance Hospitalとの合意に基づき、マンモグラフィの診断支援AIに関する臨床研究計画を進める。 Korea Biomedical Reviewが先週報じたところによると、同院はこれまで積極的にLunitのAIシステムを活用し、画像診断の精度を向上させてきたという。現在院内で使用されているのは、胸部の異常影を捉えるLUNIT INSIGHT CXRなど複数の診断支援AIシステム。 Lunit CEOであるSuh Beomseok氏は「同院のデジタル革新に貢献できることを嬉しく思う」とした上で、共同研究によってLunitが誇るAI技術の臨床的有効性を明らかにすることに大きな自信を示す。

日本の国産ロボットは新型コロナウイルスに対抗できるか?

新型コロナウイルスの感染拡大を抑制するための新しい生活様式が動き出している。非接触・無人・遠隔・消毒をキーワードとして、AIとロボットの実用化が急務となっている。存在感を示す中国開発のロボットについては以前にも紹介した(過去記事)。COVID-19対策において、日本の国産ロボットは激化する競争を制して普及できるだろうか。 日本のロボットベンチャー企業 ZMPでは、無人警備ロボット「PATORO(パトロ)」への消毒液散布機能の搭載を4月10日に発表している(同社ニュースリリース)。また、物流支援ロボット「CarriRoシリーズ」による作業の無人化・遠隔化機能拡充が注目されており、新型コロナウイルス感染症の軽症者等の宿泊療養施設へのロボット提供も想定する(同社ニュースリリース)。ZMP社以外でも、感染流行前に話題となっていた自動運転技術から舵を切ったような開発例が相次いでいる。 自走型無人ロボットは感染症対策として一定の有効性を示すであろうが、その費用対効果については検討の余地がある。量産化と低コスト化で優位性を示す中国製ロボットに対して、日本の国産ロボットはどのようなかたちで期待に応えられるか。感染の拡大も小康状態となった今こそ真のニーズを振り返り、ロボットと共存する安全な景色が広がってゆくことを願いたい。

withコロナ時代の遠隔妊婦管理 – AIアプリ「myFetalLife」

COVID-19のパンデミックのなか、妊娠中の女性にとって予測できないリスクと不安が続く。米国の妊娠協会(The American Pregnancy Association)でも、妊婦に対する推奨事項として、クリニック訪問はエコー検査など対面を必要とするものに制限し、日常のケアはバーチャル診療を組み込むことが提唱されている。 同協会によって承認を受けている妊婦向け遠隔管理アプリ「myFetalLife」は、妊婦の体重や血圧・胎児心拍をモニタリングし、AIアルゴリズムの利用で健康管理を行う。また登録された看護師から遠隔でサポート・アドバイスを受けることができる。アプリ開発元 Fetal Life社のニュースリリースで同社 CEOの Riya Shah氏は「妊娠についてのより良い情報に基づいた意思決定を支援することが私たちの目標です」と語る。 Riya Shah氏はノース・オールダム高校在学中の15歳時にFetal Lifeを創設した。withコロナの時代を迎えるなか、彼女の生み出した遠隔管理AIアプリは多くの妊婦に安心を提供し、フェムテックにおけるゲームチェンジャーの好例となるかもしれない。

富士フイルム – 新型コロナウイルス肺炎診断支援AIの開発へ

富士フイルムは、AIを用いた新型コロナウイルス肺炎に関する診断支援技術の開発を開始した。同社は京都大学との共同開発により、間質性肺炎を画像から定量的に評価する技術を確立しており、これを新型コロナウイルス肺炎患者の経過評価や治療効果判定に発展させるものとなる。 富士フイルムが先週公表したところによると、新型コロナウイルス肺炎の画像所見が間質性肺炎によるものと類似するという事実に基づき、同社の有する「胸部CT画像から間質性肺炎を定量評価するAI技術」を発展させるという。富士フイルムのAIソフトウェアでは、胸部CT画像から肺野の気管支・血管・正常肺・網状影・すりガラス影・蜂巣肺などを識別、自動分類・測定することで間質性肺炎による病変像を定量評価することができる。 英スタートアップ behold.aiによる胸部単純レントゲンからのスクリーニングAIなど(過去記事)、新型コロナウイルス感染症対策へのAI適用は各国で急速に進む。日本発の技術が未曾有の危機を救う一助となるか、大きな注目が集まっている。

COVID-19に有効な治療方法を学術論文データベースからマイニング

米オークリッジ国立研究所とジョージア工科大学などの研究チームは、COVID-19の拡大防止に効果を示す可能性のある薬剤やワクチンなどを、過去の膨大な学術論文からマイニングする作業を続けている。 オークリッジ国立研究所のニュースリリースによると、研究チームはAIを用い、利用可能な1800万の学術論文から「COVID-19に関連する症状などと既存の医療ソリューションとの関連」を網羅的に探索しているという。解析には同研究所が誇るスーパーコンピュータ・Summitを活用する。 研究を率いるRamakrishnan Kannan氏は「私たちのゴールは、FDA承認済みの治療方法とCOVID-19との関連を同定し、医師や研究者のサポートにつなげることだ」と述べ、新薬開発を待たない解決策を過去の膨大な科学的知見の中から見出そうとしている。

スマートヘルメットで発熱者監視 – 中国 KC Wearable社

COVID-19の流行下では多くの体温測定装置が市場に出回った。迅速に多人数の発熱スクリーニングを行うひとつの形として、ヘルメット型の発熱者監視装置(参照画像)が好評を得ている。 製品を提供する中国 KC Wearable社のニュースリリースによると、スマートヘルメット KC N901は警察・空港・病院など様々なシチュエーションで監視員が装着し、ヘッドセットに搭載された赤外線カメラからリアルタイムで周囲の人の体温を測定するもの。約2メートルの距離から誤差0.3℃以内の精度で同時に最大13人、1分間に200人の体温スキャンが可能という。 スマートヘルメットには顔認識やナンバープレート認識を活用できるAIも搭載されており、データベースとの照合も可能である。付属のスマートウォッチからヘルメットのすべての機能を操作する。中国・イタリア・オランダ・ドバイで運用されており、直近では南アフリカでの導入も報告された。感染の流行を制御する第一歩として、非接触型の高パフォーマンス体温測定装置に対する大きな需要は今後も続くと考えられる。

生物医学分野における3Dプリンティングのトレンド

Additive Manufacturing(付加製造法)は従来の切削加工のような除去製造法とは全く異なる製造技術で、画期的なイノベーションを無数に生み出してきた。これは多数の医療問題に対処できる最新のテクノロジーとも見なされており、再生医療や人工臓器などの高度医療領域でも一定の有望な成果を示している。 ルーマニアの研究チームは、学術誌Journal of Polymers and the Environmentに投稿したレビュー論文の中で、生物医学分野における3Dプリンティング技術のトレンドを概説している。中でも高精度な薬物送達システムの構築における有効性が指摘されており、錠剤やカプセル、口腔内フィルム、創傷パッチなどの医薬品開発への応用も進んでいるという。特に近年では、当該領域での4Dプリンティングの利用拡大が顕著だ。4Dプリンティングは「環境からの入力に応じて形状変化できる造形物」を製造するもので、例としては「セラグリッパー」と呼ばれる熱応答式の薬剤溶出装置が挙げられる。セラグリッパーは消化管内で一定温度を超えた場合に作動するもので、体内での特定組織の捕捉とその部位での選択的な薬物の送達を実現する。 付加製造法では材料と処理技術に関連する情報が膨大となり、目標物の適切な解釈や材料選択、ビルド制御、欠陥検出などあらゆるシーンにAIの利用余地がある。また、3Dプリンティングが抱える数々の現実的な問題(遅い・不正確な作動・高コスト・材料の制限)にも、AIが解決策を与える可能性があり多方面からの研究開発が進んでいる。

ソーシャルディスタンス確保はCOVID-19の感染拡大を本当に抑制しているのか?

米オクラホマ州立大学などの研究チームは、ソーシャルディスタンスの確保が「どの程度COVID-19の感染拡大を抑制しているのか」を、機械学習手法を用いて調査した研究報告をまとめた。 JMIR Public Health and Surveillanceに公表されたチームの論文によると、GoogleとAppleが収集したGPSモビリティデータと欧州疾病予防管理センター(ECDC)の疾患統計を利用し、26か国におけるソーシャルディスタンス関連政策がどのように感染拡大に影響したかを調査した。勾配ブースティング回帰木を用いたモデルでは、ソーシャルディスタンス関連政策によってもたらされた「モビリティパターンの変化」は、「COVID-19の感染率の変動」の47%を説明していた。 研究者らは、これまで多く示されてきたシミュレーションベースの先行研究と同じく、やはりソーシャルディスタンス確保は感染拡大を抑制すると結論付けている。一方で、全体的で一義的なソーシャルディス政策ではなく、精緻なデータ解析によって地域特異的な必要性を捉え、政策に反映させることの必要性も訴える。

COVID-19に気候変動は影響し季節性があるのか? – 米バークレー研究所の機械学習プロジェクト

新型コロナウイルスの活動が、夏場に衰退し秋から冬に再燃するという仮説に対して、米国ローレンス・バークレー研究所は新しい研究プロジェクトを立ち上げている。今回のウイルスが、インフルエンザと同様に季節性をもつのかが大きな注目点となる。 バークレー研究所のニュースリリースによると、研究チームは、気候モデルと関連するデータセットに機械学習を適用し、COVID-19の季節性を予測するプロジェクトを始めている。環境要因を社会的・健康的要因から切り分けて疾患との関わりを紐解くには、多くの交絡する変数と変数間の相互作用が存在するため、シンプルな関連の抽出は容易ではない。これまでバークレー研究所は気候情報をダウンスケーリングして農業などの課題に取り組んできており、そのノウハウを活かした形となる。 バークレー研究所の気候・生態系科学部門のEoin Brodie氏は「気候が大きな支配的影響を与えているとは必ずしも考えていません。しかし、本当に重要な関連があるいは見つかるかもしれません。今回のプロジェクトはAIの真髄に迫る課題です」と語る。チームは夏の終わりから初秋までに分析の第一段階を終え、その知見を利用できるようにしたいと考える。一例としては子どもたちが登校を再開するシナリオなどで、公衆衛生上の意思決定に役立つことが期待されている。

遠隔医療プラットフォームのAmwell – 1.9億ドルの資金を調達

遠隔医療プラットフォームを提供する米Amwellは、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴う需要急増を背景に、大規模な資金調達に成功した。Allianz Xや武田薬品も加わった本ラウンドでは総額1億9,400万ドルを確保し、この資金はテクノロジーの向上と遠隔医療サービスの拡充に再投資するとしている。 Amwellが20日公表したところによると、新型コロナウイルス感染症の流行以降、1日あたり最大で45,000回のプラットフォーム利用があり、一部地域では前年比で1000%の増加を認めたとしている。Amwellの遠隔医療プラットフォームは2,000の病院、55の医療保険と提携し、1.5億人にサービスを提供する。Allianz XのCEOであるNazim Cetin氏は「さらにコラボレーションを深化させ、革新的ソリューションを世界に提供できることを楽しみにしている」と述べた。

Siris Medical – がん治療における意思決定支援AIツールを実臨床展開へ

米Siris Medicalは、放射線腫瘍学領域における最初のAIを活用した意思決定支援ツールの開発で知られる。同社の、がん治療戦略策定を支援するInsightRTは、米アルバートアインシュタイン医科大学が有する主要教育病院にあたるモンテフィオーレメディカルセンターへの導入が決定した。 Siris Medicalが19日公表したところによると、モンテフィオーレメディカルセンターでは、InsightRTの導入によって臨床的に最適な意思決定をより効率的に得ることを狙うという。InsightRTは、無数の治療方針とその結果の学習に基づき、放射線治療計画の策定支援ツールとして有効なパフォーマンスを示してきた。 Siris MedicalのCEOであるColin Carpenter博士は「モンテフィオーレメディカルセンターとの提携をとても嬉しく思う。私たちのプラットフォームが歴史的に集積された治療成果から目の前の患者の予想される成果を示すことで、臨床医の意思決定に際しての新しい洞察をもたらすことができるだろう」と述べる。

ディープラーニングで睡眠の謎に迫る

睡眠中に脳波を記録する研究は多岐にわたるが、K複合(K-complexes: KC)とよばれる短い脳波のアップダウンの意義を探る研究がある。「K」に似た形と評されるその波形の出現が欠乏していると、アルツハイマー病や不眠症などの問題との関わりが示唆されてきた。 学術誌 Sleepに発表されたのは、オーストラリアのフリンダース大学のチームによる「KCをディープラーニング手法で検出する」研究である。KCは睡眠中2分ごとに半秒程度現れ、その項目を含めて一夜の睡眠時間からスコアリングするには、検査1件当たり専門技術者で0.5-1.0時間ほどかかるという。しかもスコアラーの間での一致度は50%程度とばらつきが大きかった。ディープラーニングアルゴリズムによってKCを自動スコアリングすることで、評価にかかる時間は1件当たり約3分間に高速化され、F1スコア0.78にまで検出精度への信頼が高まった(従来利用可能なアルゴリズムは0.2-0.6程度)。 KCの評価にかかる労力を大幅に削減することで、その意義・役割の研究が促進されるかもしれない。現状で有力な仮説として、睡眠中の感覚入力に対して起床するか睡眠を維持するかの意思決定処理を、KCは反映しているのではないかという。睡眠トラッキングは技術発展と製品の市販化が進む注目の領域である。AIが睡眠の謎の解明に重要な役割を果たすことが期待されている。

Intelligent Health Inspired! – 世界最大の医療AIオンラインサミット

5月25-27日に、医療AI領域では世界最大となるオンラインサミットIntelligent Health Inspired!が開催される。世界各国から2万人を超える専門家を一堂に会し、医療AI、特にCOVID-19対策にフォーカスした多数のセッションが企画されている。 公式HP上では5月20日現在、既にチケットは完売だが、一部参加制限のあるゲストパスがまだ入手可能となっている。また「Clinician Pass」が設定されており、医療関係者は無料での登録と参加が可能とのこと。企業・アカデミア・国際機関などを問わず、世界の名だたる組織から幅広く演者を集めており、価値ある講演に触れる貴重な機会となるはずだ。

画像検査室での感染防止へ – COVID-19患者の画像スキャンを警告するAI技術

イスラエル・テルアビブを本拠とするAidocは、意図せずに新型コロナウイルス感染症を有する患者の画像スキャンを実施した場合、即座に医療者に警告するAIシステムを開発した。 The Times of Israelが19日報じたところによると、このAIシステムでは、画像検査室を介した感染拡大を防ぐため、CTスキャンに新型コロナウイルス感染症の所見を捉えた場合、速やかに医療者に警告するものであるという。既に同社の医療画像AIシステムは米国100以上の医療機関に導入されているが、今回の機能は米食品医薬品局(FDA)の認証を受けており、ソフトウェアアップデートによって既存のこれらシステムにも適用されるとのこと。 新型コロナウイルス感染症を持つ患者の画像スキャンを行った場合、各施設ごとの換気設備に応じて、適切な検査間隔を設けることが欠かせない。しかし、感染を疑っていない患者が感染していたケースへの対策は、臨床現場における大きな課題の一つとして挙げられてきた。

Epic AI – COVID-19患者はいつ集中治療を必要とするか?

新型コロナウイルス感染症に関連する研究・開発は急速に進み、新しい情報が得られない日はないほどになった。実臨床の中で通過する無数のデータポイントから、COVID-19患者がいつ増悪し集中治療を要するかを予測するAIモデルが実用されている。 米Epicは患者の容態悪化を捉える予測モデルを提供していたが、このほどCOVID-19患者における予測精度を高めたアップデートを実施している。このAIシステムでは、患者カルテから年齢・性別などの基本属性、バイタルサイン、各種検査結果を自動集積して単一のリスクスコアリングモデルに投入することによって、患者がどのタイミングで増悪するかを予測することができる。現在米国内21の医療機関によってシステムは運用され、16,000人以上に対するモデルの適用実績を持つ。 STAT Newsでは、EpicのAIモデルで「中等度リスク」と評価された入院患者の場合、実にその75%が最終的にICUに移送されたことを報じている。また、患者が人工呼吸器を必要とする40%以上のケースで、モデルは3時間以上前から高いリスクを示し医療者に警告を与えていたとのこと。増悪リスクを早期に捉えることは、重点観察の必要な患者の見極めに有効となるばかりでなく、周囲の協力施設も含めた事前の病床確保も可能にすることから、より効率的な地域医療提供体制の構築に資する可能性がある。

今こそ骨粗鬆症の予防を – Zebra社が椎体骨折検出AIでFDA承認追加

北米での事業拡大を続けているイスラエルのZebra Medical Vision(過去記事)は、椎体圧迫骨折のAI画像診断機能について、同社のなかで5番目となる米国FDA認可の取得を発表した。 Zebra社のプレスリリースによると、同社のAIは圧迫骨折が示唆される所見を自動識別することで、臨床医が骨粗鬆症リスクの高い患者を治療に結びつけることをサポートし、さらなる骨折の予防を可能とする。米国だけでも年間200万件以上の椎体圧迫骨折が発生しており、関連するコストは年間520億ドルとの試算がある。同社のコメントによると、世界的にはその骨折の70%が十分に検出されていない状況であり、その解決は患者の幸福度に大きな影響があるという。 日本も含め世界各国、COVID-19の流行を機に、待機可能とみなされやすい整形外科領域の手術の延期が相次いだ。そのため相当な数の待機患者をかかえていることが課題となっている。骨粗鬆症リスクの高い患者を特定することは、脊椎以外にも大腿骨のような代表的な骨折の予防へとつながる。時勢とニーズをとらえた新機能としてZebra社の新機能発表は歓迎されるだろう。