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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。

心不全治療薬の適切な初期投与量を機械学習で予測

慢性心不全の治療薬ジゴキシンは、最適な血中濃度の範囲が狭く、薬物同士の相互作用(DDI)を受けやすい性質から、臨床で強い注意を必要とする。特に高齢者では中毒症状などの有害反応で入院や死亡に至るケースが多く、課題とされてきた。 Journal of Healthcare Engineering収載の論文は、台湾の医療センター307名の患者でジゴキシンの初期投与量の適切さを機械学習で検討した。複数の機械学習手法を比較し、決定木(decision tree)ベースのランダムフォレスト(RF)や、多層パーセプトロン(MLP)の優位性が示された。血中濃度の測定前に、初期投与量の適切さを予測することは、臨床での意思決定に大きく役立つ。単一施設のデータであり研究の更なる発展が必要と著者自ら指摘するものの、AI応用の臨床研究モデルとしての方向性は興味深い。 ジゴキシン以外にも、治療薬物モニタリング(Therapeutic Drug Monitoring, TDM)で血中濃度の解析を必要とする薬物は抗てんかん薬・免疫抑制剤・抗菌薬・抗不整脈薬など多岐に渡る。影響を与えるパラメータが複雑で、臨床面では扱いの難しい治療薬として認識されることも多い。特に初期投与のように個人の過去データがない局面では、AIによる予測モデル研究の発展の可能性が高い。

シンガポールのスタートアップ・Biofourmis デジタルバイオマーカーで3500万ドルを調達

シンガポールのスタートアップ・Biofourmisは、ウェアラブルデバイスから得られた生体データを収集・解析するAIプラットフォーム「Biovitals」で知られる。今回、同社のシリーズBラウンドとして、3500万ドル(約38.6億円)の資金を調達したことを公表した。 Venture Beatが21日報じたところによると、今回の資金調達によりBiofourmisは、米国・アジアにおける宣伝広告および販売の促進、データサイエンス部門の強化、規制対策などに重点投資を行うという。Biofourmisは2015年創業のヘルス系AIスタートアップで、強力な技術力を背景に急激な成長を遂げた。ウェアラブルデバイスによる生体データと既往歴などの患者情報から、各種健康アウトカムを予測する「デジタルバイオマーカー」の生成を目指している。 ヘルスケアAI開発において大きな障壁となるのが、有効な臨床データを利用できるかどうかだ。アルゴリズムのトレーニングに利用できる匿名化済みデータベースのうち、広く利用可能なものは非常に限られており、質の高い自前のデータセットを用意できることが成長の鍵となる。Biofourmisは米メイヨークリニックとの提携を公表するなど、臨床機関との積極的な連携も示してきた。

ラジオとAIが認知症高齢者を救う

英国では近年、認知症高齢者の入院が急増しているが、主な原因は定期内服の失敗や情緒の不安定などで、必ずしも重篤な疾患罹患に伴うものではないとされる。ラジオとAIを利用し、認知症高齢者の生活を変容させることで、入院を避け家庭での豊かな生活を取り戻そうとする取り組みを紹介する。 英プリマス大学が20日公表したところによると、英国の公的研究助成機関の1つ"The Engineering and Physical Sciences Research Council"による270万ポンドの助成を受け、新しい高齢者対象研究が行われるという。AIによるラジオ放送内容の個別最適化により、認知症高齢者の入院率低減を図ろうとするもので、放送内容は個別の服薬リマインダーや治療関連情報の提供だけでなく、嗜好に応じた音楽放送など多岐に渡るとのこと。 IT技術の向上を背景に、Connected Healthcareと呼ばれる「患者情報の統合による個別化医療の実現」が注目を受けるようになった。一方で、特に高齢者においては先端デバイスの導入が壁になりやすい。本研究では、高齢者により馴染みの深いラジオをメインのプラットフォームとして採用していることに大きな新規性があり、関心が集まっている。

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。

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