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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。

オランダ・アイントホーフェン空港内にCOVID-19検査施設がオープン

アラブ首長国連邦・ドバイに本拠を置くEcolog Internationalは、アイントホーフェン空港内にCOVID-19テストセンターを開設することを発表した。このセンターでは、飛行機の搭乗者だけでなく、市民・居住者までを対象としたPCRの実施施設となり、デジタルプラットフォームを活用した高度な最適化システムに注目が集まっている。 Ecolog Internationalが3日公表したところによると、本施設は同社のEco-Care Solutionに基づくもので、既にルクセンブルクへの導入ではCOVID-19の国家的検査体制の構築に役立てられているという。検査プロセスはワークフローにとって高度に最適化されており、検査希望者はDas-Labアプリを介した予約登録とスケジュール確認が可能であるほか、検査結果はセキュアなプラットフォーム上で迅速に確認することができる。 Ecolog International CEOのAli Vezvaei氏は「アイントホーフェンでCOVID-19のテストサービスを提供し、スクリーニングと診断ソリューションで人々の安全に貢献できることを誇りに思う。第二波リスクを最小限に抑え、さらなる経済的・社会的被害の回避に役立つだろう」とする。

COVID-19の第二波対策として求められる「遠隔医療の拡充」

フロリダアトランティック大学ビジネスカレッジの研究チームは、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴う遠隔医療の重要性が特に高まっている一方、その導入は米国内において地域差が非常に大きいことを示し、第二波に備えた地域的拡充の必要性を訴えている。 The Journal of Rural Healthに短報として公表されたチームの研究論文によると、American Hospital Association(AHA)が有する3,268の急性期病院データベースに基づき、今回の調査を行ったという。米国内の病院における遠隔診療システムおよびeICU(集中治療室を病院間でVPNによって繋ぐもの、フィリップスが展開する)の実装を目的変数として、組織的要因や人口、地域性などのうち、何が有意な説明変数となるかをロジスティック回帰分析を用いて解析した。結果、遠隔医療の提供体制構築には地域差が大きいこと、特に遠隔診療システムについてはより地方に所在する病院ほど、広範な導入につながることを明らかとした。 研究チームは「COVID-19によって大きな打撃を受ける地域は、遠隔医療機能をさらに拡張する必要性がある」ことを指摘する。COVID-19の感染拡大に脆弱なのは、必ずしも医療リソースの乏しい地域だけではなく、都市部においても医療的オーバーフローを見越したバックアップシステムとしての遠隔医療機能の拡充が欠かせないとする。日本国内においても第二波の兆しが見え隠れするなか、医療崩壊を免れるには適切な体制評価と見直しが欠かせず、ここでは「遠隔医療」が重要なキーワードとなることは間違いない。

妊娠高血圧腎症を血中RNAの機械学習で早期診断へ

preeclampsia:子癇前症(しかんぜんしょう)は、妊娠に伴う高血圧で発生し、痙攣や意識障害を起こす子癇のリスクが高い状態を示す。疾患の定義が曖昧との指摘から日本国内では「妊娠高血圧腎症」として主に呼称されている。同疾患を、妊娠中の母体の血液中に放出されるRNAから機械学習手法によって分類する研究が学術誌Science Translational Medicineに発表されている。 Medical Xpressでは、遺伝子解析装置を手がけるイルミナ社の研究者を中心として行われた同研究を紹介している。妊婦血液から機械学習手法によって高リスクの妊娠と関連するRNA転写物を49種類同定し、早期発症の妊娠高血圧腎症患者を85-89%の精度で分類することができた。 妊娠20週目以降に症状を伴って診断されることが多い妊娠高血圧腎症については、その後の持続的な悪影響に対処するため早期診断が望まれていた。今回の新しい取り組みによって、特定が難しいとされてきた妊娠高血圧腎症の早期リスク診断と発症予測が可能になることを同研究グループは期待している。

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。

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