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中皮腫のCT診断AI – Canon Medicalとグラスゴー大学

建材などに使用されてきたアスベスト(石綿)関連の健康被害として、肺の悪性腫瘍である「中皮腫」がある。スコットランドでは、英国の主要産業として造船・建設でアスベストが多く使用されてきた経緯から、国際的にも中皮腫の発生率が高い地域として知られる。そのスコットランドを拠点としたCanon Medical Research Europeとグラスゴー大学は、中皮腫のCT診断に焦点を当てたAIツールを開発している。 グラスゴー大学のリリースによると、中皮腫のCT診断AIは腫瘍専門医の教師データから学習し、病変の検出と測定を正確に行う。同ツールは、がんに対するイノベーション技術に資金提供するスコットランド内のプログラム「Cancer Innovation Challenge」の一環で開発され、検証結果の発表を予定している。中皮腫は、一般的な腫瘍のように球体ではなく、組織表面上で「皮」のように複雑な成長をみせるため、CTでの診断が難しいがんの1つとされる。また、中皮腫の治療法は限定的で、今後の新規臨床試験も不可欠であるため、AIによる腫瘍検出・測定の効率化および自動化は臨床試験をより低コスト・短時間・高精度にする可能性も期待されている。 Canon Medicalの主席研究員であるKeith Goatman氏は「AIのスピードと精度は中皮腫の治療に幅広い影響を与える可能性があります。正確な腫瘍体積の測定は手作業では時間がかかり過ぎます。測定の自動化は腫瘍体積のわずかな変化も検出し、新しい治療法への臨床試験の道を拓くでしょう」と述べている。アスベスト使用は既に各国で禁止されたものの、中皮腫患者の発生では数十年という単位での時間差をみせている。英国のみならず、日本における中皮腫による死亡数も増加の一途であり、国際的に死亡者数のピークはまだ先にあるとも予測される。当該AIツールではその先を見据えた開発が進められている。

バングラデシュにおける子供の発育阻害を明らかにするAI研究

生後初期の慢性的な栄養欠乏によって、その後年齢相応の身体および認知機能の発達が得られなくなるものを「発育阻害(stunting)」と呼ぶ。1億を超える未就学児が発育阻害に曝されるが、その90%以上がアジア・アフリカの子どもたちとなる。豪キャンベラ大学などの研究チームは、バングラデシュにおける小児発育阻害のリスク因子探索に、機械学習アプローチを用いた研究を行っている。 Informatics for Health and Social Careからオンライン公開されたチームの研究論文によると、2014年のバングラデシュにおける健康調査データを利用して、5歳未満の小児における発育阻害を予測する機械学習モデルの構築、およびリスク因子の探索を行ったという。結果から、バングラデシュにおける発育阻害への高い説明力を持つリスク因子は順に、小児の年齢、家庭の経済状況、母親の学歴、妊娠期間、父親の学歴、世帯規模、初産時の母親の年齢などが明らかにされている。 著者らは「研究成果によって、バングラデシュにおける発育阻害を理解するためには、社会経済的因子に加え、栄養および環境要因の観察が重要であることを明らかにした」としており、事態改善を目指した取り組み・政策立案への示唆を本研究知見が提供する事実を強調している。 関連記事: 機械学習で自閉スペクトラム症の血中バイオマーカーを特定 糞便から食生活を予測するAI研究 発熱した乳児にその検査と治療は必要か? – 低リスク患児を特定するAIモデル アクションゲームがADHD向けデジタル治療としてFDA認証を取得

産後うつ病を予測する機械学習アルゴリズム

産後うつ病は出産経験女性の10%が罹患し、時に患者自身または子に対して深刻な転帰をもたらす重要疾患とされている。うつ病の既往は主要なリスク因子として知られているが、明確な病因は未だ明らかにされていない。スウェーデン・インド・ドイツなどの国際共同研究チームは「産後うつ病の発症を予測する機械学習アルゴリズム」を構築した。 Scientific Reportsから12日公開されたチームの研究論文によると、スウェーデン・ウプサラにおいて2009年から2018年までの間に実施された前向きコホート研究から、ベースとなるデータが収集されたという。4,313名の臨床データ・属性データ・心理測定データなどから産後うつ病の発症を予測する機械学習アルゴリズムを導いたところ、精度73%・感度72%・特異度75%と臨床的に有用と言えるパフォーマンスを示していた。一方、出産以前にメンタルヘルスの問題が無かった女性については、予測精度が64%へと低下する事実も認めている。また、産後うつ病の発症予測に対して高い説明力を示した変数は、妊娠中のうつ病と不安、回復力、性格に関連する変数などであった。 産後うつ病は、その罹患リスクを見過ごすことができない程度に高い頻度でみられる一方、適切な診断と治療介入を受けているのは一部に過ぎない。研究チームは、予測モデルに基づく個別フォローアップと費用対効果の高い管理指針策定を目指し、アルゴリズム精度の向上と個別リスク因子の有効利用を検討している。 関連記事: うつ病と双極性障害を鑑別する機械学習アルゴリズム AIとメンタルヘルス – がん患者におけるうつ病リスクの自動評価 妊婦の感情と精神状態へのAI応用に発展の余地 – セビリア大学からのレビュー論文 スタンフォード大学 – 機械学習手法による妊娠高血圧腎症の早期予測

機械学習による舌がんの個別化予後予測

舌がんは口腔発生のがんで最も頻度が高く、治療の遅れが死亡者増へとつながり、治療に伴う言語障害や嚥下障害も問題となる。舌がんのリスクを適切に層別化し、再発や全生存期間など転帰を予測する機械学習ツールが、フィンランドのヴァーサ大学から発表予定である。 フィンランドのメディア Mediiuutiseteでは、同研究と著者のRasheed Alabi氏を紹介している。Alabi氏の博士論文「Machine learning for personalized prognostication of tongue cancer」は来る4月15日にヴァーサ大学で審査される予定であり、その予測モデルは治療後の舌がん再発率を88.2%の精度で予測している。舌がん患者の全生存期間の予測についても、従来の病期分類やノモグラムを上回る結果を示したという。 同研究はフィンランドの5つの教育病院、およびブラジルのA.C.Camargoがんセンター、米国立衛生研究所の患者データが用いられた。従来のTNM分類は、がん患者の予後を予測する客観的で普遍的なツールであるが、特に早期舌がんに対する予測力には限界があることが指摘されてきた。より予測精度の高いシステムによって、口腔機能に影響するような、効果の乏しい治療や過剰な治療を防ぐことが期待される。

Microsoftの医療AI進出 – Nuanceを197億ドルで買収

Microsoftは12日、Nuance Communicationsを197億ドル(約2兆1555億円)で買収することを明らかにした。買収額は全額現金で支払われ、Microsoftは医療AI事業への本格参入を実現する。 速報記事:Microsoft - 米Nuanceの買収交渉か? Microsoftの発表によると、Nuanceの現CEOであるMark Benjamin氏はCEO続投となり、Microsoftでクラウド・AI事業を率いるScott Guthrie副社長の直属となる。Microsoftは今回の買収を、2020年に立ち上げたMicrosoft Cloud for Healthcareをさらに成長させ、業界固有のクラウド戦略を目指す重要なステップと捉えている。 NuanceのAIソリューションは音声認識によって電子カルテ記録の自動化を進めるもので、現在、米国医師の55%以上、放射線科医の75%以上によって使用され、米国病院の実に77%において採用されている。Microsoftはついに、ヘルスケア領域における比類のない資産を手に入れた。 関連記事: 米Nuanceが医療用文書作成自動化AIのSaykaraを買収 米Nuanceの医療用音声書き起こしAI – 米最大級医療グループProvidenceと提携 Ambient Clinical Intelligence – 医師を書類作業から救うAI環境開発

非接触型バイタルサイン監視という新潮流 – イスラエル「Donisi」

脈拍数・心拍数・呼吸数といったバイタルサインを、非接触型のリモートセンシング技術によってモニタリングすることが新たな潮流となってきた。イスラエルのテルアビブ拠点で非接触型モニターを開発する「Donisi Health」は、センサーシステム「Gill Pro」でFDAのDe Novo申請(市販前審査の一種)で機器承認を得た。 MobiHealthNewsでは、Donisi社のGill Proについて紹介している。Gill Proは卓上に設置した機器が、光学センサーとAIアルゴリズムの組み合わせで人の体表レベルの微動を遠隔監視し、脈拍数・心拍数・呼吸数・呼吸速度を推定することができる。Gill Proはさらに心房細動を識別する機能へ適応拡大を目指し、FDAの申請プロセスを進めているという。 COVID-19のパンデミック以降、従来の接触型センサーから、非接触型モニターへ移行する大きな流れが鮮明となっている。スマートスピーカーで心拍をモニタリングするシステム(過去記事)や無線によるリモートセンシングでの服薬管理(過去記事)など、非接触型生体監視デバイスの大きな可能性を感じさせる発表が相次いだ。Donisi社のCMOである Sagi Polani氏は「今回の機器承認は、ライフスタイルを変えずに生活を変える、という私たちの使命を果たすためのエキサイティングな一歩です」と述べた。 関連記事: スマートスピーカーを利用した心拍モニタリングシステム 投薬自己管理のエラーを防ぐリモートセンシング技術

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