AI医療スタートアップ企業、心臓疾患を6分以内に診断

AI医療のスタートアップ企業Tricogは、心電図(ECG)データをAIに分析させることで、心臓疾患患者に対する診断を6分以内に行えるようになると断言している。Tricogのアドオンを装備したECG機器は、心臓疾患患者の心電図データを暗号化してクラウドに送信し、そこでマシンラーニングアルゴリズムが診断書を作成するのだ。 Connected to Indiaの記事によると、Tricogでは、中央センターに20人の医療専門家が24時間体制で配置され、送信されてきた心電図データの検証にあたっている。そして必要に応じて患者最寄りの病院にレポートを送信するとともに、医師の携帯アプリにもメッセージを送ることで情報が伝わり、担当する医師が待機する仕組みとなっている。Tricogはこのほど、投資家から約400万ドルを調達した。その中には日本のベンチャーキャピタルThe University of Tokyo Edge Capitalも含まれている。 Tricogは、Charit Bhograj博士が2014年にIBMの元研究者およびTexas InstrumentsのAI自動運転チームの元メンバーらと共同で設立した会社で、シンガポールを本拠地としている。The StraitsTimesは、TricogのようなAI主導型のスタートアップ企業が、システムの実用化について承認を得られるようになることで、シンガポールの心臓疾患患者がより早く専門医師の適切な処置を受けられるようになるだろうと報じている。

医学生によるスタートアップ 失明を防ぐ画像診断AIツール

英国Imperial College London(ICL)の医学生・Simon RabinowiczとUddhav Vaghelaは、より簡便で高速な眼科疾患鑑別ツールの開発に取り組んでいる。彼らのスタートアップ・VUI Diagnosticsは21日、同大学最大のスタートアップコンペティションで優勝し、賞金3万ポンドを手にしている。 ICL公式サイトが報じたところによると、VUI Diagnosticsが開発しているツールでは、眼底画像の撮像機にBluetoothを介して接続することで、簡便・安価・正確に網膜評価を行うことができるという。高い診断精度と、従来の手法より高速な評価が可能になるのみでなく、AIアルゴリズム自体はスマートフォンや標準的なPCに搭載できるなど、実用面への配慮も欠いていない。 世界保健機関(WHO)の報告によると、失明者の9割が開発途上国に住んでいるとしており、医療アクセス不良がもたらす深刻な問題が浮き彫りになっている。VUI Diagnosticsは、同AIツールを医療からの孤立地域に持ち込むことを想定しており、テクノロジーによる医療支援にも大きな期待が集まる。

IBM 精神疾患診断へのAI利用

AI技術のヘルスケアにおける浸透は急速に進む。統合失調症を脳画像から診断するAIアルゴリズムを先日紹介したが(過去記事)、精神科領域における活用として、話し言葉や文章からスクリーニングを図る取り組みも始まっている。 ヘルスメディアHealioの報道によると、IBMの研究チームは、話し言葉や文章の変化を捉えることで、精神疾患のスクリーニングを行うことのできる自然言語処理AIアルゴリズムの開発に取り組んでいるという。これまでも、この種の情報に診断的価値が高いことは知られていたが、多くの場合で画一的な処理による評価尺度はなく、医師が効率的かつ有効にデータを処理することは難しかった。 米国における精神疾患有病率は増加の一途をたどり、5人に1人がうつ病を含む何らかの精神疾患を有しているとされる。IBMで同研究に従事するGuillermo Cecchi博士は、精神科医不足は今後急速に拡大することを指摘し、AIを利用することで、効率的な診断と早期医療介入、医療資源の適切な分配を実現することができるとしている。

ケンブリッジコンサルタンツ 高性能の医療画像を生成できるAI開発

ケンブリッジコンサルタンツが、より鮮明な医療画像の生成に応用できるAI技術を開発した。歪みが大きく荒い画像であっても、GANと呼ばれる機械学習モデルを利用して学習することによって、高精度の画像生成が可能になった。 薬学ニュースサイトPharmaphorumによると、ケンブリッジ・コンサルタンツがより鮮明な画像を生成するためのAI技術を開発したようだ。この技術はDeepRayと呼ばれており、ディープラーニングによって、荒く歪みの大きな画像をより鮮明な画像に再構成することができる。この技術は、医療画像の生成にも応用でき、人間が確認するよりも高精度で疾患を見つけることができると期待されている。 ITメディアVenturebeatによると、DeepRayでは、現実世界の一場面や対象がどのように見えるかを、GANと呼ばれる機械学習のモデルを利用して学習している。この方法によって、これまでに一度も見たことのない歪んだ画像が提示されても、歪みの背後にある「真の」シーンをリアルタイムで判断することができる。

米スタートアップ – AI台頭による失職予備軍を医療職・介護職に

米シアトルのスタートアップ・NextStepは、AIの台頭に伴って容易に職を失い得る「専門性のない低賃金労働者」を、医療職や介護職に誘導するプラットフォームの構築に奔走している。 Healthcare Weeklyが9日に報じたところによると、2017年に設立された同社はオンライン教育と介護教育等への深い造詣から革新的なプラットフォーム開発を行い、複数の投資家グループから210万ドルの資金調達に成功しているという。オンラインプラットフォーム上でコースワークの全てを完了ことができ、介護職や医療補助職などの資格取得が可能であるほか、格安での利用を実現している。 AIの急速な発展によって、専門性が低く代替可能な職にある人々は今後大きな失職の危機にさらされる。McKinseyによるレポートでは、45%までの米国労働者が今後12年間に職を失う危険性があるとしている。一方で、米国社会においても高齢化の進展は著しく、医療関連職、特に介護職の人材難の進行が強く叫ばれている。効果的な人材教育と人材配置を実現し得る同プラットフォームには社会的意義が大きく、日本においても同等の動きがみられることを期待したい。

米マウントサイナイ医科大学 新しい人工知能研究センターの設立を公表

ニューヨーク・マンハッタンに所在するマウントサイナイ医科大学は、新しい人工知能研究センターを2021年に開設することを公表した。現在の医療革新の中核にある「AI」という世界的トレンドを追うもので、大規模病院を有しながら積極的なイノベーションを推進する同大の新しい目玉として注目を集める。 マウントサイナイ医科大学が11日公表したところによると、新しい研究センターでは、ゲノミクス・疾患モデリング・画像技術・新治療などに重点を置いたAI開発を進め、臨床試験におけるAI導入促進を図る。マウントサイナイ・ヘルスシステムのKenneth L. Davis医師(同CEO)は「AIにはヘルスケアを激変させる潜在能力があり、我々はこれを洗練させ、先導する立場を取りたい」と野心を隠さない。 2019年、世界でAIシステムに投じられる資金は358億ドルにのぼるとされ、これは2018年総額の44%増加にあたる(International Data Corporationより)。医療はAI活用余地の大きい巨大産業のひとつで、開発競争は日々熾烈さを増しているが、大学組織であってもこの例外ではない。

AIによる皮膚科医代替の可能性

皮膚科領域の診断は「スナップダイアグノーシス」が基本とされており、皮膚科医による視診が診断の大部分を占めている。画像診断と親和性の高い畳み込みニューラルネットワークは、放射線科医の代替を起こすかでしばしば大きな議論を呼ぶが、実は皮膚科領域の診断においても大きな可能性を秘めている。 学術誌Natureに公開された、米スタンフォード大学のAndre Esteva氏らによる研究成果は、今日現在1500以上の引用がなされ、同分野におけるランドマークとして取り扱われている。このアルゴリズムは皮膚がんをはじめとした皮膚疾患の識別において、皮膚科専門医と同等の診断能力を持つことが明らかにされた。また、スマートフォンによる同システムの利用さえも実現可能で、これは家庭にいながら皮膚科専門医と同じ精度での診断を受けられる未来を示唆する。 皮膚科領域において、AIアルゴリズムが大きな可能性を持つことは間違いない。ただし、現時点で皮膚科医を完全に代替することは難しい。これは診断や治療などの医学的判断が、実に多面的な要素を含むものであることに加え、Cancer Therapy Advisorが報じたように、アルゴリズムが標準化されていないことや、法規制・承認が十分でないといった実務的な課題も多分に残されているからだ。

Tencent(テンセント) 数分でパーキンソン病を診断できる人工知能(AI)を開発中

中国のTencent(テンセント)は、数分でパーキンソン病を診断できる人工知能(AI)ソフトウェアの開発のため、ロンドンのヘルスケア企業Medopad(メドパッド)と協力していることを明らかにした。 米紙フォーブスによると、開発中のAIシステムは、患者の既存のビデオ映像を解析することで、パーキンソン病を発見するという。ビデオ分析の技術開発は、ロンドンのキングス・カレッジ病院と共同して行われた。 Tencent Medical AI Lab(テンセント・メディカルAIラボ)の責任者ウェイ・ファン博士は、「この技術は、パーキンソン病の早期診断に役立つ。TencentとMedopadの協力の目的は、スポーツや運動から医薬まで幅広い分野でのAI技術を活用することであり、今回の開発の結果、診断における費用削減も期待できる」と述べている。

GE Healthcare 麻酔器のハッキングリスクを否定

GE Healthcareは、同社の麻酔器がハッカーによる攻撃対象となった場合も、患者に直接的なリスクが及ぶことはないことを明らかにした。サイバーセキュリティファームCyberMDXが昨年、GE Healthcareの麻酔器に深刻な脆弱性があることを指摘したことにより、調査を行なっていた。 Healthcare IT Newsが15日報じたところによると、GE Healthcareは「麻酔器自体に脆弱性はないが、デバイスをネットワークに接続することは一般的に推奨していない」としているという。CyberMDXのGEに対する通達では、GE AestivaおよびGE Aspire 7100/7900において、ハッカーが麻酔薬量やアラーム設定などを遠隔操作できる可能性を指摘していた。 医療におけるAIおよびIoT技術の発達は、クラウドを含むネットワーク連携が一層加速することも意味しており、臨床現場におけるハッキングリスクは過去に例をみない高まりを示す。英国の王立麻酔科医協会(Royal College of Anaesthetists)は公式見解として「当該デバイスの利用に際してパニックとなる理由は何もない」とし、万一不測の事態となっても麻酔科医の対応でカバーできる程度の問題であることを強調している。
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中国平安 医学的判断をサポートするAIツール「AskBob」をシンガポールに提供

中国の大手総合金融グループである中国平安(Ping An)は、医師による医学的判断のサポートを行うAIツール「AskBob」を展開している。このほど、同ツールをシンガポールの医療機関へも提供することを公表した。 AZoRoboticsが24日報じたところによると、中国平安が展開するAskBobは、シンガポール最大の医療機関SingHealthに提供され、臨床利用されるという。数百万の臨床ガイドライン、匿名化済みの患者データベース、各種医療統計などを組み込み、1500を超える疾患の正確な診断と治療方針のアドバイスを行えるものとしている。 中国平安は、強固な医学系ナレッジグラフと高度の自然言語処理技術を持っており、AskBobに大きく活用された。シンガポールの大学病院やアカデミアとも共同研究を行うなど、幅広い展開をみせる同グループは医療AI開発における存在感を一層高めている。

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戦場の外傷患者を救うAIテクノロジー

米ピッツバーグ大学とカーネギーメロン大学の研究チームは、戦場で負傷した兵士に救急治療を加えるAIシステムの開発に取り組んでいる。 米ラジオ局・90.5 WESAの報道によると、研究チームが米国防総省の支援を受け、AIとロボティクスを利用した負傷兵の現地救急治療システムを開発しているという。システムは通常のバックパックに収容可能で、ドローンにより前線に運ばれる。AI搭載デバイスを負傷兵に巻きつけることで、傷害の程度を自動診断し、自律的に治療まで行うことができるとのこと。治療内容には外傷性気胸に対するドレナージや、鼠径部からのカテーテル治療など、比較的高度な医療措置が含まれる。 医療資源が極度に限られる戦場において、完全に自動化された医療設備が随伴する意義は非常に大きい。関連技術の発達は強く歓迎される一方、適応先は常に平和な日常環境であって欲しいと願うばかりではある。

ドバイ政府 胸部レントゲンのスクリーニングAIを実用化

ドバイでは、ビザ取得に際するメディカルチェックの1つとして胸部レントゲン撮影があるが、この画像読影を医師ではなくAIシステムが行うこととなる。これまで1枚の画像あたり約3分かかっていた読影を、このAIシステムは1秒で施行でき、大幅な効率化が見込まれている。 UAEメディアKhaleej Timesによると、主に感染症スクリーニングを目的としたこのAIシステムは、胸部レントゲン撮影機器に直接搭載され、画像上の異常陰影を指摘することができるという。メディカルチェックを担当するヘルスセンターのHussein Abdul Rahman AI Rand医師は「この技術の精度は98%を超えており、専門医による再検討を要するものは2%だけだ」とアルゴリズムのパフォーマンスの高さを強調する。 AI技術の予防・診断医学領域における活用と発展は著しいが、法整備の遅れなどから、AIシステムによる医師の代替は世界的にみても珍しい。Khaleej Timesは、ドバイが他のメディカルチェック(身長・体重・BMIなど)について、測定補助者なしに全自動測定で完了する機器を導入することも過去に報じており、先端技術の取り込みを積極的に行う柔軟な姿勢が垣間見える。

韓国・JLK Inspection CEマークの認証を取得

AIを利用した医用画像の診断プラットフォームで知られる韓国・JLK Inspectionは、同社が開発した2点の画像診断ソフトウェアについて、CEマークの認証を取得したことを公表した。これにより、一定の安全基準条件を満たしたことが示されるとともに、EU加盟国における普及促進に繋がるものとみられる。 英メディア・COMPELOが先週報じたところによると、JLK Inspectionは、2点のMRI画像の診断ソフトウェア「JPC-01K」と「JBS-01K」について、CEマークの認証取得に成功したという。前者が前立腺がんの、後者が脳梗塞の診断を行うAIアルゴリズムであるとのこと。これらを含む37の画像解析ソフトウェアを搭載したプラットフォーム・AIHuBは、昨年JLK Inspectionが公開し、大きな注目を受けた(過去記事)。 同社は今回のCEマークの認証取得を足がかりに、米食品医薬品局(FDA)の承認取得、それに続く米国へのマーケット拡大を目論んでいる。また、グローバル展開を前に、Radiological Society of North America(RSNA)2019やEuropean Congress of Radiology(ECR)2019、Consumer Electronics Show(CES) 2020などの主要学会・展示会への出展も予定している。

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