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Appleと韓国企業 血圧検査AIガジェット開発競争に発展か
Appleは、現在Apple Watchで血圧検査ができるAI開発を進めている。一方で、韓国企業Deep Mediは、スマートフォンのカメラの上に指を乗せることで血圧を測るAI機能を開発中だ。Apple Watchを装着するだけで血圧を測ることができるのは便利だが、もしスマートフォンのカメラで血圧が測定できるAI技術が開発されれば、Appleにとって強力な対抗馬となる可能性がある。
Appleは、Apple Watchをヘルスデバイスとして提供できるようにするため、血圧検査を行うAI技術を開発中だ。一方で、韓国ソウルに本拠地を置くDeep Mediも、同じくスマートフォンを使用して血圧検査ができるAI機能を開発中だと報じられている。どちらも血圧検査のためのAIガジェットだが、その検査方法は異なる。ITメディアPatently Appleによると、Appleの場合、Apple Watchを手首に巻くことで血圧を測ることができるが、Deep Mediのスマートフォンは、カメラの上に指を置くことで血液の量の変化を測り、血圧を測定できるのだという。
両社ともに医療機器としての承認を出願している状況であり、リリース時期が重なると見られている。携帯端末とヘルスデバイスを兼用できるDeep Mediのスマートフォンは、Apple Watchの対抗馬となる可能性がある。Deep MediのCEO・Lee Kwang-jinは、韓国The Korea Herald（英語版）の中で、「自宅に血圧計のないユーザーが、いつでもスマートフォンで血圧を測定できる状況を実現する」とその利便性についてコメントしている。
肝移植のためにAIができること – 米スタートアップ『InformAI』のツール開発
米国での移植用臓器を配分する民間非営利団体『UNOS』によると、移植を必要として待機する人は全米で11万を超え、史上最高人数を更新しているという。肝臓は、腎臓に次いで2番目に多く移植されている臓器である。自然の再生力を持つため、健康な人から移植する生体肝移植がよく知られている。それでも、移植を待つ人が多数存在する状況であり、限られた資源の移植臓器を効率的に利用することは大きな課題である。ヒューストンのベイラー医科大学とシカゴのセントルークス病院の医師達が、スタートアップ『InformAI』と協力して、肝移植結果を改善するAIツール開発を進めている。
テキサス医療センターのニュースによると、InformAIは過去30年間の肝移植結果からAI予測ツールを開発している。患者とドナーの健康状態、提供される臓器の質に関するデータなど、移植の結果を左右する可能性のある変数は膨大で、どれが本当に重要な情報なのか検討が繰り返されてきた。そこに適切なAIツールが働けば、従来の統計分析では見逃されていたかもしれない、データ内の微細な相関パターンを抽出することが可能となる。UNOSに蓄積された300種類以上の予測変数だけではなく、今後は電子カルテから更に多くの変数を取り込むことで、AIツールの精度向上も期待されている。
「あるデータが医療の結果を改善するか？」一つひとつ仮説を立てて検討するという手法には、限界と飽和が近づいている。提供された臓器と移植が、患者にとってよいものになるか。ときに判断を惑わせる多くの材料を扱うためにはAIがひとつの可能性となる。InformAIが開発した基本プログラムが、早期に臨床現場で検証されていくことを研究グループは願っている。
TECH AND GADGETS
中国 テンセント（Tencent） – 子宮頸がんの診断支援AIシステムを発表
子宮頸がんは20-40歳台の若年世代女性での罹患を特徴とする。性的接触などからヒトパピローマウイルス（HPV）が長期感染し、前がん病変から浸潤がんへ進展するとされ、検診による早期診断が重要となる。子宮頸部を観察するコルポスコピー（Colposcopy）の感度は50-70%程度で十分に高いとは言えず、精度向上が課題であった。
米メディアBloombergの報道によると、2019年5月22日、中国のテンセント社は医療用AIプラットフォームTencent Miyingでの、子宮頸がんのコルポスコピー用診断支援システムの提供開始を発表したという。中国は子宮頚がんの新規発症患者数が全世界の約20%を占め、疾患に対する負担が強い国とされ、検診の診断精度向上への期待度は高い。
子宮頸がんについては米国立衛生研究所（NIH）の画像診断AIを以前に紹介した。（過去記事）Tencent Miyingは肺・食道・大腸・乳がん、糖尿病性網膜症などでAI診断機能を実装し、強力な技術開発が進められている。日本では子宮頚がんワクチンをめぐる不安定な状況から検診とコルポスコピーの重要性が再認識されており、臨床現場へどのようにAIが定着するか興味深いところである。
TRAVEL GUIDES
FASHION AND TRENDS
Google AI「LYNA」の乳癌検出率は「99％」と発表
Googleが開発するAIは、転移性の乳癌を検出する癌検知アルゴリズムを活用することにより、「乳癌検出率99％」という非常に高度な正確性を達成した。Google AIチームの研究者たちは「病理学者の医療効率の向上につながり、腫瘍細胞の検出誤認や見過ごしを減らすことができるだろう」と述べている。
今回、試験に応用されたAIは、「LYNA（リンパ節アシスタント）」と呼ばれるもの。米ネットメディアBGRによると、人間による転移性癌の診断は「LYNA」に比べて検出率が38％低くなるという。これは治療への焦燥感や切迫感、また迅速な決定が求められることによって起こるヒューマンエラーだという。それらの人為的ミスが「LYNA」では起こらない。ただし「LYNA」は万能ではないと米VentureBeatは報じている。なぜなら試験内で癌細胞と骨髄由来の白血球を誤って認識するなどのエラーが見られたからだ。
これまでGoogleは、医療業界向けのAIテクノロジーに莫大な投資を行ってきた。今年2月には心臓病に侵される可能性を予知する機械学習型ネットワークの構築、今春には病院への再入院の可能性を予測するAIシステムを開発をしている。今後、「LYNA」についても臨床試験後の医療現場への導入が期待されている。
AIによる感染制御 – 腸内細菌叢研究
人間はおびただしい数の微生物と共生しているが、相互作用として重要な役割を果たすのが細菌である。ヒトに定着した細菌の9割は消化管におり、特に腸内細菌叢は各種疾患との関わりで、近年大きな注目を集めている。今回は、腸内細菌叢のAIによる解析を通した感染制御研究の一例を紹介する。
米ボストン・Brigham and Women's Hospitalの公表によると、同院の病理医でHarvard Medical Schoolの助教・Georg Gerber氏は、AIを利用した腸内細菌叢の解析により、どの種の細菌がどのようにC. difficile（院内感染の原因菌として広く知られる）の感染を抑制するのかを研究しているという。研究チームが開発した機械学習アルゴリズムは、C. difficileへの感染リスクが高い患者を識別し、感染・反復感染の予防に役立てることができるとのこと。
日本においても、病院や介護施設などでのC. difficileの集団感染が時折みられ、問題となっている。多くは軽度の下痢など深刻な病態とならず軽快するが、高齢者や免疫能の低下した者においては致死的となることもある。手洗い・うがいだけでない、多面的な感染制御法の開発が期待されている。
LATEST REVIEWS
MyHealthTeams シリーズBで約10億円の資金調達
米サンフランシスコのスタートアップMyHealthTeamsは、ベルギーに本拠を置く世界的製薬メーカーであるUCBなどから、シリーズBラウンドにおいて約10億円の資金調達を実施した。
MyHealthTeamsは、慢性疾患を持つ人々を対象としたソーシャルネットワークサービスで知られる。現在33のネットワークを提供し、多発性硬化症・過敏性腸症候群・血友病・うつ病など疾患は多岐に渡り、13の国々から200万人を超えるユーザーを抱える。ソーシャルネットワークを介した心理的サポートや日常生活上のアドバイス共有などだけではなく、AIを活用したユーザー個々の需要に応じた患者教育も提供する。
同社による発表のなかで、CEOのEric Peacock氏は「慢性疾患と生きることは、世界の半数の人々が直面する現実だ。我々のサービスは適切な情報の共有とサポートを通して、患者のより良い病状管理につなげることができる」と述べる。
