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人工知能（AI）により薬局の調剤業務を効率化
これまで様々な薬局業務の自動化の試みが行われてきたが、今後は調剤業務でのAIの利用に注目が集まりそうだ。画像認識技術などをはじめとしたAIの能力の向上によって、医師の処方箋を読み取り、用量や薬の種類に間違いがないかチェックした上で用法を患者に説明するといった調剤業務の一連の流れを、ほとんどAIのみで行うことができるようになる可能性がある。
オランダのWolters Kluwerの記事によると、基本的な調剤業務をAIに任せて薬剤師がチェックするというような働き方に変えることで、薬局はさらに多くの患者を扱えるようになるとともに、薬剤師の重要な業務の一つである、患者とのコミュニケーションにも力を入れる余裕ができるはずだという。また、AIによる調剤と聞くと遠い未来のことのようにも思えるかもしれないが、実際には現在も少しずつAIを導入している薬局は多い。AIによって過去の副作用データなどを蓄積して分析したりすることで、徐々に薬剤師が業務を行いやすくなってきている。
米経済誌Forbesの記事によると、薬剤師の中には新しい技術を導入することに抵抗を感じる人も少なからずいるようだ。しかし、業務を自動化するために必要なコストも年々減少する傾向があり、AIの参入によって薬剤師業務はさらに効率的になるだろうと予想している。
クッシング病の術後遅延寛解を予測する機械学習モデル
脳下垂体部の腫瘍によって、過剰な副腎皮質刺激ホルモンが分泌される疾患をクッシング病と呼ぶ。外科手術による腫瘍摘出は根治療法となり得る一方、全例が即時寛解（immediate remission, IR）となるわけではなく、術後の長期フォローアップによって寛解に至る遅延寛解（delayed remission, DR）が一定数にみられる。
北京協和医学院の研究チームは、クッシング病患者における術後DRを予測するための機械学習モデルの開発を行った。Journal of Clinical Endocrinology & Metabolismで1日、オンライン公開されたチームの研究論文によると、当該アルゴリズムは201人のクッシング病患者データベースによって導かれたという。201人のうち43.8%にあたる88人がDRの基準を満たしていたが、「若年・低BMI・Knospグレード（下垂体腺腫の摘出度予測スケール）で3から4」といった特性を持つ場合にDR率が低くなっていた。RFEによって特徴量選択を行ったのち、18の特徴量を含むAdaboostモデルがDR予測において最大の識別能を示していた。また、この識別精度はKnospグレードと術後血清コルチゾール値を使用する場合よりも有意に優れていることが確認された。
本研究は、機械学習ベースの術後DR予測モデルが非侵襲的な評価アプローチとして機能する可能性を示しており、クッシング病患者の個別治療やフォローアップ戦略の策定において役立つことが期待される。
TECH AND GADGETS
米スタートアップ・Lytic AIチャットボットで躍進
スマートフォンでチャットボットと簡単なやり取りをするだけで、現在自覚している症状の重症度と適切な対応方法を知ることができる。そんなアプリを実用化し、注目を集めているスタートアップがある。
米シカゴに本拠を置くスタートアップ・Lyticは、チャットボット技術を利用した革新的なヘルスケアプラットフォームの構築を通し、ヘルスケアコストの大幅削減を目指している。同社のClearstepと呼ばれるAIチャットボットアプリは、Health Navigatorの大規模データベースから得られたアルゴリズムを用い、98%の正確性で重症度分類を行うことができるという。
近年の自然言語処理技術向上は目覚ましく、ヘルスケア分野への活用も急速に進んでいる。Chicago Innoの報道によると、Lyticは、米Advocate Aurora Healthが主催するHealth Tech Venture Challengeで優勝しており、1万ドルの優勝賞金とともに同社との提携権も得ているという。CEO・Adeel Malik氏も話すように、まさにLyticの挑戦は始まったばかりだ。
TRAVEL GUIDES
FASHION AND TRENDS
Alphabet 「ヘルスケア分野で飛躍を遂げた」と2018年を総括
2015年に設立されたGoogleの親会社「Alphabet（アルファベット）」は、「ヘルスケア産業において大きな飛躍を遂げることができた」と2018年を総括した。Alphabetが特に注力したのは、AIによる病気診断システムの開発や、医療分野へのテクノロジーの活用であった。
Alphabetは複数の業種を手掛ける巨大企業だが、mobi health newsは、「彼らにとってヘルスケア分野が2018年のメイン事業であったことは間違いない」と報じている。AI技術の進歩に伴い、Alphabetは医療分野におけるパートナー連携や投資に力を注いできた。
たとえばヘルスケア部門に特化したAlphabetの子会社Verilyは、ドラッグストアの運営などを手掛けるWalgreens Boots Allianceとの提携を発表した。米メディアZacksによると、今回の業務提携の目的は、ヘルスケア分野でイニシアチブを取り、業界での存在感を高めていくことだという。アメリカの薬局業界において、企業同士がパートナーシップを結ぶというのは過去に類を見ない。今回の提携により、Verity (Alphabet/Google)が従来のAI事業を活かし、医療分野でさらなる躍進を遂げることが期待されている。
アスリート達のスポーツ外傷を予測するAI
時に選手生命を脅かすようなスポーツ外傷は、選手本人はもとより、プロスポーツの世界ではクラブチームの運営にとっても重大な懸念事項である。AIを利用し、アスリートの外傷を予測する取り組みを紹介する。
SoBigDataの記事によると、ピサ大学とFCバルセロナらの共同研究で、プロサッカーチームでの50%以上の筋損傷を予測するAIアルゴリズムが開発されたという。練習中やゲーム中に選手が着用するGPSデバイスからの物理パラメータや、最近の怪我の情報に基づきリスクを算出できる。研究成果はPLoS ONEに報告されている。
勝敗に直結する戦略・戦術へのAI活用に比較し、スポーツ障害予防に向けた医療データ利用の遅れが指摘されており、今後も商業ベースでの技術成長が見込まれている。米スタートアップのZone7はアスリートの怪我を予測するAIプラットフォーム開発企業であり、シードラウンドで250万ドルを調達するなど、同分野の好例として注目を受けた。チームにとっては目の前の勝敗よりも、怪我の予防は多額のコスト抑制につながる可能性がある。また、予防技術の開発は選手個人にとっても大いに歓迎されるものであり、アマチュアスポーツ愛好家への応用範囲拡大も期待される。
LATEST REVIEWS
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。
