DON'T MISS
最先端のAI創薬を行うExscientia社 オックスフォード大学の研究施設に進出
AIを利用した最先端の創薬研究を行うことで知られるExscientia社が、事業拡大のためにオックスフォード・サイエンスパークに進出し、そこで研究を行うことになった。オックスフォード・サイエンスパークはイギリスにある巨大な研究施設で、オックスフォード大学との繋がりも大きく、現在は60社もの企業が研究を行っているという。Exscientia社が使用するのは、その中でも代表的な建物であるシュレーディンガービルディングである。
Markets Insiderによると、Exscientia社はこのシュレディンガービルディングの中で、コンピューターエンジニアや創薬研究者、生物学者などと協力して研究を行う予定であるという。これらの研究者達が同じ建物の中で研究することで、相互のコミュニケーションがスムーズになり、従来に比べてAI創薬の研究環境が向上することが期待されているという。
Pharma Timesによると、Exscientiaの場合、創業当初から目標が定められており、「創薬研究を短期間で行い、1年または半年で臨床段階に進めるようにする」とされているのだという。現状では臨床試験までに最低でも5年の月日を費やしているため、この目標達成は決して簡単なものではない。しかしAIを効率よく取り入れることができれば、大幅な研究期間の短縮も可能になるかもしれない。
子どもの話し方から「うつ」を識別するAIアルゴリズム
米バーモント大学の研究チームは、子どもの話し方から不安やうつを識別できるAIアルゴリズムを開発した。研究成果は学術誌・Journal of Biomedical and Health Informaticsに掲載された。
米メディアScience Dailyが今月6日報じたところによると、バーモント大学の研究チームは、3歳から8歳までの子ども71人に対して話し方の調査を行ったという。音声データから子どもの診断名を分類する機械学習アルゴリズムを構築したところ、内在化障害を80%の正確性で識別するなど、不安・うつ症状の存在を高い精度で識別することに成功した。
米国では5人に1人の子どもが不安・うつ症状を自覚するなど社会問題化しているが、特に8歳未満においては自身の感情トラブルを他者に伝えること自体が難しい。簡便で客観的な評価尺度の求められていた同領域において、当該アルゴリズムの有効性には大きな期待が集まる。
TECH AND GADGETS
ヘルスケアAIが悪意を持って利用される可能性
AI技術は医療への多大な貢献が期待され、これまでのあらゆる医療スタンダードを変革しようとしている。一方、米ハーバード大学を中心とした研究チームは、ヘルスケアAIが悪意を持って利用される可能性を指摘し、警鐘を鳴らしている。
学術誌Scienceに22日公開された論文によると、研究チームは、インプットデータに非常に小さく目立たぬような改ざんを加えれば、機械学習アルゴリズムの処理結果をある方向に意図的に導けることを指摘している。つまり悪意ある医療機関などは、より多くの専門検査・治療などを要する結果に誘導することで、利益を増幅しようとする可能性も否定できないというわけだ。
医療の高度な専門性ゆえに、患者にとってあらゆる検査・治療の本質的な意味を全て理解していくことは容易ではない。機械学習自体のブラックボックス問題も、医療的判断の正当性評価を一層難しくする。The New York Timesは、ハッカーによる改ざんリスクなどは低いとしながらも、あらゆる可能性への配慮が欠かせないことを報じている。
TRAVEL GUIDES
FASHION AND TRENDS
独FotoFinder Systems 皮膚病変の悪性度を識別するAIシステムを開発
ドイツの医療機器メーカーFotoFinder Systemsは、皮膚病変の悪性度を識別することで、医師の診断を補助するAIシステム・Moleanalyzer proを開発した。同システムは、病変の大きさや性状を捉えることで、高精度での皮膚がん判定を可能としている。
Healthcare IT Newsの報道によると、皮膚病変画像とその診断結果からなる大規模データベースを用いて、畳み込みニューラルネットワークに学習させることでこのシステムを実現したという。同社のKathrin Niemela氏は「皮膚がんの発見は早ければ早いほど、患者の生命予後は良くなる」とした上で、実臨床におけるシステムの有効性に自信を示す。
皮膚がんの中でもメラノーマの悪性度は非常に高く、治療介入を行わない場合の生命予後は著しく悪い。一方で、メラノーマの視診による判定は非常に難しく、皮膚病変の診断経験が乏しい医師にとっては見逃しが大きな問題ともなる。Business Wireは、同システムをスマートフォン上でも利用が可能であることを報じており、日常臨床での急速な普及も期待されている。
2Dの超音波画像から3D画像を構築するAIシステム
NVIDIAのInception programに参加しているドイツのスタートアップ・ImFusionは、AI技術を利用し、二次元として得られる超音波画像を三次元画像に再構築するシステムを開発した。これにより、手術中に臓器間の正確な位置関係確認が可能となるなど、医療への直接的な貢献が期待されている。
NVIDIA（引用1）が6日公表したところによると、このAIシステムは、以前に撮影されたCTやMRIなどの画像を利用することで、超音波検査による二次元画像をリアルタイムの三次元画像として出力することができるという。ImFusionのCEO・Wolfgang Wein氏によると「我々は手術中の外科医たちにさらなる新しい情報を提供していくことになる」として、成果の重要性を強調する。
CTやMRIは高い解像度と空間分解能を誇るが、装置が大きく複雑なため、手術室に持ち込み術中に利用することは一般的ではなかった。ImFusion（引用2）は高い画像解析技術を背景に、外科医の強力なサポートシステムを実現したが、医療用デバイスとしての承認はまだ得ておらず、現時点では疾患診断目的で使用することはできないとしている。
引用
1: https://blogs.nvidia.com/blog/2019/02/06/2d-to-3d-medical-imaging/
2: https://www.imfusion.de/products/imfusion-suite
LATEST REVIEWS
デンマーク Corti社 – 緊急通話から心肺停止 CPAを判定するAI
心肺停止（Cardiopulmonary arrest: CPA）の緊急通報で、バイスタンダー（bystander）と呼ばれる救急現場に居合わせた発見者・同伴者は、心肺停止の様子を落ち着いて正しくオペレーターに伝えられるだろうか。また、蘇生処置は速やかに開始されるだろうか。
世界経済フォーラム: The World Economic Forumの記事によると、デンマークのCorti社は、コペンハーゲンの公式緊急通話『112』で心肺停止判定AIを試験運用している。通話音声での病状に関する単語や特徴から、心肺停止の有無を識別するニューラルネットワークを構築した。オペレーター単独73%に比べ、AIのサポートにより90%以上の正確さで心肺停止を認識できたという。同システムは欧州の4つの都市に試験範囲を拡大する。
AIが通話の早期に心肺停止を検知すれば、一刻も早い蘇生処置をバイスタンダーに指示できる。システムの誤検知によるリスクに対しては、蘇生処置を躊躇するデメリットが上回ると考えるのが一般的だ。蘇生処置なしで経過した心肺停止は、社会復帰率が1分毎に7-10%程度、急速に低下するといわれる。欧州や米国と比較し社会復帰率の低さが課題とされる日本でも、公的インフラへのAI応用の参考例となるだろう。
