AIが医師に心臓超音波手技を指導

米ノースウェスタン大学は、サンフランシスコ発のスタートアップBay Labsと共同し、AIが心臓超音波検査をガイドすることで、医師のスキルを補う新しいシステムの有効性を調べる臨床研究を開始した。このシステムの利用により、心臓検査の要とも言える心臓超音波手技を循環器専門医以外でも容易に実施することができるようになるため、専門的技術の裾野を広げる画期的システムとなる可能性がある。 Healthcare IT Newsが今月13日に報じたところによると、この臨床研究では1200名の患者に対して、検査技師を含む非専門家がAIによるガイドを受けて心臓超音波検査を行い、診断に使える程度の質の高い画像が得られるかを調査する。ノースウェスタン記念病院循環器外科のPatrick McCarthy医師は、「超音波手技の簡便化により、クリニックレベルの日常診療にこそ大きなメリットがあるだろう」としている。 一般診療所で試行可能な単純レントゲン写真・心電図・一般血液検査だけでは、心臓の正確な機能を捉えきることができず、特に心血管疾患のリスクが高い高齢者における見逃しがこれまで問題となってきた。科学ニュースメディアEurekAlertによると、心臓超音波検査は重要な手技であるにもかかわわらず、医師や技師の修練の機会は限られてきた。このシステムは、今後の技術習得に大きな役割を果たすとして期待が寄せられている。

GoogleのAIシステム 前立腺癌細胞を70%の精度で検出

Googleは、11,200万枚以上の前立腺癌画像を訓練に用いて、70%の確率で前立腺癌を検出できるAIを開発したことを発表した。またこのAIは、Gleasonスコア(前立腺癌細胞の進度を分類するシステム)を使用することで前立腺癌の緊急性を分類し、再発予測についても80%の精度を誇る。米国では9人に1人が前立腺癌を患う状況下にあり、AIを導入するためのさらなる開発が急がれる。 GoogleのAIが、前立腺癌細胞を70%の精度で画像から検出することに成功した。病理学者による検出率が61%であったことに対して、大きく上回る結果となった。米・ITメディアVentureBeatは、このAIが11,200万枚以上の前立腺癌画像から癌細胞を検出する訓練によって開発されたことを報じている。また、このAIには「Gleason Score」が反映されているため、前立腺癌細胞をグレード分けすることができ、再発予測についても80%の確率で的中させたという。「Gleason Score」とは、前立腺癌の進行度を決定するために使用される格付けシステムである。 アメリカ国立がん研究所の発表によると、米国では2018年に約29,000人以上が前立腺癌で亡くなっている。このような状況について、開発者のMartin Stumpe氏とCraig Mermel氏は、「前立腺患者のケアにこのAIを導入することはまだ難しい。しかし米国の前立腺癌をめぐる現状を改善できる可能性を秘めていることは間違いない」とGoogle AI Blogでコメントしている。現在、開発者は精度の向上や医療現場への導入方法について検討を行っているという。

UCLA 手術中の血圧低下を予測するAIアルゴリズムを開発

カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)の研究チームは、AIアルゴリズムを利用し、手術中の急な血圧低下を予測できるシステムを開発した。血圧低下は深刻な手術合併症の一つとされており、今後、このシステムが術中管理の大きな助けとなる可能性がある。 米Becker's Healthcareによると、このシステムの開発にあたり、1334名の手術患者から、計54万分以上におよぶ血行動態モニタリングのデータをアルゴリズムに学習させたという。このシステムは、血圧低下が起こる15分前までに84%の症例で事前に予期し、医師に警告することができる。UCLAのMaxime Cannesson教授は「医師は術中血圧低下に"対応"するのではなく、"備える"ことができるようになる」と成果に期待を寄せた。 これまで、明らかな血管損傷を伴わない突然の血圧低下を外科医が予測することは極めて難しく、術中の血圧低下が患者予後を大きく左右する一因となってきた。米UPI通信社の報道では、非常に複雑なこの生理現象を捉えるために、アルゴリズムは関連する数百万のデータを参照しており、AIならではのシステム実現であることを指摘している。

Google アフリカのマラリア・デング熱対策にAI活用

Googleは、2015年に429,000人のアフリカの人々の命が失われたことを受けて、マラリアやデング熱に対処するためにAIの導入を検討している。このAIを活用することで、雄雌の蚊の分別が可能になる。さらにウルバチア菌に感染させた雄蚊だけを野に放つと、菌を持った蚊と交配して、孵化しないようにさせることができるという。同社のヘルスケアAI部門は、これまでにも糖尿病性網膜症による失明を防ぐAI開発など、世界的に必要なヘルスケアAIの開発に取り組んできた。その目的は、医療作業を簡略化し、医療従事者が患者に向き合う時間を増やすことにある。近年IT企業のヘルスケアAI開発は盛んで、IBMはすでにアフリカのマラリア対策のためにAIを提供している。 Googleは、マラリアやデング熱などへの対策に使用できるAIをアフリカへ導入する方法について検討している。Googleの子会社・Verilyが開発したAIは、大量の蚊を孵化させて雄と雌に分別することができる。その後、ウルバチア菌に罹患させたオスの蚊のみを大量に放ち、ほかの蚊との交配をさせると孵化しない卵が生まれる。その結果としてマラリアやデング熱の菌を持つ蚊の個体数を減らすことができると米・ITメディアCNETは解説する。南ア・新聞社Business Dayによると、GoogleヘルスケアAI責任者のKatherine Chou氏は、「私たちはマラリアやデング熱への対策について真剣に取り組み、Googleがどのように支援できるのかを考えてきた」と述べているという。WHOによると、2015年にサハラ以南のアフリカでは、約429,000人がマラリアによって亡くなっている。 Googleヘルスケアチームは、世界的に必要とされるヘルスケアAIの開発に取り組んでおり、糖尿病性網膜症を予測して失明を防ぐためのAI開発をすでに行っている。このAIは、網膜画像から網膜症を識別するための機械学習訓練を繰り返し行い、開発された。ナイアガラ・ビジネスメディアFootprint To Africaによると、同チームは「AIを活用して医療プロセスをより簡単にし、医療従事者が患者を向き合う時間を増やす」ことを目指しているという。IT企業のヘルスケアAI分野への進出は昨今盛んだ。IBMはすでにアフリカのヘルスケア市場に参入しており、アフリカの政策担当者はマラリアに対処するためにIBMのAIを使用している。

AIによるモニタリングで妊婦と胎児の死亡率低下を実現

米ベイラー医科大学は、PeriGen社製のAIによる周産期モニタリングシステムの導入により、母体と新生児の死亡を含む重篤な健康リスクを大幅に低下させることができたと公表した。このシステムの導入により、新生児集中治療室からの早期離脱や、帝王切開率が低くなることも確認されており、今後産科における一般的システムとして普及する可能性もある。 Healthcare IT Newsの報道によると、このシステムではAIが胎児心拍を常時モニター・解析し、正確に異常パターンの出現を捉えて医師に警告することができる。ベイラー医科大学産婦人科のSteven Clark教授は「医師が1人の妊婦に付きっきりで対応することは現実的でない。このシステムは不眠不休で働き、医師をサポートすることができる強力なバックアップだ」としている。 米国における出産関連死、特に妊産婦の死亡率は他の先進国と比較しても非常に高く、毎日2人の女性が出産時に亡くなっている計算となる。米テックメディアSanvadaによると、このAIシステムは、血中のオキシトシンモニタリングを付加的に行うことで、さらなるリスクの軽減にもつながっており、米国の周産期を巡る危機的状況の打開へと期待が集まっている。

深層学習の導入で、AIによる化合物推定が高速・精確に

カナダのウォータールー大学の研究チームは、生体内の分子や薬の作用を予測する人工知能「Pattern to Knowledge」を開発した。このAIはP2Kと略され、今まで製薬に利用されていたAIよりも低コスト・短時間で、精確に化合物の動きを予測することができるようになるという。 Science Dailyによると、今までも同様の機能を持つソフトウェアは存在していたが、生体に関係する分子やタンパク質の動きがかなり複雑であるために、計算に多くの時間を要していた。P2Kは、単純な機械学習だけに頼るのではなく、深層学習を導入することで、生体を形成するタンパク質の挙動を従来のソフトより短時間で、また約30%精確に予測できるようになったという。さらに、クラウド上にあるデータを読み込むことで、新たにガン細胞の動きを予測したり、新薬がガン細胞に対してどのように作用するかを予測することも可能になるという。 American Laboratryによると、P2Kはまだ実験段階であるが、研究チームはオンライン版を研究者向けに公開しており、自由に化合物の分析をすることが可能になっている。共同開発者のアントニオ・スートゥー氏によると、生物医学研究者がこのAIシステムを研究に利用することで素早く結果を出すことができるようになり、将来の科学的発見に貢献するだろうということである。

ドイツのスタートアップ AIによる看護ケアのオートメーション化を目指す

ドイツのスタートアップ企業NursITは、AIによるトータルな医療情報管理を行う看護ケアシステムを開発し、話題を呼んでいる。システムは、投薬やおむつ交換などの適切なタイミングを知らせ、業務を効率化するだけではなく、AIがケアパターンを認識し、看護師に対して新たなケア目標や必要な処置を提案するという。 Healthcare IT Newsによると、AIによる看護ケアのオートメーション化を目指すこのシステムは、ベースとなる患者情報や看護記録、生体センサーからの情報を集約することで、時間ごとの適切なタスクを看護師に提示する。CEOのHeiko Mania氏は、「AIシステムの導入により、とっさの患者対応に追われる現在の看護ケアから、事前予測に基づくより予防的なものへと変革する」としている。 米看護協会は、各施設における看護ケアの質に強い関心を示している。看護業務の遂行は、各施設にその手順・内容が委ねられており、十分にその質が評価されてこなかった。AIアルゴリズムに基づく看護ケアの標準化と効率化が進むことで、不透明な看護ケアに一定の質を確保できる可能性があり、今後に注目が集まっている。

DeepMind AI医療チームがGoogleヘルスケア部門に合流

AI開発企業DeepMindのヘルスケアAI・Streamsを開発したチームが、Google Health部門に合流することが発表された。これと同時に、DeepMind Health部門は解散する予定で、今後同社は科学の基礎的研究に重点を置くこととなる。この合併の目的は、DeepMindの優れたヘルスケアAI技術をGoogleとの提携によって世界に発信していくことだ。 Googleは、新たに設立したGoogle Health部門に、AI開発企業DeepMindのヘルスケアチームを合流させることを発表した。米・医療メディアMobiHealthNewsによると、今回Google Healthに加わるDeepMindヘルスケア部門は、急性腎障害のリスクを持つ患者を特定するためのAIアプリを開発した実績がある部署だという。この合併により、DeepMind Health部門は消滅する見込みだ。 DeepMindのCEO・Demis Hassabis氏は、「Google Healthと提携することによって、私たちのヘルスケアテクノロジーを全世界に提供できるようになる」と今回の合流を好意的に捉えており、「DeepMindは、これからも科学における課題に対してAIを活用する方法を模索していく」と述べたと、米・金融メディアBloombergが報じている。今後、同社は、AI商品の開発よりも科学の基礎的な研究に重点を置くとDeepMindの広報担当者は述べている。DeepMindは2014年にGoogleに買収されていたが、実質自立経営をしていた。しかし今回の合併で、本格的に同社の一部がGoogle傘下として運営されることとなる。

AIによる脳画像スキャンでアルツハイマー病の発症を予測

カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究チームは、深層学習モデルを利用し、脳画像から高精度に将来のアルツハイマー病発症を予測することができると発表した。アルゴリズムはPETと呼ばれる医用画像を解析することで、平均で発症6年前の予測を可能としている。 医学誌Radiology電子版にて、今月6日発表された論文によると、2005年から2017年にかけ1002名から撮影されたPET画像をアルゴリズムに学習させることで、非常に高い発症予測力を得たという。チームは「このアルゴリズムが、アルツハイマー病の予防と診断、進行防止における一般的な医療ツールとなる可能性もある」として期待を寄せている。 アルツハイマー病は認知症における最多の原因疾患だが、有効な治療方法がいまだ存在せず、発症予防がアルツハイマー病ケアにおいて最も重要な要素を占めている。Medical News Todayの報道によると、論文の共著者Jae Ho Sohn博士は「アルツハイマー病に進行する可能性の高い患者を効率的に見つけ、事前に介入できるようになった」とし、成果の重要性を強調している。

AIを利用して患者個人に最適な薬を合成

AIを利用することによって、それぞれの患者に合った薬を提供することが可能になるかもしれない。患者に合った治療法を提供するオーダーメイド医療によって、通常では個人差が出やすい副作用を軽減したり、主作用を最大限に伸ばすことが可能になる。 各個人に合った治療法と聞けば、薬の組み合わせを思い浮かべる人が多いかもしれないが、AIの発展によって、薬そのものを分子レベルで設計して患者の体や症状にあったものにすることも可能になると、betanewsは報じている。具体的には、患者のDNA配列分析や検査の結果を元にして、狙った体の部位に効率的に作用し、かつその患者にとって副作用の少ない分子をAIによって設計し、薬品として使用するのである。しかし、AIが設計した薬の中でも実際に使用できるものの割合が少ないため、現在の段階では非常に多くのコストがかかってしまうという問題もある。 このような研究をする企業の一つに、アメリカのPrecision Therapeuticsがある。同社はHelomics Corpと協力し、主にガン患者を対象としたオーダーメイド治療について研究している。オーダーメイド治療はまだ発展途上の分野であるが、この研究が成功すればさらなる発展につながる可能性が大きく、注目が集まっている。

AIによる化合物推定で製薬研究を効率化

AIの参入によって、製薬研究は新たな局面を迎えている。従来、新薬の開発は非常に長い年月と多くの労力を必要とするもので、米カリフォルニア生物学研究協会の推定では、新薬として開発が開始される数万の化合物のうち、治験まで至るものは5000に過ぎず、その中でもわずか1/5のみが新薬として承認されるという。製薬研究の重要な段階であるスクリーニング(膨大な量の化合物を評価し、新薬の元になりうる化合物を選択する過程)にAIによるビッグデータ解析を導入することで、従来では非常に長い年月を要していた新薬の開発がより短期間で可能になる。 米証券取引サイトNasdaqによると、AIをはじめとした技術を積極的に利用することで、2017年から2022年の5年間で医薬品の売り上げが9.4%上昇し、858億ドルに達することが予測されている。また、英国の薬学博士エドワード・J・グリフェンらによる論文では、AIの膨大な量のデータに対応できるという特性を研究にうまく取り入れることで、製薬研究が加速すると述べられている。 製薬にAIが利用されている例としては、米国の製薬会社ファイザーがIBMと協力して行っている免疫腫瘍学の研究がある。この研究では、体内の免疫を利用してがんを治療する新薬の開発にAIによる分子標的の同定を導入しており、今後の動向に注目が集まっている。

Google 医療AI部門を本格的に組織化

Googleは、これまで十分な医療AI技術を持ちながら、本格的に取り組んでいないと言われてきた。そこで今回、同社はすべての医療AI技術の組織化を目指すことを発表し、その組織化に当たって医療サービス企業のCEO・David Feinberg氏を迎え入れることを決定した。同氏はこれまで150万人以上の患者を受け持つ組織を率いた専門家であり、今後各部門に分かれてきた医療AI技術を統合し、ヘルスケア技術の開発に取り組んでいく。 Googleは、AIの機械学習を多くのユーザーに提供しているにもかかわらず、いまだにヘルスケア技術に関しては本格的に組織化して取り組んでいないと言われてきた。そのような声を受け、Googleは医療AI技術のすべてを統合するために、David Feinberg氏を起用することを発表した。米ITメディア9to5Googleによると、氏はGeisinger HealthのCEOとして、これまでアメリカの2州にまたがり150万人の患者を受け持つ組織を率いてきたという医療組織のプロフェッショナルだ。 Googleは、これまで癌検出専門のAI技術や心臓と網膜の関係を分析して心臓病の検出を行う機械学習サポート、そしてヘルスケアAI機器など、各部門に分かれて開発しており、中には10年以上国立衛生研究所と連携して血液採取・精密検査を行ってきた部門もあった。しかし米・ITメディアANDROID POLICEによると、これらの部門が組織化されずプロジェクトが重複していることが常にあったという。今後、Feinberg氏は、GoogleのAI責任者Jeff Dean氏やCEOのSundar Pichai氏と連携をしながら、GoogleのAI医療部門の統合を図っていく。

Google アフリカ諸国の災害対策やヘルスケア領域へのAI導入を手助け

ガーナのGoogle AIの代表は、ナイジェリアやその周辺のアフリカ諸国の経済や災害対策などのために、AI導入を手助けする計画を明らかにした。Googleは、かねてからアフリカにおけるAI研究に巨額の投資を行っており、本格的な社会実装に力を入れ始めているという。 ナイジェリアのネットメディアVanguardによると、Googleは、複数の高等教育機関、研究センター、ナイジェリアの大学教授とAI研究のパートナーシップを推進しており、AIやその他新技術のメリットを全国的に広めていこうとしている。その一環で、洪水をはじめとする災害対策や、ヘルスケアなどの領域へのAI導入を進めていくようだ。 米ネットメディアQUARTZは、Googleが、ガーナの首都アクラに設置されているアフリカ最初のAI研究所に対して巨額の投資を行ったことを報じている。アクラを選んだ理由として、地元の大学が生態系分野の研究に明るいことや、アフリカ数理科学研究所の支店との近さ、そして国としての実績が決め手であったとしている。今回の計画公表は、かねてからの投資の延長にあるものと考えられている。Googleは、AI研究の成果を着実にアフリカ諸国へ広めようとしている。

IBM 大手出版社と連携 AIによる最新医学コンテンツへのアクセスを拡大

IBMは、世界的学術出版社であるシュプリンガー・ネイチャーと連携し、IBMワトソンのAIが最新医学コンテンツにアクセスできる環境を実現した。これにより、特にゲノム科学分野の知識の統合と、IBMワトソンによる新たな視点の創出が期待される。 シュプリンガー・ネイチャーによると、IBMワトソンは、ゲノム関連学術誌に掲載された医学コンテンツに幅広いアクセスを行うようになり、データの抽出と統合を通して、治療法選択における新たな可能性を医師に提供できるようになるという。IBMのSteve Harvey氏は、「良質な研究と医学文献にアクセスできることが、ワトソンにとっての学習と向上にも欠かせない」としている。 個々の医学研究による成果は、メタアナリシスという分析手法を用いて、研究者自身の手によって知識の統合が進められてきた。科学誌Natureによると、近年のAIによる学術文献へのアクセスにより、隠れた関連の発見や新しい仮説の提言につなががることが期待されているという。

Apple Watchで人工関節置換手術を受ける患者のデータ取得・解析する臨床実験

Appleは、人工関節トップメーカーの米ジンマー・バイオメットと共同し、人工関節置換手術を受ける患者に関する新しい臨床研究を開始すると発表した。研究では、Apple WatchおよびiPhone用に開発されたアプリを通じ、患者の生体情報を含む医療データを医師に自動送信し、患者アウトカムが改善するかを評価する。 英メディアMedical Device Networkによると、アプリは患者からの言語的なフィードバックだけでなく、Apple Watchによって取得した手術前後のアクティビティログと統合・解析することで、現在の標準治療に新たなアプローチを加えることを目指しているという。ジンマー・バイオメットCEOのBryan Hanson氏は、「現在の治療法選択を改善したい。整形外科領域の歴史上、最大級の臨床研究を我々が開始できることが楽しみだ」としている。 近年、医療水準の向上と高齢化の両面により、人工関節置換手術は極めて一般的な手術となっている。手術後は積極的な活動の推奨によって、治癒の促進と全身状態の改善を図るが、患者本人には必要活動量を判断しづらいことも多い。米TechCrunchの報道では、遠隔医療部門Ted Spooner氏のコメントとして「適切な患者指導だけでなく、患者本位の治療を実現できる」との期待を示している。

Facebook AIを活用した高速MRI撮影技術の開発へ

Facebookは、ニューヨーク大学医学部と連携し、AIを活用することで従来の10倍まで高速な撮像を可能とするMRI撮影技術の開発に取り組んでいる。これが実現すれば、長い撮影時間というMRIの臨床上の最大のデメリットを解消することとなり、日常診療への普及と診断水準の向上が期待できる。 英メディアInternet of Business (IoB)の報道によると、この新しいアプローチでは、従来のフルスキャンを行わず、取得データ量を少なくすることで、撮影時間を大幅に短縮するというもの。AIを活用することで、イメージの構築に必要なデータを補うことになる。Facebookは、「ニューラルネットワークが、正確性を損なわずにスキャンデータを効率的に補完できるはずだ」としている。 MRIは、CT画像や単純レントゲン写真などと異なり、撮影に際して被曝を伴うことがなく、低侵襲で高い解像度を持つ医用画像として利用されている。一方で、15~30分以上に及ぶ撮影時間は大きな障壁となっており、限定的な利用に留まってきた。Facebookは「この技術を通し、MRIを多くの患者が一般的に利用できるデバイスとしたい」としている。

NVIDIAはなぜヘルスケアに向かうのか

グラフィックス処理を得意とし、GPU開発に特化したハードウェアメーカーとして知られるNVIDIAは、近年、AIコンピューティングにおいてその存在感を高めているが、特に医療分野におけるAI活用が目覚ましい。プロジェクトClaraと呼ばれるAIを活用した画像診断技術への取り組みが記憶に新しいが、なぜNVIDIAはヘルスケア分野の開拓に力を入れるのか。 AIMedが行ったNVIDIAヘルスケア部門の担当者Craig Rhodes氏へのインタビューでは、「我々が取り扱ってきたGPUの進化は、医療における画像解析を直接的に向上させるもので、(NVIDIAがヘルスケアに参入するのは)とても自然なことだ」と述べている。また、これまで別個に扱われてきた病理画像、ゲノム情報、臨床情報などを、AIによって一まとめにに解析することで、新しい情報を医療者に提供できるようになるとしている。 NVIDIAはInception Programを通じ、ヘルスケアベンチャーへの積極的な支援と連携を進めることでも医療分野における地位の確立を推進している。MedCityNewsによると、NVIDIAのヘルスケア部門Kimberly Powell氏は、現在の医用画像研究の約半数が深層学習を用いて行われていることに触れ、「AIが診断技術の向上に変革をもたらす余地が大きい」とした上で、NVIDIAがその中核を担うことへの大きな野心を示している。

AIを用いて薬物同士の相互作用を予測

米スタンフォード大学は、複数の薬物による相互作用を予測するAIシステム「Decagon」を開発した。Decagonは、FAERSと呼ばれる副作用の情報を集めたビッグデータを元に、薬が生体内の様々なタンパク質とどのように作用し合うかを整理することで、新たに460万通りもの副作用を予測することができる。 米スタンフォード大学によると、現在市場には5000種類もの薬が存在する上に、1000種類もの副作用が知られており、考えられる相互作用は1兆通りを軽く超えるという。もちろんその相互作用を人間が予測することは不可能であるが、今回開発されたDecagonは、それを可能にする力を秘めている。この研究プロジェクトの中心となった同大学博士研究員のMarinka Zitnik氏によると、薬物間、または薬物・生体間の相互作用をAIによって予測できれば、薬を処方する医者や薬剤師が副作用などの危険を予測する手助けになるだろうという思いから研究を始めたという。 近年、患者が1度に多くの薬を処方される「ポリファーマシー」という状況が問題になっているが、DecagonをはじめとしたAIの活用が、この問題を解く鍵になりそうだ。ポリファーマシーの問題にはIBMも興味を示しており、同社によると、蓄積された臨床データをもとに副作用を含む薬物間相互作用を予測した上で、患者とコミュニケーションをとりながら納得のいく治療を進めていくのが理想だという姿勢を示している。

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。

Googleとハーバード大 健康被害をもたらすレストランを検出するAIを開発

Google は、ハーバード大学公衆衛生大学院と共同で、食品の安全性に疑いのあるレストランを識別する機械学習モデル「FINDER」を発表した。Googleとハーバード大は、6日、Nature誌にこのモデルに関する論文を投稿した。FINDERは、匿名ユーザーの位置情報と、食品による健康被害に関連するユーザーの検索クエリの内容をもとに、問題のあるレストランを特定する。 米オンラインメディアVentureBeatによると、ハーバードグローバルヘルス研究所のアシシュ・ジャー教授は、「食物由来の疾患は一般的であり、米国内では毎年何千人もの患者が救急救命室に送られている」と述べたという。ジャー教授は、この新しい技術により、各地の衛生管理団体が迅速に問題のあるレストランを発見するのに役立つと考えている。 米サイエンスメディアNews Medicalによると、Googleとハーバード大はFINDERの実働テストを2016年11月と2017年3月にシカゴで行なった。その結果、71箇所が疑いのある場所として検出され、52.1%が実際に安全性に問題のあるレストランだった。これは、市民からの苦情を元にした従来の検出方法(39.4%)を上回っている。シカゴは従来からSNSなどの市民の声を取り入れた先進的な監視プログラムで知られた都市だが、FINDERによる検出は、さらにそれを上回る結果となった。

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。

Google AI 画像から腫瘍の遺伝子変異を識別

ニューヨーク大学の研究チームは、GoogleのAIアルゴリズムを利用し、医用画像から97%の正確性で肺がんの種別を識別できることを示した。彼らはこれまで病理医の目を通してでさえ識別することが難しかった、腫瘍の遺伝子変異も画像から同時に捉えることに成功した。 米テックメディアVentureBeatの報道によると、研究チームはGoogleの画像認知モデルであるInception v3に1634枚の肺がん関連画像を学習させ、今回の成果を得たという。彼らは「このアプローチを臨床現場に取り入れることで、ルーチンワークが軽減されるだけでなく、高度な意思決定が必要なケースに病理医が集中することができるようになる」と述べている。 米国では、年間20万人が肺がんと診断され、15万人以上が肺がん関連の合併症によって亡くなっている。米WIREDのインタビューに対し、スタンフォード大学のDaniel Rubin教授は「この技術によって、人間が引き出し得る情報以上のものを手に入れることができるようになった」と述べ、肺がん診断と治療の質の向上に期待を寄せている。

IBM AIを用いた糖尿病管理ツールを実用化

IBMは、医療機器メーカーMedtronicと共同し、AI技術を活用した新しい糖尿病管理ツールを開発・実用化した。このアプリを使うことで、自身の活動量や食事内容に応じて必要なインスリン量を的確に把握することができ、より効率的な糖尿病管理が可能となる。 米医療メディアendocrinewebの報道によると、このアプリでは、100万種を超える食事データベースとMedtronicが開発した経時的な血糖測定技術を利用しており、どのような行動や食事が、どの程度血糖値を変動させるのかをリアルタイムで知ることができる。AIアルゴリズムは、個々の患者に対して嗜好や食行動を踏まえた血糖改善策を提案し、これまでの画一的治療とは一線を画する個別化治療を実現する。 定期的に一定量のインスリン投与を行う糖尿病患者においては、食事摂取が十分でない場合などに低血糖状態を引き起こすことがある。IBMによると、このアプリは血糖予測とそれに基づく警告機能も備えており、これらの新しい糖尿病管理によって、「糖尿病患者がより自由に人生を楽しめるようになるだろう」と期待を寄せている。

Apple 独自の医学研究「Apple Heart Study」を展開

Appleは、米スタンフォード大学医学部と連携し、循環器領域における新しい医学研究を推進している。Apple Heart Studyと名付けられた本研究では、Apple Watchアプリを用い心拍をモニターすることで、心房細動を始めとした不整脈発作の発生を捉える。 本研究参加者は、経時的な心拍データを提供し、何らかの不整脈が認められた場合には、医師による無料診察を受けることができる。定期的な病院受診がない人において、無症状であることも多い心房細動は、その存在に気付くことが難しい。一方で、心房細動は高い血栓リスクを持ち、脳梗塞を含む重篤な致死性疾患の温床となる。Appleは、この高度なアルゴリズムとデバイスの開発、および平行した医学研究が、無数の潜在的患者の助けとなることに大きな期待を寄せている。 米ニュースサイトappleinsiderによると、昨年11月に公表された同研究は、2019年1月をもってデータの取得を終えるとのこと。一方で研究参加者に対しては、健康状態についての追跡調査依頼が届いており、ヘルスデバイスとしての有効性の解析へと、研究の段階は着実に進んでいる。

英大学 NVIDIAのAI画像診断技術を導入

英ロンドン大学キングスカレッジ(KCL)は、NVIDIAのAIによる医用画像診断技術「Clara プラットフォーム」の導入を決めた。KCLは、4つの関連病院にこのプラットフォームを導入し、画像診断の質および迅速性の向上を通して、800万人に及ぶ患者の治療効果改善に寄与したいと考えている。 Claraプラットフォームは、放射線科医が行う画像診断をAIによって補助するのみでなく、従来画像の撮影高速化や、3Dイメージを含めたより詳細な画像への再構成を実現する技術だ。英テクノロジーメディアThe Inquirerの報道によると、KCLとNVIDIAは、これらの病院に研究者やエンジニアを配置し、臨床医と共同して、効率性の最大化と新しい知見の探索に努めるとしている。 英国では、診断すべき医用画像が年16%の割合で増加しているにもかかわらず、放射線科医は1%しか増えず、深刻な専門医不足が社会問題化している。NVIDIAは、KCLのSebastien Ourselin教授の言葉として、「我々の専門知識とNVIDIAのテクノロジーが、英国における患者ケアの現状を大きく改善するだろう」としている。

Apple 摂食障害研究にApple Watch1000台を提供

米ノースカロライナ大学の研究チームは、摂食障害を持つ患者のケアマネジメント改善を目指す新しいmHealthスタディを立ち上げた。この研究の根幹となるウェアラブル端末として、AppleはApple Watch4を1000台寄贈したとのこと。研究参加者は、このApple Watchを装着することで、日常における食行動と生活習慣が正確に把握され、摂食障害の診断・治療技術の向上に寄与する可能性がある。 米CNBCが報じたところによると、「BEGIN」と名付けられたこの新しい研究計画では、摂食障害の既往歴がある18歳以上の参加者1000名に対し、Apple Watchによる心拍数のモニターが一定期間行われる。担当研究者は「摂食障害のイベント前には何らかの生物学的な予兆がみられる可能性があり、我々はそれを定量的に捉えたい」としている。 米ヘルスメディアxtelligentは、昨年Appleがスタンフォード大学にもApple Watch1000台を提供していること、また武田薬品が英国でApple Watchアプリを用いたうつ病関連の研究プログラムを立ち上げていることにも触れており、スマートウォッチを活用した慢性疾患管理は、ヘルスケアにおける一大トピックとなりつつある。

Google 電子カルテを提供するCareCloudと提携

医師・医療者への多彩なサポートプラットフォームを提供し、急激な成長を続けている米CareCloudが、Googleクラウドテクノロジーパートナープログラムに加わることを発表した。これにより、CareCloudは、GoogleクラウドのヘルスケアAPIを全面的に利用することとなり、種々のサービスにおける互換性と質の向上を狙う。 米HIMSS mediaが運営するHealthcare IT Newsによると、CareCloud社のコメントとして、「我々は両社とも、臨床の質および実務の効率性向上を目指し、互換性と機械学習の2点に強く着目している」と報じている。CareCloudの持つ実際的なノウハウが、Googleの進めるAIを軸としたヘルスシステム構築に新たな一面を加えることも期待される。 CareCloudは、医師の開業支援プログラムを中心として、2009年に設立されたスタートアップ企業。MedCisty Newsによる同社へのインタビューでは、「医師が採算性を含めた開業計画を単独で実行するのは難しい」としており、同支援プログラムで提供するプラットフォームは、急激な広がりを見せている。

IBM 人の脳構造を参考にAIの開発へ

IBMの研究グループは、人の脳構造を参考にした、まったく新しいコンピュータの基本設計の開発に取り組んでいる。AIの普及に伴い、コンピュータが処理すべき情報量は近年格段に増加しており、これまでの設計思想では、限界を迎える可能性さえある。 現在のコンピュータは、1940年代にノイマンが提唱した基本構成に基づいている。ScienceDialyが報じた研究者のコメントによると、「人間の脳では、シナプスが情報処理と格納を同時に行なっている。ノイマンの基本構成を超えた新しいアーキテクチャでは、メモリが情報処理に積極的な役割を果たすことになる」とのこと。 人間の脳が20ワット弱の電力消費で非常に優れた情報処理を行うのに対し、現在のAIはメガワット・ギガワットベースのスーパーコンピュータ上で制御されている現実がある。このほど学術誌Nature Communicationsに発表された同グループの研究論文上でも、「この技術を開発することは、大規模でエネルギー効率の高いコンピューティングシステムの実現に繋がる」と期待を寄せている。

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。

Apple Watch series 4 心臓病患者を救う

2018年9月13日に発表されたApple watch series 4には、心拍センサー、デジタルクラウン、心電図計測機能などの新機能が搭載されている。アップルによると、Apple watch series 4は、手首に流れる血液量をもとに心拍数を測定することができ、さらに1日を通して定期的に心拍数を確認し、その結果をiPhoneのヘルスケアアプリケーションに記録する事が可能だという。通常よりも高い心拍数や低い心拍数を検知した場合、アラートが表示される機能もある。アメリカ心臓協会によれば、心拍数はフィットネスの測定目安になるだけではなく、深刻な心臓病の兆候に気づくためにも非常に重要だという。 米紙ニューヨークタイムズによると、心臓の異変に自分で気付くことは難しいが、この新機能を使ってアラートを表示させることにより、迅速な受診や心臓病の早期発見が可能になると考えられている。また、心臓病患者は自分の心臓の状態を常に把握することができるだけではなく、iPhoneのヘルスケアアプリケーションに記録された測定結果をもとに、医師がより適切な治療法を検討することにもつながると期待されている。 Appleによると、 Apple Watch series 4 は緊急SOSや転倒検出機能も取り備えている。これらの機能により、緊急時には緊急電話をかけ、緊急連絡先に現在地を送信するこで助けを求めることも可能となる。Apple Watch series 4でより多くの人が健康な生活を送ることができるようになるかもしれない。