医療・ヘルスケア業界におけるAI活用事例14選

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2017年現在、AIは様々なシーンで活用されるようになりました。GoogleやFacebook、Appleなどの大手IT企業を筆頭にディープラーニング、ビッグデータを駆使した企業やサービスが生まれてきています。囲碁の世界においては、人工知能である「AlphaGo」が世界王者の棋士に勝ったというニュースも話題となりました。
今回の記事では海外のサービスを中心に、医療・ヘルスケア業界におけるAIを使った事例をご紹介します。

医療・ヘルスケア業界におけるAI活用事例14選

Apple Watch、Cardiogram搭載により心臓の動きを正確にチェック

サンフランシスコに本拠地があるベンチャー企業Cardiogram社のAIがApple watchに搭載されました。Apple watchは、健康管理をするためのウェアラブル装置として定評がありますが、センサーの検知能力に限界がありました。しかし、Cardiogram社の「Cardiogram」というAIによって、Apple watchが検知した心拍数などのデータを解析し、24時間心臓の健康状態を手軽にチェックできるようになりました。

Memorial Sloan Kettering Cancer Center、がん診断のためWatson導入

http://fortune.com/2016/04/12/ibm-americancancersociety-partnership/

ニューヨークにあるMemorial Sloan Kettering Cancer Centerでは、人工知能のWatsonを導入して、迅速かつ正確ながん診断に役立てています。Memorial Sloan Kettering Cancer Centerは、先陣を切って人工知能を使って有名になった病院です。Watson導入当初、IBMと連携して200万ページ、25万件のがんの症例を学習させました。その学習に14,700万時間という膨大な時間を費やした結果、Watsonは、ものの10分でレアな白血病を診断したといいます。

Google社、人工知能を使った眼疾患診断技術を推進

http://www.dnaindia.com/scitech/report-google-s-deepmind-ai-to-now-analyse-eye-scans-to-help-detect-blindness-2231697

Google傘下のDeep Mindでは、医師が診断をつけるのに時間を要する2つの眼疾患の診断を迅速に行うことができる人工知能の開発を推進しています。この試みは、イギリスの国民保険サービスとMoorfields eye hospitalの協力を得て行われており、速やかな診断が可能になることで、早期発見や早期治療につなげることができるという。ここで使われている人工知能AlphaGoは、プロの囲碁棋士との対戦で勝利を納めたことでも知られています。

DeepMindのAlphaGo、頭頸部がんの放射線治療に貢献

http://www.bbc.com/news/technology-37230806

Google傘下のDeepMindでは、人工知能のAlphaGoを応用して、頭頸部がんに対して最適な放射線治療が行えるよう研究開発を進めています。頭頸部がんの放射線治療を行うには、腫瘍の形状によって異なる方向から放射線を照射し、放射線量も変える必要があります。人工知能を利用することで、放射線照射の角度や量を速やかに算出することが可能になり、スムーズに治療方針を立て、一人一人の患者に合った、最適な治療法を選択できるようになりました。

米国Arterys社、人工知能を活用し、3D、4DのMRI画像診断を実現

http://www.ge.com/reports/flesh-memory-heart-goes-cloud/

米国のベンチャー企業、Arterys社では、心臓血管外科の領域において、MRIで撮影した画像診断を迅速かつ正確にするための研究開発を推進しています。これにより医師は、静止した心臓ではなく、心臓の血流や収縮の様子を３Dアニメーションで確認して診断することができるようになり、飛躍的に画像診断の精度が向上します。この人工知能はディープラーニングを利用しており、クラウド内に設置されるため、一旦クラウドに情報が送られた後、8分後には動く心臓の画像を確かめることができます。現在、4D画像についても研究が進められています。

放射線科専門医の50％増しで正確に画像診断できるEnlitic社の人工知能

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/425482/122400073/?P=2&rt=nocnt

Artery社と同じく、米国のベンチャー企業、Enliticは、CTやMRI、X線、超音波、すべての画像診断の精度を高めることができます。ディープラーニングを利用したもので、画像で学習する人工知能です。がんについては、放射線の専門医の50％増し、微細な骨折も見逃しません。左右の足や手を間違えていないかチェックし、間違っていた場合、医師に知らせてくれる機能も搭載されています。また、人工知能が画像診断した時に異常と判断したら、自動的に専門医に画像が送られます。

ヘルスケアコンサルタントとは

ヘルスケアコンサルタントの仕事内容とやりがい 「ヘルスケアコンサルタント」とは、医療コンサルタントとも呼ばれ、…

www.kotora.jp

クオリティの高い創薬をスピーディーに行う人工知能AtomNet

ディープラーニングを利用したAtomNetは、米国のベンチャー企業が開発したもので、クオリティの高い薬を迅速に開発することを助けます。薬を構成する材料と相性のいいタンパク質を特定することができます。そして、AtomNetにスーパーコンピュータとアルゴリズムを組み合わせることで、薬の開発を強力に進めます。エボラ出血熱に関する7,000点もの薬をたった一日で解析し、病原体に効果的に働くかどうか判断した。

チルドレンズ・ホスピタル・ロサンゼルスで患者の症状の変化の予測に活用

米国・ロサンゼルスにあるチルドレンズ・ホスピタル。ここでは、人工知能を使って症状が悪化しそうな患者を自動的に検出しています。いろいろなIoT医療機器を活用して、患者のバイタルサインをチェックすることで、悪化する前に何らかの治療を施すことができます。また、集中治療室に入っている小児患者の死亡率を93％という極めて高い精度で予測することも可能です。医師が事前に症状の変化を知ることで、治療方針の変更または続行の選択を早期に行えます。

人工知能を活用、95％の確立でがん細胞を特定

カリフォルニア大学ロサンゼルス校のカリフォルニア・ナノシステム研究所のバーハム・ジャラリ教授らは、ディープラーニングを活用した人工知能によって、95％の確立でがん細胞を診断することに成功した。ここで使用される人工知能は、ディープラーニングで学習し、アルゴリズムを用いてデータ解析を行います。その結果、がんのサイズや粒度など16個のデータを分析し、がんの種類を特定します。また、がんの診断はオリジナルの顕微鏡を使って行われます。

米IBMの人工知能、皮膚がん患者を95％の精度で皮膚がんを早期発見

皮膚がんは、年々増加傾向にあると言われており、日本でも年間3,000人の人が罹患します。米国では年間500万人。米IBM Researchでは、ディープラーニングした人工知能を利用して、3,000枚にも及ぶ皮膚がんの解析を行いました。その結果、95％という非常に高い確立で、皮膚がんの前の状態、メラノーマの段階でがんを検出することに成功したと言います。さらに大量の画像を読み込ませて学習を進めることで、より精度を高くすることができると期待されています。

Aicure社の服薬管理、有害事象も知らせてくれる

米国Aicure社のAicureは、服薬指導や管理を行うことができる人工知能です。モーバイル機能と併せて利用することで、患者が決められた時間にきちんと薬を飲んでいるかどうか管理することができます。そして、バーチャルアシスタントスタイル技術を利用することで、薬を飲まなかった時には、なぜ飲まなかったのか、その理由まで分析します。また、薬を飲んだ時に副作用が起こると判断した場合には警告することもできます。

米国Prognos社、健康の維持や新薬の開発に役立つ人工知能を開発

米国にあるプログノス社は、人工知能を活用して病気の初期診断の確実性を高め、健康を維持するため環境を整えることを目的にした企業です。ファンドが2,300万ドルの資金を投入したプログノス・レジストリー（Prognos Registry）は、30種類以上の病気にかかった一億人以上の人の臨床データを学習し、約5億件ものパターンを記憶しています。さらに、HEDISという83種類にも渡る測定基準を併せることで、診察や検査などに関する有益な情報を提供します。

脳性麻痺の乳幼児を人工知能で識別、筋肉の萎縮を予防

近年、ロボットやウェアラブル機器で障害者を救おうという動きが加速しています。そこに更に人工知能も加わわることで、さらに強力なサポート体制が敷かれる未来が予想されています。そのひとつがオクラホマ大学の研究者たちが開発したもので、人工知能とSIPPC（Self-Initiated Prone Progression Crawler）というロボットスーツを着用することで、乳幼児の脳性麻痺を判別し、筋萎縮が起こるのを予防することが可能になりました。

ボディラインを3Dで確認できるNaked 3D Fitness Tracker

http://sparkling-it-news.com/?p=2189
Naked 3D Fitness Trackerは、姿見とターンテーブルがセットになった商品で、コーチAIが内蔵されています。ターンテーブルの上に乗ると、自動的に回転し、25秒かけて一周します。その間、姿見に内蔵された3つのセンサーが体重はもちろん、内臓脂肪、筋肉量がどのようについているのか、前回計測した時とくらべて何センチやせたのか、太ったのかなど、瞬時に計算します。スマートフォンのアプリとも同期できるので、計測データをいつでもどこでも確認できます。

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