【医療AI⑩News】日々の網膜スキャンで心疾患リスク判明、ウォルマートの社員健康管理AIなどなど
ごきげんさまです。喜業家つぼです。
喜業家つぼのヘルスケアニュース何卒よろしくお願いします。
眼科AIの会社を経営していたことがあります。その際にCVCから資金調達する際に一番反応がよかったことが、網膜スキャンによるセキュリティと健康管理を一体化させることでした。
あの時は、まだ技術が追い付いていませんでしたが、実際に論文が出てくると何か胸が熱くなります。
１）ホームページAI相談
Ubie株式会社（本社：東京都中央区、共同代表取締役：阿部吉倫・久保恒太、以下「Ubie」）は、全国の病院・クリニックを対象に「ホームページAI相談窓口」の無償提供を1月25日より開始します。来院前に各医療機関のホームページからAIを使用した事前問診ができるサービスで、患者さんの症状に応じた適切な案内と問診時間削減による院内感染リスクの低減を実現します。導入・設置にかかる費用は無料です。
２）医療AIの課題
新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。
３）ウォルマート社員健康管理AI
世界最大のスーパーマーケットチェーンとして知られるウォルマートは31日、Health at Scale社との提携により、AIドリブンな社員向け健康管理システムを導入することを発表した。
Health at Scaleが明らかにしたところによると、このシステムはウォルマートが提供する健康保険に加入する社員および家族に向けたものという。ケア履歴を含め、各個人の健康情報に基づいた治療ニーズをシステムが捉え、必要な場合に適切な医療機関を紹介することができる。両社は、Health at Scaleの機械学習技術により、さらにパーソナライズされたヘルスケア体験の大規模な実現を目指す。
４）医療DBバリデーション研究
メディカル・データ・ビジョン株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：岩崎博之）の保有する国内最大規模の診療データベースにデータを提供している医療機関において、アウトカムバリデーション（疾患を特定するアルゴリズムの正確性を検討・検証）研究論文が、2022年1月7日付で日本臨床疫学会の発行する学会誌「Annals of Clinical Epidemiology」に掲載されましたのでお知らせします。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ace/4/1/4_22004/_article/-char/ja
５）日々の網膜スキャンで心疾患スクリーニング
「網膜の細い血管における変化が血管疾患の指標になる」という認識が進み、目のスキャンによって、冠動脈疾患を含む心血管疾患を特定する試みが盛んになってきた。英リーズ大学のグループは「網膜スキャンで心筋梗塞を予測する研究」を主導し、心疾患の日常的なスクリーニング手法としての技術応用を追求している。
Nature Machine Intelligence誌に発表された同研究では、網膜スキャン画像から「1年以内の心筋梗塞発症リスク」の高い患者を特定する深層学習モデルを構築した。本研究では網膜画像と最小限の臨床データを組み合わせ、左室心筋重量と左室拡張末期容積を推定し、心筋梗塞発症を予測している。AIシステムの精度はAUC 0.80・感度 0.74・特異度 0.71で、その後の精査につながるスクリーニング用途として利用できる可能性が示された。
６）AI診療支援無償提供
株式会社プレシジョン（本社：東京都文京区、代表：佐藤 寿彦〈医師、AI研究者〉、以下「プレシジョン」）は、新型コロナウイルス第6波の感染拡大および医療提供体制の逼迫にともなう社会的な要請の高まりを受け、院内の感染防止や混雑緩和に役立つAI診療支援「今日の問診票」をクリニック・診療所向けに1月28日から2月末日まで無償提供します。
７）画像解析AIによる過少診断リスク
AIシステムは医用画像処理において高い性能を発揮し、専門医あるいはそれを超える識別能を示す事例も多数みられている。一方で、女性患者や黒人患者、社会経済的地位の低い患者など、歴史的に特に十分なサービスを受けてこなかった集団において、AIシステムが人間の持つバイアスを反映・増幅することで、「パフォーマンスの質」を低下させるのではないかという懸念が高まっている。
このようなバイアスは、AIアルゴリズムが「疾患を持つ個人を健康である」と不正確に判定することで、治療へのアクセスを遅らせる可能性があるなど、過小診断の文脈で特に問題となる。このほどNature Medicine誌から公開された研究論文によると、トロント大学とマサチューセッツ工科大学などの共同研究チームは、3つの大規模胸部X線データセットと1つのマルチソースデータセットを用い，胸部X線画像におけるアルゴリズムによる過小診断を検証した。結果として、先端の分類器は一貫して「医療サービスの恩恵を受けていない患者集団」を選択的に過小診断しており、過小診断率はヒスパニック女性患者のような「特定の部分集団」でさらに高いことを明らかにしている。
８）NTTの健康管理
NTTデータが、企業向けに提供しているクラウド型健康管理ソリューション「Health Data Bank」の強化に乗り出した。Health Data Bankの新機能として、スマートフォンで血圧や心拍数、ストレスレベルなどを推定できる「バイタル測定サービス」を開始することを2022年1月27日に発表した。専用の測定機器を準備することなく、心身の健康状態を確認できるようになる。「企業等の従業員ストレスケア」や「健康データ利活用ビジネス」などへの展開を狙う。
９）医療従事者は、自らのAI開発を望む
放射線科領域におけるAI導入は、臨床現場において興奮とためらいのいずれもを促している。米メリーランド大学の研究チームは、放射線科医・放射線科研修医・医学生のそれぞれにおいて「放射線科AIに対する態度」を明らかにするための系統的文献レビューを行った。
Academic Radiologyから29日公開されたチームの研究論文では、放射線科AIに対する意識を評価した19件の先行研究を分析している。結果、医学生と放射線科医は同様にAIの教育的効果を支持していた。また特に、AIソリューションについて学び、自ら実装することにも関心を示していた。さらに、放射線科領域におけるAIの役割については、放射線科医と放射線科研修医は医学生よりも楽観的にみる一方、医学生間には意見の乖離が認められた。
１０）医療AIプラットフォーム第二期試行運用
本ニュースリリースは、医療 AI プラットフォーム技術研究組合、株式会社プレシジョン、アンター株式会社、株式会社エムネス、エルピクセル株式会社の共同ニュースリリースです。重複して配信される場合がありますこと、ご了承のほどお願いいたします。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？