【医療AI⑩News】過去の音声からAI音声生成CoeFont、ヘルスケアAI活用事例12選などなど
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。
過去の音声から音声が復元できるというのは、声を失った患者さんや高齢者の方々にとって、ツールを使うことで自分のアイデンティティーを取り戻せる技術ということですごいですよね！
１）ヘルスケアAI活用事例１２選
医療・ヘルスケア業界では新興テクノロジーやイノベーションを積極的に取り入れており、特に製薬・バイオテクノロジー企業、メドテック（MedTech：MedicalとTechnologyを組み合わせた造語）業界、スタートアップ企業は、患者モニタリング、創薬、前臨床実験、臨床試験、ゲノミクス、早期診断・検出ツールなどの分野で、革新的なAI製品を積極的に提供しています。
２）創薬支援AI 新バージョン
株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本 正宏、以下 FRONTEO）は、創薬支援AI「Cascade Eye ver. 1.3」を発表しました。
３）スマートフォンに実装 眼科画像解析AI
東北大学は6月16日、眼科検査画像に対する新たな人工知能（AI）のモデルを開発したと発表した。この研究は、同大大学院医学系研究科神経・感覚器病態学講座眼科学分野の中澤徹教授らの研究グループによるもの。研究成果は、「Scientific Reports」（電子版）に掲載されている。
４）ブレインヘルスケア 北海道大学と共同研究
ブレインヘルスケア領域の医療AIスタートアップの株式会社Splink（本社：東京都千代田区、代表取締役：青山 裕紀、以下「Splink」）は、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下「NEDO」）の、2022年度「研究開発型スタートアップ支援事業／地域に眠る技術シーズやエネルギー・環境分野の技術シーズ等を活用したスタートアップの事業化促進事業」（以下「本事業」）に採択されました。
５）モデルキャリブレーションの重要性
臨床利用を見据えた機械学習モデルのうち、現在開発されているほとんどのモデルが、レトロスペクティブなデータで開発・評価されており、実際の臨床ワークフローにおいて評価されているものは限られている。ベルギー・アントワープのチームから公表された新しい研究では、臨床リスク予測モデルを異なる3つの医療機関で評価した示唆的研究成果を示している。
６）急性心不全診断支援AI
急性心不全は、急速な心機能低下によって血液を全身に送り出すことが困難となり、生命を脅かす疾患である。その診断に推奨されている血液検査項目「NT-proBNP」は、年齢や体重、併存疾患などで値の解釈がばらつくことから、利用には改善の余地があった。英エディンバラ大学を中心とした研究グループは「CoDE-HF」と呼ばれるAIツールを開発し、患者情報とNT-proBNPを組み合わせ、「より高精度な急性心不全の推定」を狙った研究を行っている。
７）異なる言語間で共通する自閉症スペクトラム症パターン検出
自閉スペクトラム症（ASD）では、定型発達の小児と比較してゆっくり話すなど、ピッチ・イントネーション・リズムに違いのあることが知られている。しかし、これらの差異を客観的に識別することは容易ではなかった。米ノースウェスタン大学の研究チームは、香港の共同研究チームとともに、「言語の違いを超えたASD児の発話パターン」を特定するAI研究を行っている。
８）単一ニューロンでも思考
Science誌に掲載された、イスラエル工科大学のチームによる新しい研究論文は「脳で行う計算処理が、実はニューロン間の相互作用だけでなく、単一ニューロン内部でも起こっていること」を明らかにした。この事実は「機械学習の基本思想」にも大きな影響を与え得るもので、新たなアーキテクチャのヒントとなる可能性があり、注目を集めている。
９）過去の音声からAI音声生成 CoeFont
杉山学長は、21年11月に筋萎縮性側索硬化症（以下、ALS）を公表。そして「声を失った後も、AI音声合成によって自由に声を発することはできないか」という杉山学長の思いから実現したのが今回の共同プロジェクトです。
１０）認知症診断AI
世界規模での高齢化の進展は、認知機能障害の拡大を介して限りある医療資源への負担を増している。専門医不在下でも機能する、一定の自動診断プロセスを構築することへの期待が大きい。米ボストン大学医学部（BUSM）のグループは、患者の多角的な臨床データから認知症を評価するAI研究を行っている。
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