【医療AI⑩News】健康予測AI、転倒転落予測AI、骨折見逃し予防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。
医療AIの世界も、現存の診断支援のためのものから、未来予測の世界に入ってきましたね。健康予測や転倒転落予測AIなどなど、現在の健康の責任だけではなくて未来の健康の責任まで自分のものになる時代に突入したと感じます。
１）転倒転落予測AI
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、FRONTEOが提供する転倒転落予測AIシステム「Coroban」が大阪大学医学部附属病院（所在地：大阪府吹田市、病院長：土岐 祐一郎、以下 阪大病院）において実証研究を開始したことをお知らせします。
２）健康状態予測AIプラットフォーム
伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は12月22日、医療用センサーを開発するクォンタムオペレーションと、ヘルステックビジネスについて業務提携契約を結んだと発表した。両社はウェアラブル端末で取得したバイタル情報から将来の健康状態を人工知能(AI)が予測するプラットフォームを共同で開発する。
３）ベトナム国立がんセンター 初期診断AI
韓国通信大手KTとベトナム国立研究開発法人国立がん研究センターは20日、医療人工知能(AI)を活用した甲状腺がんの初期診断ソリューションを共同研究するための覚書(MOU)を締結したと発表した。
４）浜松医科大学 先端医療センター
浜松医科大学附属病院にロボット手術に対応する広い手術室などを備えた先端医療センターが完成しました。
５）InveniAI AI創薬
協和キリン株式会社（本社：東京、代表取締役社長：宮本昌志、以下「協和キリン」）とInveniAI® LLC（本社：米国コネチカット州ギルフォード、社長兼 CEO：Krishnan Nandabalan、以下「InveniAI」）はこれまでの協業関係をさらに拡大し、新たに複数の新薬創出に関する共同研究契約を締結しました。この協業により協和キリンはInveniAIのAI Innovation LabおよびAI技術プラットフォームへのアクセスが可能となり、協和キリンの新薬研究開発の枠組みをさらに拡大していきます。
６）医学論文検索AI
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、医学論文探索AI「Amanogawa」が医療法人徳洲会湘南鎌倉総合病院（所在地：神奈川県鎌倉市、院長：篠崎 伸明、以下 湘南鎌倉総合病院）で導入されたことをお知らせいたします。
７）骨折見逃し予防AI
救急部では多くの外傷患者に対して単純レントゲン写真を撮像するが、特に夜間帯など、放射線科読影医が不在の時間帯において骨折所見の見落としが多発することが、先行研究から明らかにされている。疲労がピークとなっている当直医にとって、解像度の決して高くない単純レントゲン画像から「淡い骨折線」を漏れなく抽出することは、非常に困難な現実がある。
米ボストン大学の研究チームは、このような骨折所見を事前にスクリーニングし、システム内でフラグを立てることで見逃しを防ぐAIシステムを開発した。放射線領域の権威ある学術誌・Radiologyに収載された本研究論文によると、システムは多施設から四肢・骨盤・腰椎・胸椎・肋骨など、全身の単純レントゲン写真から学習しており、骨折が疑われる領域を強調表示し、医療者に警告することができる。このAIシステムの支援により、骨折の見逃しを29%減少させることを検証試験では明らかにしている。
８）薬剤耐性解消へ AIが提供できること
人類はその歴史の中で、さまざまな細菌との戦いを繰り広げてきました。例えば14世紀には「黒死病」と呼ばれるペストがヨーロッパで大流行し、ヨーロッパだけで全人口の4分の1～3分の1にあたる2500万人が死亡したといわれています。
９）液体薬品の遺物検知AI
NECは小野薬品工業と提携し、高速カメラと人工知能（AI）を活用してガラス瓶に入れた液体中の異物を高精度に検知する新技術を開発した。がん免疫薬「オプジーボ」や新型コロナウイルスのワクチンなど、液体の薬品が増えている。人による目視検査を減らすことで増産要請に迅速に対応できるようにするのが狙いだ。2022年度の商用化を目指す。
１０）メルボルン健康ビックデータでCOVID19の受診行動研究
COVID-19を抑え込むために厳格なロックダウンが行われた際の、医療機関への受診行動に与える影響が各種ビッグデータから解析・総括されてきている。2020年に2回の厳格なロックダウンが行われたオーストラリア・メルボルンにおいて、医療サービスへの影響を調査した研究成果が発表されている。
Journal of Epidemiology in Community Health誌に掲載された、豪モナッシュ大学による研究成果によると、大学内に設置されているヘルスケアデータベース「Healthy Ageing Data Platform」から、メルボルンのFrankston-Mornington Peninsula地域の救急外来受診・急性期入院・亜急性期入院の分析を行っている。人口約28万人の同地域は多様な年齢層と社会経済的背景を有し、医療の大部分を「Peninsula Health」という単一のサービスを通じているため、医療における動態調査に関して理想的な環境にある。過去4年間の受診データをもとに、Seasonal and Trend decomposition using Loess（STL）という手法から「COVID-19が発生しなかった場合の2020年の受診状況」を予測し、実際の受診状況と比較分析した。その結果、ロックダウンが行われた感染の第1波・第2波ともに、予測患者数に対して実際の受診は大幅に下回っていた。特に80歳以上と18歳未満の患者で最も顕著な減少がみられていたという。また、緊急性の高いトリアージ「カテゴリ1」と緊急性のない「カテゴリ5」では予想範囲のレベルで受診数が推移していた。