医学

ＡＩ医療｜ビッグデータを活用してメディカル業界は劇的な発展を迎える？

このエントリーをはてなブックマークに追加

NEC-Medical-137

by NEC Corporation of America（画像：Creative Commons）




■ＡＩ医療｜ビッグデータを活用してメディカル業界は劇的な発展を迎える？

ソフトバンク、孫氏とアローラ氏が対談　「ロボットは社会を幸せにする」

（2015/10/23、SankeiBiz）

コンピューターやビッグデータの活用が進む中、孫社長は「ＤＮＡをベースにしたビッグデータを活用して、メディカル業界は大きな、劇的な発展を迎えるだろうと思います」と期待を示した。

医療ビッグデータ解析分野を通じて、今後医療・医学分野はさらに発展していくことが予想されており、すでに様々な企業が参入しています。

【関連記事】

医療におけるビッグデータを扱うことと同時に盛り上がってきているのが、医療にAIを活用しようという動きです。

なぜAIを医療に活用しようという動きが広がっているのでしょうか？

■背景

IBMの人工知能システム「WATSON」によってがん治療がスピードアップする！？によれば、ワシントン州立大学・McDonnell Genome Instituteのルーカス・ウォルトマン医師の言葉を借りれば、「がんと立ち向かうことは、時間との闘い」なのですが、遺伝子を解析し、治療方針を決めるまでには専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうそうです。

医療従事者は、膨大な数の情報（最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録）を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

国立がん研究センターのニュースリリースでも、今回の研究に至った背景の中でこのように書かれています。

国立がん研究センターは、これまで世界でも有数の質の高いがんの基礎研究・臨床研究および疫学研究を長い間継続的に行なっており、蓄積されたがんの診断データは膨大な量になります。これらを統合的に解析することで、個々人に最適化された医療を提供できると考えられていますが、これまでは、このようながんに関するビッグデータを解析する手法が無く、実現に至っておりませんでした。

世界中で行われたがんの研究データは膨大な量になっており、それを解析することによって、一人一人に対して最適な治療法を提供できることが理想なのですが、これまでにはがんに関するビッグデータを解析する方法がなかったそうです。

■ポイントはAIの成長

人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは

（2016/8/9、NVIDIA）

しかし、ここ数年（特に2015年以降）、AIは急速な成長を遂げることになります。その理由の大半は、かつてないほど速く、安く、強力な並列処理を実現できるGPUの普及によるものです。また、「実質的に無限のストレージ」と、「イメージ、テキスト、トランザクション、マッピング・データなど、あらゆる種類の膨大なデータ（あるいは、そうしたビッグデータ全体の動き）」という2つの重要な要素が同時に登場したことにも関係しています。。

ディープラーニングによって、機械学習、ひいてはAI分野全体の実用的応用が数多く実現しました。ディープラーニングでは、マシンによるあらゆる種類の支援が可能になる（あるいは、期待できる）方法でタスクを分類できます。

AIの成長の理由は、速く、安く、強力な並列処理を実現できるGPUの普及と膨大なデータ（ビッグデータ）という2つの要素が登場したことが関係しており、また、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる人工知能の学習手法が考えられたことによって、AI自身がデータから学習するようになったことから、AIが様々な分野に活用されるようになったと考えられます。

【関連記事】

■まとめ

ビッグデータの活用によって、病気の予測ができるようになり、予防医学に移行していけば、病気に悩む人も減り、医療費も減少していくのではないでしょうか。







【ビッグデータ関連記事】

【追記（2015/11/2）】

孫正義×ニケシュ・アローラ対談 「300年続く会社の創り方」Part1/2

（2015/10/30、Forbes）

孫：医療分野にはITを活用したもっとスマートな治療やケアの発展の可能性がある。体調の管理もAIが発展すれば、ロボットがユーザーのスケジュールを把握して「明日は7時半に起きますか？」と聞くようになる。

＜中略＞

孫：身の回りの様々な製品、衣類や机や椅子といったあらゆるデバイスにセンサーが内蔵されるようになる。その個々が人の血流や体温といったデータを収集して、医療分野のビッグデータ活用が進んでいく。食事のカロリーを測ったりしなくても、デバイスが自動的に数値を測定し、警告を発してくれたりする。

あらゆるデバイスにセンサーを内蔵するようになる未来になるのか、それとも自らの身体にセンサーを内蔵して計測するような未来になるのか、気になるところです。

【関連記事】

【追記（2017/2/9）】

「ＡＩ医療に投資」　ソフトバンク10兆円ファンドで孫氏

（2017/2/8、日本経済新聞）