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■フィットネストラッカーのデータから心房細動は脳卒中によるものと判断され救われたケースがある

参考画像：Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?｜YouTubeスクリーンショット

Fitbitのおかげ。世界初、フィットネストラッカーが人命救助

(2016/4/20、ギズモード)

患者の検査の際に、腕に付けるアクティビティトラッカー（Fitbit Charge HR）を着用していることが確認されました。それは患者のスマートフォン上のアプリケーションと同期されており、フィットネス・プログラムの一環として彼の心拍数が記録されていました。このアプリケーションを患者のスマートフォンを通じて閲覧したところ、彼の心拍数のベースラインが毎分70から80回であり、脳卒中が発生した大体の時間において突如、持続して毎分140から160回の幅へと上昇していたことが分かりました。心拍数はジルチアゼムを投与するまで上昇した状態が続きました。

Fitbitのデータのおかげで、心房細動は脳卒中によって引き起こされたものであり、電気的除細動を行って良いことが確認されたということです。

フィットネストラッカー「Fitbit Charge HR」に記録されている心拍数のデータを参考に、医師は心房細動は脳卒中によって引き起こされたと判断し、電気的除細動を行なったそうです。

Can Your Fitness Tracker (Fitbit®) Save Your Life in the ER?

通常心臓は一定のリズムで一分間に60から100回拍動しますが、心房細動になると、心臓は不規則に300回以上拍動します。

心房細動が起きると、心臓の中の血がよどんで血のかたまり（血栓）ができやすくなり、それが血流にのって、脳の血管に詰まると脳梗塞を引き起こします。

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高齢化に加えて、高血圧や糖尿病などの生活習慣病の人が増加傾向にあるため、心房細動になる人が増えていると考えられるそうです。

つまり、脳梗塞を予防するためにも、心房細動のチェックと生活習慣の見直しをすることが重要になります。

フィットネストラッカーの精度については医療の判断材料となりうるのかどうかは疑問もありそうですが、今後こうしたケースは増えていきそうです。

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> 健康・美容チェック > 目の病気 > 加齢黄斑変性症 > Google、人工知能（AI）「DeepMind」を目の病気（糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症）の診断に活用

■Google、人工知能（AI）「DeepMind」を目の病気（糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症）の診断に活用

参考画像：DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration｜YouTubeスクリーンショット

グーグル、人工知能「DeepMind」を目の病気の診断に活用へ

（2016/7/6、CNET Japan）

ロンドンのMoorfields Eye Hospitalと共同で、DeepMindは、糖尿病性網膜症と加齢性黄斑変性症という2つの特定の疾患の兆候検出に取り組む予定である。Googleによると、2つの疾患を患う患者は合わせて世界中に1億人以上いるという。

Googleは英国営保健サービス（NHS）と提携し、人工知能（AI）プロジェクト「DeepMind」を目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指すそうです。

対象となる目の病気は、糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症。

■糖尿病網膜症とは？

糖尿病網膜症は、糖尿病の三大合併症の一つ。

糖尿病網膜症、糖尿病性神経障害、糖尿病性腎症を3大合併症と呼びます。

糖尿病網膜症は、日本の中途失明原因の第２位で、年間約３０００人がこの疾患で失明しているともいわれるそうです。

網膜は、瞳から入った光の明暗や色を感知する組織で、細かい血管が密集しています。

そのため、高血糖状態が続くと血管の閉塞障害と血液凝固異常がおき、眼内の血管が徐々に詰まって、網膜に栄養や酸素が届かなくなります。

そのような状態になると、網膜に新しい血管が生まれ、酸素不足などを補おうとします。

しかし、この新生血管はもろく、少しの刺激でも出血し、重篤化（じゅうとくか：病気がより悪い状態になること）すると網膜剥離を起こし、失明してしまいます。

■加齢黄斑変性症とは？

「黄斑部（おうはんぶ）」は網膜の中心にあり、ここが物を見る中心となっています。

黄斑部は直径2mm、厚さ0.2mmにすぎませんが、黄斑部が私たちの視力を支えています。

正常な黄斑部には、カロテノイド系色素ルテインとゼアキサンチンが集中的に分布しています。

加齢黄斑変性症の患者の場合、黄斑部のルテインとゼアキサンチンが減少しています。

加齢黄斑変性症とは、この黄斑部が何らかの原因で変性し、黄斑部を再生しようと網膜の外側の脈絡膜から細かい血管（脈絡膜新生血管）が発生します。

「新生血管（しんせいけっかん）」は、正常な状態では存在しないのですが、血管がつまり、網膜のすみずみまで酸素が行き渡らなくなると、網膜が酸欠状態になり、新しい血管を生やして酸素不足などを補おうとします。

この新生血管は構造がもろく、容易に出血してしまい、これにより網膜に障害が起こります。

■DeepMindの技術がどう役立つのか？

DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration

GoogleはDeepMindの技術に、2つの疾患のスキャン結果の分析を学習させる方法を調査する。2つの疾患の診断は、その複雑さのために眼科医にとって時間のかかる作業だという。この調査は、患者の早期診断を実現する可能性があり、そうなれば、早期に治療を開始できるため、その後の視力低下を抑えることができる。

糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症という2つの病気の診断は複雑なために眼科医にとっては時間のかかる作業なのだそうです。

そこで、人工知能（AI）によって、早期診断をすることができれば、早期治療につながることが期待できます。

DeepMindがNHSと手を組むのはこれが2度目である。DeepMindは、ロンドンにある他の病院と共同で腎臓分析ツールの開発にも取り組んでいる。

DeepMindは腎臓分析ツールの開発にも取り組んでいるそうですが、人工知能をはがん検診にも役立つのではないかと期待されています。

ディープ・ラーニングでがんを見つける？｜がん検診を人工知能が行なう時代になる！？で紹介したベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発しています。

レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などイメージデータをDeep Learningの手法で解析し、検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定するというものです。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする！？によれば、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

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■まとめ

人工知能＋病気診断の組み合わせはここ数年で飛躍的に増えていくのではないでしょうか。

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