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BiliScreen|スマホカメラの自撮りで膵臓がんを簡単にスクリーニングできるアプリ|膵臓がんのサイン「黄疸」の原因となる「ビリルビン値」を測定|ワシントン大学

病気・症状 > 膵臓がん > すい臓がんはなぜ「最悪のがん」だといわれるのか?|膵臓がんの5年生存率はあらゆるがんの中で最も低い!

【目次】




■「BiliScreen」|スマホカメラの自撮りで膵臓がんを簡単にスクリーニングできるアプリ|膵臓がんのサイン「黄疸」の原因となる「ビリルビン値」を測定|ワシントン大学

「BiliScreen」|スマホカメラの自撮りで膵臓がんを簡単にスクリーニングできるアプリ|膵臓がんのサイン「黄疸」の原因となる「ビリルビン値」を測定|ワシントン大学
「BiliScreen」|スマホカメラの自撮りで膵臓がんを簡単にスクリーニングできるアプリ|膵臓がんのサイン「黄疸」の原因となる「ビリルビン値」を測定|ワシントン大学

参考画像:BiliScreen: Smartphone-based App for Measuring Adult Jaundice|YouTubeスクリーンショット

ワシントン大学の研究者らが研究・開発しているのは、スマホのカメラで自撮りをすることで、膵臓がんなどの病気を簡単にスクリーニング(ふるいわけ)できるアプリ「BiliScreen」です。

膵臓がんの初期症状の一つには、ビリルビンの蓄積によって肌や目に黄色の変色が起こる「黄疸(おうだん)」があり、「BiliScreen」は、スマホカメラ、コンピュータビジョンアルゴリズム、マシンラーニングを使用して、目の強膜または目の白い部分のビリルビン値の増加を検出します。

BiliScreen: Smartphone-based App for Measuring Adult Jaundice

■なぜ膵臓がんになると黄疸の症状が現れるのか?

黄疸|メルクマニュアル家庭版

黄疸は、血液中の色素であるビリルビンの濃度が異常に高くなったことが原因で、皮膚や白眼の部分が黄色く変色することです。

黄疸|日本消化器学会

黄疸とはビリルビンという色素が何らかの原因で血液中に増加し、その結果、全身の皮膚や粘膜に過剰に沈着した状態を意味します。

黄疸とは、血液中のビリルビン濃度が高くなることによって、皮膚や白目の部分が黄色く変色することを言います。

また、尿の色が濃い、皮膚がかゆくなる、全身の倦怠感、発熱などの症状も現れます。

では、なぜ血液中のビリルビン濃度が高くなるのでしょうか。

ビリルビンは、赤血球に含まれる酸素や二酸化炭素を運ぶヘモグロビンの一部が代謝されて出来たものです。

ビリルビンは肝臓に運ばれて、グルクロン酸という物質と結合し、胆汁(肝臓で生成される消化液)として胆管を通り、便の中へ排泄されています。

しかし、何らかの原因によって、血液中のビリルビン濃度が高くなると、黄疸の症状が現れるのです。

では、なぜ膵臓がんになると黄疸の症状が現れるのでしょうか?

膵がん|東京医科歯科大学

肝臓から総胆管という管が膵臓の頭部を貫いて十二指腸に流れており、肝臓で作られた胆汁という消化液を十二指腸に運んでいます。膵がんにより胆管が圧迫されることがあり、胆管への圧迫が進むと、胆汁の流れがさまたげられ、全身が胆汁により黄色くなる黄疸という症状が出現します。

膵臓がんにより、胆管が圧迫されて胆汁の流れが悪くなることにより、胆汁中にビリルビンを排出できなくなり、血液中でビリルビン濃度が高くなり、白目の部分が黄色くなる黄疸の症状が現れると考えられます。




■すい臓がんの検査

すい臓がんはなぜ「最悪のがん」だといわれるのか?|膵臓がんの5年生存率はあらゆるがんの中で最も低い!によれば、すい臓がんが早期に発見されにくい理由は、自覚症状がなかなか現れず、また、すい臓がん特有の特徴的な症状がないためです。

すい臓がんの症状として共通しているのが、胃のあたりや背中が重苦しい、お腹の調子がよくない、食欲不振やだるさ、体重の減少などがありますが、いずれもすい臓がん特有の症状ではなく、胃腸の調子が悪い程度のもので見過ごしてしまいがちです。

すい臓がんがある程度進行すると、はっきり黄疸が出たり、腹痛も強くなり、背中や腰に痛みが走り、体重の減少といった症状もみられるようになります。

しかし、小さなすい臓がんでは腹痛や黄疸などの症状も出ないことがあるため、すい臓がんが見つかった時にはすでに手遅れという場合も多いそうです。

●すい臓がんの検査

  • 腹部超音波(エコー)検査と血液検査は早期発見率が低い。
  • 「コンピューター断層撮影法」(CT)が比較的有効とされるが、撮影のために使用する「造影剤」には、重篤な副作用リスクがある。
  • MRI(核磁気共鳴画像法)を利用した「MRCP」という検査が、早期発見にある程度有効
  • より高度な検査方法として「内視鏡的逆行性胆管膵管造影」(ERCP)や「超音波内視鏡」(EUS)があるが、実施している医療機関が少ないうえ、費用が高額。

エコー検査や血液検査といった一般的な検査ではすい臓がんの早期発見は難しく、有効な検査方法にも副作用がある造影剤が必要であったり、費用が高額なものであったり、気軽に検査ができるものではなく、今後新しい検査方法が期待される分野であり、今回紹介したワシントン大学が開発したスマホでスクリーニングできるアプリというのはよいアイデアといえるのではないでしょうか。

ただ、黄疸の症状は肝臓の機能が悪化した場合にも現れるため、膵臓がんのみを見分けるのではなく、ビリルビン値が上昇していることをチェックすることで体に何らかのサインを出していることを示すアプリというほうが正確なのではないでしょうか。

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■膵臓がんの早期発見方法に関する研究

膵臓がんの早期発見方法については様々な研究が行なわれています。

検索の質問履歴からすい臓がん早期発見につながる方法|マイクロソフトの研究者らによれば、米マイクロソフトの研究者(MSヘルス部門CTOで情報検索が専門のライエン・ホワイト博士と、MSの研究所長で人工知能を担当し医師の資格も持つエリック・ホービッツ博士、MSのインターンだったコロンビア大学の博士課程大学院生ジョン・パパリゾス氏の3人)が、病気の症状について検索した過去の検索履歴の質問パターンから、将来膵臓がんの診断を示唆する質問内容の出現を5~15%の割合で特定し、病気を予測することにつながる手法を編み出したそうです。

すい臓がんを早期発見する「尾道方式」とは?|5年生存率、全国推計の3倍で紹介した「尾道方式」とは、JA尾道総合病院の花田敬士診療部長(消化器内科)が尾道市医師会と連携して始めたもので、「糖尿病」「肥満」「喫煙」「家族に膵臓がん患者がいる」など膵臓がんのリスクの高い患者がいた場合に、膵臓の検診を受けてもらい、がんの疑いがある場合はすぐにJA尾道総合病院を紹介して、体内に内視鏡を入れるなどをしてがんの有無を調べるという仕組みです。

すい臓がんを早期発見する方法を開発したのは15歳!?将来的には生存率が100%になる可能性も?によれば、当時15歳のジャック・アンドレイカ君は2013年にすい臓がんを早期発見する画期的な方法を発見しました。

すい臓がんになると検出される8000種類のタンパク質を納めたデータベースの中から

・がんの初期段階からすべての患者において血中レベルが高くなる

・がんである場合のみ変化が見られる

というタンパク質を発見し、一種類の特定のタンパク質にだけ反応するという性質をもつ「抗体」の性質を組み合わせるというものです。

すい臓がんを血液検査で早期発見する方法を開発 RNAに着目|東大によれば、東京大学のチームによれば、すい臓がん患者の血液に特定のRNAが健康な人より多く含まれていることに着目し、膵臓がんを血液検査で見つけ出す技術を開発したそうです。

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すい臓がんを早期発見する鍵は「血糖値」|#ためしてガッテン(#NHK)によれば、膵臓がんを早期発見するポイントは、血糖値が理由がないのに急上昇することが挙げられていて、すい臓でインスリンを作るβ細胞が、すい臓がんができると働きが悪くなり、その結果として血糖値が急上昇することがわかってきたのだそうです。

スクリーニング検査とは、定期健康診断や人間ドックなどで、検査を実施する段階では自覚症状がない方を対象に行い、隠れた病気を早期発見することが目的としていますが、今回紹介したワシントン大学のアプリや検索履歴の質問パターンによる病気予測などによって、体に負担がない方法で病気を早期発見することができるようになるといいですね。

→ 膵臓がんの症状(初期症状)・原因・予防 について詳しくはこちら







【参考リンク】
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#パイオニア、医療用電子聴診器の開発|聴診における課題を解決するために広島大学大学院救急集中治療医学と共同研究




■パイオニア、医療用電子聴診器の開発

パイオニア、医療用電子聴診器の開発|聴診における課題を解決するために広島大学大学院救急集中治療医学と共同研究
パイオニア、医療用電子聴診器の開発|聴診における課題を解決するために広島大学大学院救急集中治療医学と共同研究

参考画像:~パイオニアの音響技術を医療・健康機器に応用~医療用電子聴診器「U10シリーズ」の出荷を開始(2017/1/11、パイオニアニュースリリース)|スクリーンショット

~パイオニアの音響技術を医療・健康機器に応用~医療用電子聴診器「U10シリーズ」の出荷を開始

(2017/1/11、パイオニアニュースリリース)

本製品は、生体音を正確に取得するセンシング技術をはじめとする当社独自の音響技術を用いて聴感性能を高めるとともに、同大学病院医師の監修の下、握りやすさや操作性、堅牢性など、医療従事者のユーザビリティを考慮した形状と、医療機器に相応しい白を基調としたデザインを採用しています。

パイオニアは2013年より広島大学大学院救急集中治療医学と聴診における課題を解決するために共同研究を行なっており、医療用の電子聴診器を開発しました。

聴診における課題とはどういうものなのでしょうか。




■パイオニア、聴診における課題を解決するために広島大学大学院救急集中治療医学と共同研究

医師その他医療従事者の聴感による主観的評価である聴診は、評価のばらつきや、情報共有が難しい点など、多くの課題が挙げられています。

聴覚は個人による主観であり、その評価にばらつきがあったり、情報共有が難しい点など、多くの課題があるそうです。

緑内障の診断においても同じような課題があり、緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、従来は、医師の経験や主観的な要素が大きく、また一般的な診療所では分類が難しいことが問題となっていました。

聴診器の再発明によって、聴診のレベルが高くなり、また標準化することができたり、情報共有化することができれば、より適切な治療を選択することが期待されます。

また、聴診における課題が解決されれば、病気の予防につながるサインを見つけることができるようになるかもしれません。




→ ウェアラブルデバイス、次に注目されるのは「耳の中」!? について詳しくはこちら




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「健康になりたければ病院を減らせ」の因果関係について考えてみた|#AIに聞いてみた|#NHKスペシャル

【目次】




■AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FROM GOOGLE: THE FUTURE TECHNOLOGIES

by Strelka Institute for Media, Architecture and Design(画像:Creative Commons)

2017年7月22日放送のNHKスペシャル『AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン』では、公的な統計データや民間のデータ、大学や研究機関の調査など700万を超えるデータを「パターン認識」や「機械学習」という手法を用いて、社会に関する5000種類の情報の「つながり」や「近さ」をネットワークとして描き出した図を作成したそうです。

AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン|NHK

学習させたのは、経済産業省や総務省などの公的な統計データから、ハンバーガー店やラーメン店の数といった民間のデータ、さらには20代から80代までの個人を10年以上追跡している大学や研究機関の調査など700万を超えるデータです。
番組で紹介する”社会構造のネットワーク”は、膨大なデータの中から特徴を見つけ出すことができる「パターン認識」や「機械学習」という手法を用い、さらに、WikipediaやNHKのニュース原稿など、100万本を超える記事を「ディープラーニング」によって学習させることで、社会に関する5000もの情報の「近さ」や「つながり」を描き出した図です。数値的な振る舞いがただ「似ている」だけなく、現実世界で私たちが共に語る”近しい関係”といった概念もネットワークには色濃く反映されています。そのため、明らかに相関のないものがつながることもあります。

ここでまず行われる議論の一つとして、「AIに聞いてみた」とあるが「人工知能(AI)の定義とは何か?」がわかっていないため、本当にAIに聞いてみたことになるのか、単なるビッグデータでは?という意見です。

人工知能の定義について調べてみると、総務省によれば、『知性』や『知能』自体の定義がないことから、人工知能を定義することは難しいそうです。

【参考リンク】

最初の時点で言葉の定義がはっきりしていないことにより、計算能力が高いものをAIと呼んでしまっていることも多く、そのため、AIとAIもどきの区別がつかないと思って、AIもどきの製品が商品化されている状況にあるくらいなのだそうです。

AIもどきではなく本当のAIを作るために重要なことは、1.世界に共通した人工知能(AI)の定義を作ること、2.学習用データ(現実世界の情報)を持っていることをを示すこと、だと思います。

今回NHKが開発した「社会問題解決型AI」は、公的な統計データ、民間のデータ、大学や研究機関の調査など700万を超えるデータが入っているということでしたので、加工されていないリアルな世界の一次情報ではないものの、一般の研究者ができる範囲を超えたデータ量・種類であると感じます。

AIが学習したデータ|「NHKスペシャル『AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン』」
AIが学習したデータ|「NHKスペシャル『AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン』」

参考画像:AIが学習したデータ|「NHKスペシャル『AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン』」|NHKスクリーンショット

Twitterのハッシュタグ「#AIに聞いてみた」を見てみると、相関関係と因果関係が混同しているという意見が目立ちました。

データとデータを糸でつなぎ、ある一点をつまむと、全く関係のないと思っていた項目が引きずられて出てきたというのが今回の番組の印象だったのですが、相関関係と因果関係が混同しているという意見が出てきたのは、学習用データの質・量に問題があるのか、開発したAI・製作者側に問題があるのか、どういうものであれば相関関係と因果関係が混同していないものができたのか、についてはわかりません。

ただ、そうしたもの全部含めて、いったん棚上げして(専門家に任せるしかわからない)、番組で出てきた提言について考えてみました。




■健康になりたければ病院を減らせ

前置きが長くなりましたが、「健康になりたければ病院を減らせ」という提言について考えてみたいと思います。

健康になりたければ病院を減らせ|NHKスペシャル
健康になりたければ病院を減らせ|NHKスペシャル

参考画像:健康になりたければ病院を減らせ|NHKスペシャル|スクリーンショット

病院の数が多い(医師の数が多い)というのは安心材料の一つでもあり、病院に近いところを選ぶというのは不動産選びの材料の一つになっているものだと思っていました。

しかし、今回NHKが開発したAIは、「健康になりたければ病院を減らせ」という提言をしています。

その理由について想像してみました。

※ここからの意見は番組内容をまとめたものではなく、「健康になりたければ病院を減らせ」という提言について、こういう因果関係があるのではないかと勝手に想像したものですので、ご了承ください。

※因果関係がないといわれているものに勝手に因果関係をつけて考えるとどうなるかという実験ともいえるかもしれません。

●病院の数が減ることで優秀な医師が残るようになるから

年齢が若い医師のほうが患者の死亡率が低い!|年長の医師のほうが経験年数の少ない医師に比べて医学的知識が少なく、ガイドラインに合わせた治療を行わない!?で紹介したBMJ(英国医師会雑誌)に掲載された研究によれば、年齢が若い医師のほうが患者の死亡率が低いということが分かったそうです。

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医者と、遊びでテニスをしている人たちとのこうした類似点を指摘したのは2005年にハーバードメディカルスクールの研究チームが発表した論考だ。彼らは医師が提供する治療の質が時間とともにどのように変化するかに関する研究を幅広く調べている。医者としての活動年数が長いほど能力が高まるのであれば治療の質も経験が豊富になるほど高まるはずである。しかし結果まさにその逆だった。論考の対象となった60あまりの研究のほぼ全てにおいて医師の技能は時間とともに劣化するか良くても同じレベルにとどまっていた。年長の医師のほうがはるかに経験年数の少ない医師と比べて知識も乏しく適切な治療の提供能力も低く研究チームは年長の医師の患者はこのために不利益を被っている可能性が高いと結論づけている。p184

簡単にまとめると、長年経験を積んだ医師のほうが知識も技能が蓄積されていると期待している人が多いと思いますが、60ほどの研究によれば、医師の技能は時間とともに劣化してしまうものであり、また年長の医師のほうが経験年数の少ない医師に比べて医学的知識が少なく、ガイドラインに合わせた治療を行わない傾向になるため、年長の医師の患者は質の低い医療を受けている可能性があるというものです。

「超一流になるのは才能か努力か?」(著:アンダース・エリクソン)

特に複雑な症例の診断を下す医師は患者の状態について膨大な情報集めそれを吸収し適切な医学知識と結びつけて結論を導き出さなければならない。その過程では少なくとも3つの異なる作業が必要になる。それは患者についての情報を集めること、関連する医学知識を思い出すこと、そして情報と医学知識を総合して「おそらくこれだろう」と思われる症例を絞り込み想定される診断を特定して適切なものを選ぶことである。p108

病気を診断するにあたって、患者のデータと医学知識を組み合わせて適切なものを選択する必要がありますが、医師は、常に新しい知識をアップデートしていかなければ、患者にとって質の低い治療を行なってしまう恐れがあるのです。

C型肝炎の治療薬は劇的に進歩し、今では90%近くの患者が治る!によれば、C型肝炎治療薬は劇的に進歩し、今では90%近くの患者が治るようになっているそうですが、その一方で、10年20年以上前の知識を持った医師たちによって、治療が勧められないというケースもあるそうです。

病院の数を減らすということは、優秀な医師が残りやすくなるということによって、健康になるということは考えられないでしょうか?

●病院の数が減る=病院が集約されることにより、システム投資が進む

また、病院数が減るというとネガティブなイメージがありますが、病院が集約されると考えると、システムに投資ができるとも考えられます。

病院のネットワークシステムを改善することによる医療者と患者のメリットとは?|群馬大病院とNECネッツエスアイのケースによれば、従来とのシステムと比べて高速化したことにより、患者・医療者にとっての負担軽減につながり、また、データの確認がすぐにできることにより安全性もアップすることが期待されるそうです。

また、患者と医療者がコミュニケーションをとる時間も多く取れるようになるとも考えられます。

女性医師の治療を受けた患者は生存率が高い!?|医師の患者に対する共感・コミュニケーションが重要な役割を果たしている?によれば、医療における医師と患者のコミュニケーションの重要性は高まっています。

コミュニケーションの重要性が高まっているのには以下のような理由があります。

  • 主たる病気が生活習慣病へ移行したことで、ケア(care)やマネジメント(management)が大きな位置を占めるようになった
  • 患者が医療情報に触れる機会が増えたが、その情報に混乱している患者も増加
  • 医学の進歩により市民の一部は医学を万能と考えるようになり、医療への過度の期待を生んでいる

患者に対して適切な医療を行うためには、医師が患者の言葉に耳を傾け(傾聴)、気持ちを受け入れ(受容)、そのうえで医師として適切な情報を患者にわかりやすい言葉で伝えることが重要になります。

また、患者が持っている間違った医学的知識を訂正することは重要ですが、そのやり方が重要だということですよね。

まずは、患者がどのような悩み・苦労を抱えているのか、患者の声に耳を傾け、それを受け入れることによって、医師と患者間での信頼関係が生まれ、その後のケアやマネジメントが良好になると考えられます。

しかし、従来のシステムではそうした患者とのコミュニケーションにかけられる時間が少なくなってしまったり、コミュニケーションにかける時間を増やそうとすると、労働時間が増えることにより、医療者の心身の負担が増加してしまっていたのではないでしょうか。

そこで、病院が集約され、ネットワークシステムに投資することができれば、患者と医療者のコミュニケーションが増え、より良いケアができるようになることになり、健康になると考えられるのではないでしょうか?

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●病院の数が減ることにより、予防医療に重点がおかれるようになる

国民皆保険による医療、医師の半数「持続不能」|「#健康格差」を広げないために私たちができることで取り上げた日本経済新聞社などが実施したアンケート調査によれば、医師の半数が高齢化や医療技術の進歩で治療費が高額になっていることにより国民皆保険による医療が「持続不能」と答えているそうです。

病院数が減ることを前提に考えると、できるだけ病気にならないようにすることが重視され、予防医療・予防医学・予測医療が進められていくのではないでしょうか?

がん検診といった予防医療・予防医学に取り組んでいくことは医療費の削減するためにも今後重要になっていくと考えられますし、また、QOL(生活の質)の向上といった間接的なコスト削減も期待できると考えられます。

積極的に計画・実行する人はがん・脳卒中・心筋梗塞の死亡リスクが低い|国立がん研究センターで紹介した国立がん研究センターによれば、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の行動をとる人は、そうでない人に比べて、がんで死亡するリスクが15%低く、また、脳卒中リスクが15%低く、脳卒中心筋梗塞などで死亡するリスクが26%低いという結果が出たそうです。

その理由としては、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の人は、がん検診や健康診断を受診するため、病気の早期発見につながり、病気による死亡リスクが低下して可能性があるようです。

つまり、定期検診などの予防医学・予防医療を導入するということは、病気による死亡リスクが減少し、医療費の削減にもつながるということです。

今後は、医療とテクノロジーを組み合わせて、深刻な病気になる一歩前の段階、未病の段階で治療を行なっていくかがカギになっていくと思います。

今回のテーマと併せて考えると、病院の数を減らすと、病気にならないように予防医療への関心が高まり、病気になる一歩前の段階の未病の段階で治療が行われるようになって、病気による死亡リスクが低下し、健康になると考えられないでしょうか?

■まとめ

今回の提言は因果関係がわからないというのがポイントで、これからの時代はこうした形になっていくような予感もあります。

つまり、コンピュータが出した答えに対して、人間が後付けで理論や因果関係を考えていくという形です。

天才プログラマーが予測する「AIが導く未来」 人間の「なんとなく」は合理的に判断される

(2017/8/24、東洋経済オンライン)

言い方を変えると、今までのコンピュータによる最適化の能力では、答えは基本的に1つしかない。それがディープラーニングだと、答えがそもそもないのです。「確たる答えはないけど、なんとなくこう」っていうのがディープラーニングです。

電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”

(2016/10/26、ASCII.jp)

体感で言えば、LazySMPは実はプログラマーには人気がない手法です。なぜかと言えば、前述のように結局のところどうしてうまくいくのか、その正確なところがプログラマーにはわからないからです。ディープラーニングも本質的にどうしてうまくいくのかわかっているプログラマーがいません。あくまで将棋プラグラム業界では、という話ですが。

<中略>

近代科学は対象を分解して、理由を解明していくことで世界を解き明かしてきました。しかし、近年の情報科学は人間の解釈性が著しく悪いアルゴリズムが時代の先端を走り始めています。要素を分解していっても、そこに本質を発見できていないのです。人間にはある程度以上の複雑な挙動がわからないのです。

このように、答えや本質的にうまくいっている理由はわからないけど、うまくいっているということだけはわかるということがこれからは多くなってくるでしょう。

自分の理解を上回ってしまったときに、それをコントロールすることができないため選択しないという人もいるでしょうし、理由はわからないけどうまくいっているのだからやってみようという人もいるでしょう。

電王・Ponanza開発者が語る、“自転車置き場の議論”に陥った指し手生成祭り

(2016/11/29、ASCII.jp)

人間は難しい問題に直面してしまった時、簡単な切り口を探しがちです。それ自体はまったく間違った行為ではないのですが、いつまでも簡単な切り口を求め続けることは必ずしも正しい判断ではないでしょう。人間はわからない状態をわからないままにしておくことにもストレスを感じ、わからないところに無理やり理由をつけようと考えるのが常です。

難しい問題の時には議論が起こらないのに、自分の理解ができる問題の時には議論が白熱するようなことを「パーキンソンの凡俗法則」や「自転車置き場の議論」という呼び方をするそうですが、これからは、「わからない」「理解できない」ことに対して、安易に答えを出すことなく、あきらめずにわからないままの状態で真正面から向き合い続ける姿勢が重要になってくるのではないでしょうか。

まずは理解できない自分を認め、それでもそれに向き合い続けることが、現代科学を理解して紐解く鍵となるでしょう。理解できると傲慢になるのではなく、理解できないと空虚に走るでもなく、ただ見えないものを見ようとし続けることこそが、唯一この先を見る方法になると私は信じています。

わからないまま向き合い続けるというのはストレスがかかることかもしれませんが、これから先の未来では必要な資質となるのではないでしょうか。

「AlphaGo Zero」は、過去の打ち手のデータで強化学習をするのではなく、囲碁の基本ルールだけを教えて、対局を繰り返す(3日間で500万回の対戦)ことで上達し、トップ棋士を破ってきた「AlphaGo」に対して、100勝0敗という結果を出したそうです。

人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質

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P.S.

Twitterのハッシュタグ「#AIに聞いてみた」を見てみると、みなさんさまざまな感想を持っているようです。

ただ、例えば、病院の診断支援システムにAIが導入されたとして、「因果関係はわからないけど、あなたはこういう病気の可能性が高い」といわれたときに、医師や患者はどう判断するのでしょうか。

どんなに医療にAIを活用しようとしても、医師や治療を受ける患者がその判断に疑いを持てば、利用することはできません。

つまり、AIに対する信用度を高めていく必要があるわけです。

そういう意味でも、今回の「AIに聞いてみた」という番組には価値があったのではないでしょうか?







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「なぜコウモリはぶつからないのか?」が自動車の最新テクノロジーとして用いられている!?




Bracken Cave Bats

by Daniel Spiess(画像:Creative Commons)

クルマは周囲に目を光らせる|日産テクノロジーマガジン

暗闇の中を飛ぶコウモリは、決して樹木や壁にぶつかることはない。またある種の小型のコウモリは、暗闇の中で飛行しながら餌となる小さな昆虫を捕食する。コウモリは超音波を出し、対象物からの反射を分析することで正確に距離や位置を把握することができるのだ。

コウモリは樹木や壁にぶつかることなく、また飛び交うコウモリ同士がぶつかることもないそうです。

それは、コウモリは超音波を出すことで正確に距離や位置を把握しているからなのだそうです。

そして、このようなアイデアが活かされているのが、最新の自動車です。

自動車は、カメラやソナー、レーダーなどを使って周囲の状況を認識しているそうです。

自然の中にはそうしたヒント・アイデアがあるのでしょう。




P.S.
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複数の薬剤をコントロールして放出できるスマート包帯を開発|ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MIT【論文・エビデンス】




■複数の薬剤をコントロールして放出できるスマート包帯を開発|ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MIT

複数の薬剤をコントロールして放出できるスマート包帯を開発|ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MIT
複数の薬剤をコントロールして放出できるスマート包帯を開発|ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MIT

参考画像:Smart Bandage|YouTubeスクリーンショット

ネブラスカ大学リンカーン校のプレスリリースによれば、ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MITの研究者らは、感染を防止するための抗生物質や組織再生増殖因子、鎮痛剤などの複数の薬剤を収容し、放出できるスマート包帯を設計しました。

Smart Bandage

「薬の飲み忘れ」を根本から解決!複数の薬を異なる速度で自在に放出できるゲルの開発に成功|東京農工大学で取り上げた「複数の薬を異なる速度で自在に放出できる」というアイデアに導電性繊維を加えた、面白い包帯ですよね。

また、この包帯にはグルコースやpHといった他の健康関連指標を測定することができる糸ベースのセンサーを組み込むことで、自律的に治療を行う包帯を目指しているそうです。

【肌の上のラボ】汗を分析するデバイスで病気診断|ノースウエスタン大学では、Glucose(ブドウ糖)、pH(酸性・アルカリ性の度合い)、Lactate(乳酸)、Chloride(塩化物イオン)を分析し、水を飲むタイミングや電解質を補給するタイミングを知らせることができるデバイスの開発というニュースを紹介しましたが、この機能を包帯に組み込もうとしているようですね。




■まとめ

最近では、ファッションアイテムにセンサーを織り込む技術が開発されています。

●ソックスの生地に温度センサーを織り込む

siren care
siren care

参考画像:[500 STARTUPS DEMO DAY 2016] BATCH 18, Siren Care|スクリーンショット

SIREN CARE|糖尿病患者の足の炎症や傷害を温度センサーでリアルタイムに見つけるスマートソックスでは、温度センサーをソックスに織り込み、糖尿病患者が炎症や傷害をリアルタイムで検出するスマートソックス(靴下)を紹介しました。

●Project Jacquard|伝導性繊維をあらゆるファッションアイテムに織り込むプロジェクト

Project Jacquard: Making the Jacket

グーグル・Project Jacquardの「衣服ハック」

(2016/1/13、wired)

プーピレフのアイデアの正式名称は「Project Jacquard」(プロジェクト・ジャカード。その名称は伝統的な機械織りの技法にちなんでいる)。その目標は、伝導性繊維を地球上のすべての衣類と布に織り込んで、タッチセンサーや触覚フィードバックなどの機能を、ジーンズからクルマのシート、カーテンに至るまで、あらゆるものに搭載することだ。

「センサーを素材として生地に織り込むことができれば」とプーピレフは言う。「それはエレクトロニクスからの解放を意味する。身の回りにあるベーシックな素材をインタラクティヴにできるのだ」

グーグルの先進技術プロジェクト部門、ATAP(Advanced Technology and Projects)が取り組んでいるのが「Project Jacquard」という伝導性繊維をあらゆるファッションアイテムに搭載できるような技術の開発です。

伝導性繊維をあらゆるファッションアイテムに搭載できるようになるとどうなるでしょうか?

プーピレフはそれが意味することを想像し始める。着替えていることを電話が認識し、蝶ネクタイを結ぶと同時にUberでクルマを呼んでくれたらどうだろう? ランニングシューズを履くと同時に、自動的に運動記録が開始するとしたら? あるいは服の袖を一度軽くスワイプしただけで通話ができ、相手の声も聞こえるとしたら?

いま私たちが使っているスマホやウェアラブルデバイスの操作を服に触れるだけでできるようになるのです。

しかし、伝導性繊維を開発しても問題になるのは、現実の製造工程に組み込めるのかどうかです。

製造の現場に飛び込んだイヴァン・プーピレフはその製造工程の過酷さ(伝導性繊維にとっての)を目の当たりにします。

「飛び出た余分な糸の繊維を除去するために、直火にかけるなどというプロセスすらあった」と彼は言い、その荒々しさに首を振る。「そんなことが行われているとは知らなかったが、それはほんの一例に過ぎない。伸ばして水に漬け、ホットプレスにかけ圧縮する。布の種類によっては金属の爪で引き裂くことすらある。電子部品(を組み込む)とすれば、致命的だ」

製造工程では火にかけたり、水につけたり、圧縮したりするなど電子部品を組み込んだ電導性素材にとっては様々な課題が見つかりましたが、編み込みの技術や製造工程に取り入れる方法について解決していったそうです。

プーピレフは、服の袖を全面液晶ディスプレー化するという自分の夢を笑いつつ、それを本当に実現するのに関心をもつ誰かと協力することの重要性を熱っぽく語った。

脈拍数や血液中の酸素濃度などを表示し、肌に貼れる有機ELディスプレイを開発|東大で紹介した東京大学の染谷隆夫教授らの研究グループは、センサーで検知した脈拍数や血液中の酸素濃度を表示できる、肌にフィットして貼っていることに気付かないほど違和感なく装着できる有機ELディスプレイを開発したそうですので、服の袖を全面液晶ディスプレイ化するのもそう遠くない未来かもしれません。

●電導性のあるインクを使って生地を電子回路化

独自に開発した電導性のあるインクを使い、生地をワイヤレスな電子回路化するブランド「Loomia」

(2016/10/26、DiFa)

生地に特殊なインクでプリントされた電子回路は、もとのサイズから約2倍も引き伸ばすことが可能。柔軟性と伸縮性をもったスマートファブリックは、テクノロジーを使ったファッションデザインの可能性を大きく広げることになりそうです。

Loomia(ルーミア)」は、電子回路を布地に織り込むのではなく、電導性のあるインクを使って生地を電子回路化しています。

電子回路を布地に織り込む技術なのか、インクを使って布地を電子回路化するのか、それとも全く違った発想のものが出てくるのか、楽しみですね。

ファッション×テクノロジーは面白い研究が多く、着用するだけで心拍・心電位などの生体情報を取得できる機能素材があったり、バイオロジーを活用したトレーニングスーツ・ランニングシューズなどの研究が進んでいます。

●着用するだけで心拍・心電位などの生体情報を取得できる機能素材がある

着るだけで心拍数を測れる新素材 NTT・東レが開発によれば、NTTと東レは、心電計や脈拍計の電極の代わりに使える衣料用の新素材を共同開発していますし、心拍・心電位などの生体情報を取得できる機能素材「HITOE」を使ったウェア「C3FIT IN-PULSE」を活用して不整脈の臨床研究|東大病院・ドコモによれば、潜在的な不整脈検知が有効であるかを検証することを目的として、着用するだけで心拍・心電位などの生体情報を取得できる機能素材「hitoe」を活用したウェア「C3fit IN-pulse(シースリーフィットインパルス)」を活用し、長時間にわたる心拍と心電位計測を行う研究も行なうそうです。

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今回のスマート包帯のように、傷口を守りながら、皮膚の状態をモニタリングして、自律的にセンサーが判断して、複数の薬剤をベストなタイミングで放出できるようになれば、治療の効果が飛躍的に高まることが期待されます。







【参考リンク】
続きを読む 複数の薬剤をコントロールして放出できるスマート包帯を開発|ネブラスカ大学リンカーン校、ハーバード大学医学部、MIT【論文・エビデンス】