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■インドに機械学習を活用した目のケアのための人工知能ネットワークを立ち上げ｜Microsoft

by Mike Mozart（画像：Creative Commons）

Microsoftがインドで目の健康のために機械学習を活用、Google DeepMindに対抗

（2016/12/20、TechCrunch）

Microsoft Indiaは、GoogleのDeepMindのやり方に倣って、インドにデータドリブンの視覚障害者支援サービスを導入するための研究グループ、Microsoft Intelligent Network for Eyecare（目のケアのための人工知能ネットワーク）を立ち上げた。

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）の診断に活用によれば、グーグル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（糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症）の診断に活用するシステムの構築を目指していますが、マイクロソフトはインドに目のケアのための人工知能ネットワークを立ち上げたそうです。

【関連記事】

• 糖尿病網膜症を網膜写真から見つけるディープラーニング用アルゴリズムを開発｜GOOGLE

【参考リンク】

• Microsoft, L V Prasad Eye Institute and Global Experts Collaborate to Launch Microsoft Intelligent Network for Eyecare（2016/12/19、Microsoft News Center India）

DeepMindの眼科医学へのアプローチはイギリスがターゲットだったが、Microsoftは必ずしも対象国を限定しない。同社はアメリカ、ブラジル、オーストラリア、そしてもちろんインドの研究者たちの協力を求めながら、機械学習モデルを教育訓練し、失明の原因となる症状をシステムが同定できるようにする。

Microsoftの中心的なパートナーとなるハイデラバードのL V Prasad Eye Instituteは、インドの名門病院のひとつだ。このプロジェクトはとくに子どもに力を入れ、屈折矯正手術の結果や、子どもの近視率の変化の予測、といった意欲的な課題に取り組んでいく。

マイクロソフトは、L V Prasad Eye Institute（ハイデラバード・インド）、Bascom Palmer（マイアミ大学）、Flaum Eye Institute （ロチェスター大学・アメリカ）、Federal University of Sao Paulo (ブラジル) 、Brien Holden Vision Institute (オーストラリア)の協力を得て、視覚障害の予測モデルを機械学習するために、地理的に異なる患者のさまざまなデータを入れ、子供の近視の変化率、子供の視力に影響を及ぼす条件、屈折矯正手術の予測結果、最適な手術パラメータ、手術をパーソナライズし成功の確率を最大化する方法に取り組んでいくそうです。

最近医療分野、特に目の病気に対して人工知能を活用した研究が進んでいるように感じましたが、今回の記事にその理由が書かれていました。

アイケア（eyecare,　目のケア）は、これまで医学とは無縁だったような企業が、保健医療分野で機械学習のポテンシャルをテストするための、人気分野になりつつある。人間の健康状態の中でも目の状態や症状は、画像分析によくなじむからであり、それはイコール、機械学習の当面の得意分野でもある。

目の状態や症状が画像分析になじむそうで、それが機械学習の得意分野でもあり、機械学習のポテンシャルを図るものであるため、急速にその研究が進んでいるようです。

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■過去の糖尿病患者のビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムを開発

by　NEC Corporation of America（画像：Creative Commons）

糖尿病悪化、データで予防…富士通など開発

（2016/7/7、読売新聞）

糖尿病は、重症化すると腎臓の機能が低下し、人工透析が必要になる場合がある。同センターの木村博典内科系診療部長らは富士通と連携し、同県内の病院の電子カルテなどから、糖尿病患者や予備軍計約７００人分の血液検査や使った薬などのデータ約５０００万件を集積。ある患者が重症化する確率を、検査値や治療法が似た患者のデータをもとに、グラフで示すシステムを開発した。

国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通などが開発したのは、過去の糖尿病患者の治療経過を集めたビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムです。

KDDI「スマホDEドック」、利用者の8％で糖尿病判明｜2015年度に東京都足立区で実施した実証事業によれば、KDDIがサービスを行なってる「スマホ de ドック」とは、検査キットを使って血液を採取し、検査センターへ郵送すると、1週間ほどで脂質や肝機能、血糖、痛風など結果が確認できるというものですが、2015年度に東京都足立区で実施した実証事業の結果によれば、利用者の８％で糖尿病が判明しているそうです。

自ら血液検査をして健康管理をしようとする人は比較的健康に対する意識が高い人だと思いますが、そんな方々でも８％の人が糖尿病になっているわけですから、実際はもっと糖尿病または糖尿病予備軍の人が多いと予想されます。

【関連記事】

• 機械学習を活用した電子カルテデータの解析により、糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術を開発｜日立製作所

■健康データを活用して糖尿病予防をするアイデア

【糖尿病予防】ウェアラブルデバイスで健康データを記録し生活習慣を改善するモデル事業｜経済産業省（2016/6/22）によれば、ヘモグロビンA1c値が高いが腎機能障害がない糖尿病一歩手前の人にウェアラブルデバイスをつけてもらい、心拍数・歩数・消費カロリー・睡眠の深さ・興奮・リラックス状況などのデータを計測し、そして血圧・体重・食事内容などを半年間記録してもらい、状態が悪化すると警告が出て、医師や看護師、管理栄養士が情報を提供し、生活習慣を改善するモデル事業が行われるそうです。

【関連記事】

• 30万人規模の健康データを構築し、糖尿病予防｜経産省・厚労省（2016/4/23）

「GLUCONOTE」｜東大とドコモ、RESEARCHKITで糖尿病と生活習慣の関連性を研究するアプリを開発（2016/3/15）によれば、東京大学とNTTドコモが、Appleの「ResearchKit」を活用し、2型糖尿病患者と糖尿病予備群を対象としたアプリ「GlucoNote」を開発し、糖尿病と生活習慣の関連性を検証するそうです。

■まとめ

これらの研究が進めば、糖尿病の重症化予防につながることが期待されます。

世界的にも糖尿病患者が増えていますので、これらの研究が成功するといいですね。

→　糖尿病の症状（初期症状）チェック　について詳しくはこちら

→　糖尿病危険度チェック　について詳しくはこちら

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