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Google、網膜画像から心臓血管疾患のリスク因子を高精度に予測するディープラーニングアルゴリズムを開発




■Google、網膜画像から心臓血管疾患のリスク因子を高精度に予測するディープラーニングアルゴリズムを開発

Google、網膜画像から心臓血管疾患のリスク因子を高精度に予測するディープラーニングアルゴリズムを開発
Google、網膜画像から心臓血管疾患のリスク因子を高精度に予測するディープラーニングアルゴリズムを開発

参考画像:Assessing Cardiovascular Risk Factors with Computer Vision(2018/2/19、Google Research Blog)|スクリーンショット

Assessing Cardiovascular Risk Factors with Computer Vision

(2018/2/19、Google Research Blog)

Using deep learning algorithms trained on data from 284,335 patients, we were able to predict CV risk factors from retinal images with surprisingly high accuracy for patients from two independent datasets of 12,026 and 999 patients.

心臓発作、脳卒中および他の心臓血管疾患(cardiovascular (CV))のリスク因子を予測することは病気を予防するうえで重要ですが、Google Research Blogによれば、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、網膜画像から、心臓血管疾患のリスク因子(年齢、性別、喫煙、血圧など)を高精度に予測することができたそうです。

284,335人の患者のデータを訓練した深層学習アルゴリズムを使用して、12,026人および999人の患者の2つの独立したデータセットの患者に対して、網膜画像からCVリスク因子を驚くほど高精度に予測することができましたと書かれています。




■スマホで撮影した網膜画像を遠隔診断して生活習慣病につながる病気の早期発見をする時代になる!?

これまでにも、Googleは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アルゴリズムを開発しています。

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眼底検査で糖尿病や高血圧、緑内障、加齢黄斑変性などの病気の予測ができるによれば、眼底検査は、内臓の血管を生きた状態で見ることができる唯一の検査であり、これによって、血管の変化から、高血圧糖尿病などの病気の早期発見につながるのだそうです。

最近では予防医療・予防医学に関しても注目が集まっており、予防医療が広がることで、自分の健康状態を天気予報を見るようにダッシュボードで見て予測できるような未来になる!?で紹介した在日米国商工会議所(ACCJ:The American Chamber of Commerce in Japan)と欧州ビジネス協会(EBC:European Business Council in Japan)は、持続的な経済成長を促すことを目的に、健康寿命を延ばし病気による経済的負担を軽減するための政策を提言した「ACCJ-EBC医療政策白書2017年版」を共同で発表し、病気の予防や早期発見、早期治療を柱とする「予防型医療」への転換の重要性を訴えていると紹介しました。

網膜写真や眼底検査による病気の予測の研究が進めば、健康診断で目の検査を行ない、病気につながるリスク因子を調べ、生活習慣の改善を促すような流れになっていきそうですね。

技術的に可能なのかはわかりませんが、例えば、スマホで目を撮影して、そのデータで遠隔診断してスクリーニング検査を行なうという可能性もあるかもしれません。

スマホで撮影した網膜画像を遠隔診断して生活習慣病につながる病気の早期発見をする時代になったら、ぜひ試してみたいですね!







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ガートナーの「ハイプサイクル」(2017年版)の注目トレンドは「AI」「没入感のある体験」「デジタルプラットフォーム」|テクノロジーを知ることでワクワクする未来を描こう!

【目次】




■ガートナーの「ハイプサイクル」の注目トレンドは「AI」「没入感のある体験」「デジタルプラットフォーム」|テクノロジーを知ることでワクワクする未来を描こう!

Gartner Identifies Three Megatrends That Will Drive Digital Business Into the Next Decade
Gartner Identifies Three Megatrends That Will Drive Digital Business Into the Next Decade

参考画像:Gartner Identifies Three Megatrends That Will Drive Digital Business Into the Next Decade(2017/8/15、Gartnerニュースリリース)|スクリーンショット

Gartner Identifies Three Megatrends That Will Drive Digital Business Into the Next Decade

(2017/8/15、Gartnerニュースリリース)

Artificial intelligence (AI) everywhere, transparently immersive experiences and digital platforms are the trends that will provide unrivaled intelligence, create profoundly new experiences and offer platforms that allow organizations to connect with new business ecosystems.

Gartnerは「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017」(新興技術ハイプサイクル2017年版)を公開し、今後10年間のデジタルビジネスをひっぱる注目トレンドとして「人工知能(AI)活用」「透過的で没入感のある体験」「デジタルプラットフォーム」の3つを挙げています。

ハイプ・サイクル|ガートナー
ハイプ・サイクル|ガートナー

参考画像:ハイプ・サイクル|ガートナー|スクリーンショット

ハイプ・サイクル|ガートナーによれば、ハイプ・サイクルは、ある技術が登場してから成熟するまでのどの段階にあるかを検討する材料となるもので、テクノロジーのライフサイクルを黎明期、「過度な期待」のピーク期、幻滅期、啓蒙活動期、生産の安定期の5つのフェーズに分けて分析されています。

■AI Everywhere(あらゆる場面でAIを活用する)

Why Artificial Intelligence is the Future of Growth
Why Artificial Intelligence is the Future of Growth

参考画像:Why Artificial Intelligence is the Future of Growth – Accenture|スクリーンショット

人工知能とその他関連技術が融合した産業化のイメージ
人工知能とその他関連技術が融合した産業化のイメージ

参考画像:人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(2017/3/31、人工知能技術戦略会議)|スクリーンショット

AIとその関連技術の融合によって、生産性分野、健康/医療・介護分野、空間の移動分野での産業化が期待されます。

AIは、このブログとも関りが深い、健康/医療・介護分野での活躍も期待されています。

人工知能とその他関連技術の融合による産業化のロードマップ(健康/医療・介護分野)
人工知能とその他関連技術の融合による産業化のロードマップ(健康/医療・介護分野)

参考画像:人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(2017/3/31、人工知能技術戦略会議)|スクリーンショット

世界で最初に高齢化社会を迎えている日本においては、医療・介護に関するビッグデータとAIを活用することにより、医療・介護に関する新しい試みを世界に先駆けて行ない、治療ではなく予防に重点を置く予防医療によって、できる限り病気にならないようにしていく方法を構築していくことが期待されます。

【関係する技術】

Enterprises that are seeking leverage in this theme should consider the following technologies: Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Artificial General Intelligence, Autonomous Vehicles, Cognitive Computing, Commercial UAVs (Drones), Conversational User Interfaces, Enterprise Taxonomy and Ontology Management, Machine Learning, Smart Dust, Smart Robots and Smart Workspace.

ディープラーニング(深層学習)、深層強化学習、人工知能、自動運転車、コグニティブコンピューティング、ドローン、会話型ユーザーインターフェース、企業向けタクソノミー&オントロジー管理、マシンラーニング(機械学習)、スマートダスト、スマートロボット、スマートワークスペース

【参考リンク】

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■Transparently Immersive Experiences(透過的で没入感のある体験)

【関連する技術】

4D Printing, Augmented Reality (AR), Computer-Brain Interface, Connected Home, Human Augmentation, Nanotube Electronics, Virtual Reality (VR) and Volumetric Displays.

4Dプリント、AR(拡張現実)、ブレインコンピュータインターフェイス(BCI)、コネクテッドホーム、ヒューマンオーグメンテーション、ナノチューブエレクトロニクス、VR(仮想現実)、立体ディスプレイ

【参考リンク】

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■Digital Platforms(デジタルプラットフォーム)

5G, Digital Twin, Edge Computing, Blockchain, IoT Platform, Neuromorphic Hardware, Quantum Computing, Serverless PaaS and Software-Defined Security.

5G、デジタルツイン、エッジコンピューティング、ブロックチェーン、モノのインターネット(IoT)プラットフォーム、ニューロモーフィックハードウェア、量子コンピューティング、サーバーレスのプラットフォーム・アズ・ア・サービス(PaaS)、ソフトウェア定義セキュリティ。

ディープラーニング,深層学,人工知能,自動運転車,コグニティブコンピューティング,ドローン,タクソノミー,オントロジー,マシンラーニング,機械学習,スマートダスト,スマートロボット,スマートワークスペース,4Dプリント,AR,拡張現実,ブレインコンピュータインターフェイス,BCI,コネクテッドホーム,ヒューマンオーグメンテーション,ナノチューブエレクトロニクス,VR,仮想現実,立体ディスプレイ,5G,デジタルツイン,エッジコンピューティング,ブロックチェーン,IoT,ニューロモーフィックハードウェア,量子コンピューティング,PaaS
【参考リンク】

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■まとめ

これらの技術を見ると、技術はより人間を中心としたものとなり、人間と技術をつなぐ橋渡しのような技術(デジタルプラットフォーム)が今後10年にわたって注目されるのではないでしょうか?

「少子高齢化による高齢化社会は日本にとってのビジネスチャンス(医療・介護など)になる!」と発想を転換してみない?では、世界に先行して高齢化社会に突入している日本は、医療費削減のアイデアやよりよい介護の方法を実行できる立場にあり、それらのやり方をスタンダードにすることができるというビジネスチャンスがあるのではないでしょうかと書きました。

テクノロジーも同じことで、例えば、ロボット・AIの話題の場合、「仕事が奪われるかもしれないから不安だ」という人もいれば、「つまらない仕事を早く奪ってほしい」という人もいて、同じテクノロジーであってもその人の受け取り方によって変わってきます。

これからの未来が不安だという人も未来に対して期待しかないという人もこうしたテクノロジーを一つ一つ理解すると、これからどのような社会になっていくのかの一端がわかり、それに向かって行動をしていくと、不安だという人も漠然とした想像の未来ではなく、よりリアルな想像の未来が見えてくるでしょうし、ワクワクしている人にとってはさらにワクワクした未来が描けるのではないでしょうか。







【参考リンク】
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子どもの教育に取り入れてほしいものは?1位「プログラミング教育」2位「アダプティブラーニング」3位「デジタル教科書」




■子どもの教育に取り入れてほしいものは?1位「プログラミング教育」2位「アダプティブラーニング」3位「デジタル教科書」

教育の分野で導入が期待されているものや、教育の分野で強化すべきものとして注目されているものについて、子どもの教育に取り入れてほしいと思うもの
教育の分野で導入が期待されているものや、教育の分野で強化すべきものとして注目されているものについて、子どもの教育に取り入れてほしいと思うもの

参考画像:子どもの教育資金に関する調査2018(2018/1/25、ソニー生命)|スクリーンショット

子どもの教育資金に関する調査2018

(2018/1/25、ソニー生命)

1位の「プログラミング教育」は、2020年度から小学校で必修化されることが決定しており、親にとっても差し迫った話題として、関心が高まっているのではないでしょうか。また、2位の「アダプティブラーニング」は、生徒一人ひとりに最適化された学習内容を提供する仕組みで、民間の教育サービス等では既に導入を進めているところもあり、注目されているようです。

ソニー生命が、2017年11月24日~11月27日の4日間、大学生以下の子どもがいる20~59歳の男女1000名に対して行なった「子どもの教育資金に関する調査」によれば、子どもの教育に取り入れてほしいと思う技術やプログラムなどがある親(548名)に、何を取り入れてほしいか聞いたところ、最も多かったのは「プログラミング教育」(48.9%)、「アダプティブラーニング」(43.2%)、「デジタル教科書」(31.0%)、「ディープラーニング」(25.0%)、「AR(拡張現実)」(21.7%)となりました。

初心者だからこそわかる!プログラミング教育を通じて学ぶことができる5つのこと・能力とは?によれば、2020年度から小学校で「プログラミング」が必修になることを受け、すでにプログラミングに関する教室も始まっています。

ICTを効果的に活用した授業の実現
ICTを効果的に活用した授業の実現

参考画像:教育の情報化について―現状と課題―|2020年代に向けた教育の情報化に関する懇談会(2016/4/8、文部科学省)|スクリーンショット

また、アダプティブラーニング(個々の子供の習熟度等に応じた学習)にも注目が集まっているようです。

・プログラミング教育…プログラミングに必要な知識、技能の習得を目的とした教育プログラムの導入
・アダプティブラーニング…それぞれの生徒に合わせて学習内容を提供する仕組み
・デジタル教科書…タブレット端末などで映像や音声などを盛り込んだコンテンツを配信する教科書
・ディープラーニング…学習のログを用いて、学習者それぞれに最適な問題の提示やカリキュラムの作成をする仕組み
・AR(拡張現実)…教科書の内容と映像を組み合わせることで理解の促進などを図る技術
・STEM教育…科学、技術、工学、数学を土台とした教育プログラム
・VR(仮想現実)…3Dメガネと専用のペンを用いることで、立体的な理解や体験などを可能にする技術
・ゲーミフィケーション…学習をゲーム形式にすることで、ゲームの没頭力を学習に活かす仕組み
・ソーシャルラーニング…SNSを介した学習







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AI(人工知能)と機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違いとは?




■AIと機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の関係

機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の関係
機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の関係

参考画像:Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning|YouTubeスクリーンショット

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)

その関係を考えるとき、同心円で表すのが一番簡単でしょう。まず、最初に生まれたアイデアが「AI」です。これは、もっとも包括的な概念です。次に、「機械学習」が発展し、最後に「ディープラーニング」が登場しました。今日のAIの急速な成長を促すディープラーニングは、AIと機械学習に含まれています。

NVIDIAの説明では、AIという概念の中に「機械学習(マシンラーニング)」があり、深層学習(ディープラーニング)は、AIと機械学習に含まれています。

Machine Learning and Human Bias|YouTube

機械学習において重要なことは、多くの学習データを用意することなのですが、例えば、Googleは、機械学習用データを集めるために、落書きをしてもらうサービスを提供しています。

ビッグデータとは何か|平成24年版情報通信白書|総務省によれば、ICT(情報通信技術)の進展により、多種多量なデータ(ビッグデータ)を生成・収集・蓄積することが可能になったのですが、このことも機械学習が注目されるようになった背景としてあります。

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。

次に、機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違いについてみていきましょう。




■機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違い

Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning

機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)ともに、学習データを分類することに使われる技術ですが、違う点は人間が特徴を定義するか、コンピュータが特徴を抽出し、ルールを決めていくかの違いがあります。

人工知能の動向(2016/3/17、NRI)では、機械学習とディープラーニングの違いについて次のように紹介しています。

従来の機械学習とディープラーニングの違い
従来の機械学習とディープラーニングの違い

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

従来の機械学習とは、人間が特徴を定義するため、複雑な特徴を表現できないという弱点があります。

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の一つで、人工知能が学習データから特徴を抽出、つまり、AI自身がデータからルールと知識を獲得していく方法です。

ディープラーニングは「音声認識」「画像認識」「言語処理」などで用いられていて、画像認識に関しては、例えばECサイトでの商品画像による商品検索に活用されているそうです。

AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用
AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

ディープラーニングを理解するうえで最も大事なのは、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点です。

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。

そのため、これからの時代は、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ことが増えるのではないかと考えられているのです。

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。

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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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。

AI(人工知能)と機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)を知ったうえで、様々な企業が提供しているサービスがどのような特徴を持つのか、チェックしてみましょう!







【参考リンク】
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チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」の医療系AIベンチャーNAM、ICO(NAMコイン)実施 100億円の資金調達を目指す

【目次】




■チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」の医療系AIベンチャーNAM、ICO実施 100億円の資金調達を目指す

参考画像:NAMホワイトペーパー(2017/11/11、NAM)|スクリーンショット

医療系AIベンチャー企業のNAM  12月24日、ICO(仮想通貨技術による資金調達)実施  国内外から100億円の資金調達を目指す

(2017/11/28、atpress)

 NAMは2017年12月24日に「NAMコイン」と称する「トークン」を「1,200億NAM」発行、「600億NAM」の販売をNAMのWebサイト上( http://namcoin.net/ )で開始します。「トークン」とはデジタル権利証であり、主要仮想通貨などと交換できます。同年12月24日から翌年1月31日までの39日間ICOを実施、NAMコイン購入者に仮想通貨「イーサリアム」をNAMのウォレット(仮想通貨を保管する電子財布)に送金してもらうことで資金を調達します。NAMコインはNAMが開発した製品の購入やサービスの利用にも使用できます。
 調達した資金は、以下四つの医療業界向けAIサービスの研究開発費用などに充当します。

<NAMが提供する医療業界向けAIサービス>
(1)ドクターQ
  サービス内容:人工知能(AI)を利用した問診ボット(2018年1月開始)
(2)NAMインスペクション
  サービス内容:機械学習を利用した疾患予測モデル(2018年3月開始)
(3)NAMヘルス
  サービス内容:人工知能(AI)が推薦する健康食品(2018年5月開始)
(4)NAMカルテ
  サービス内容:深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム(2019年1月開始予定)

NAMは、AIを活用した問診ボット、機械学習を利用した疾患予測システムなど医療業界向けAIサービスの研究開発費用などへの資金に充てるため、2017年12月24日から2018年1月31日までの39日間、ICO(イニシャル・コイン・オファリング=仮想通貨技術を使った資金調達)を実施し、100億円の資金調達を目指すそうです。

→ #ICO とは?簡単にわかりやすく!|ICOとIPOはどう違うの?|トークンって何?【初心者向け用語集】 について詳しくはこちら

【追記(2017/12/27)】

ICOのスケジュールに関する重要なお知らせ(2017/12/21、NAM)によれば、販売時期を延期するそうです。

株式会社NAMのICOに関する説明動画

【記者発表ダイジェスト】医療系AIベンチャー企業のNAM 12月24日よりICO実施

【参考リンク】

(1)人工知能(AI)を利用した問診ボット

医療系AIベンチャー企業のNAM チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」を 1月から医療機関向けに提供開始

(2017/11/29、atpress)

医師が本システムを利用していれば、医師代わりのチャットボットからの問診を受けたり、自分自身のカルテを閲覧したりすることができます。医師は、「ドクターQ」のサービスウェブサイトにアクセスすることで、患者の経過を把握し、ボットを通して患者と接触することができます。電子カルテのフォーマットに沿う形式でチャットボットが医師の代わりにLINEのチャット画面を通して患者に経過を質問します。

 本システムの特徴は次の三つの情報を自動で収集、整理できます
 (1)カルテに記載するべき患者情報
 (2)医師がフォローするべき患者情報
 (3)患者が気にするべき診療情報

 患者は「カルテを見せて」「薬を見せて」とドクターQに送ると、処方された薬の一覧や過去のカルテをLINE上で閲覧することができます。医師はドクターQを利用しウェブサイトからのカルテの閲覧と患者への返信が可能です。

チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」は電子カルテのフォーマットに沿う形で医師の代わりにチャットボットが患者に経過を質問し、患者情報や診療情報を自動で収集・整理ができるそうです。

これまでにも、服薬忘れや受診中断による症状の悪化の問題とそれを解決する方法について取り上げてきました。

これまでにもオンライン診療や電話でのアドバイスによって治療効果が向上するという結果が出ていますし、また、薬の飲み忘れ問題をテクノロジーで解決するアイデアもこれから徐々に浸透していくと思います。

ただ現状では医療現場ではどうしても把握できない情報があるそうです。

現在の医療現場が抱える重大な課題の一つは、医師が患者の経過を把握するためには、患者側から自発的にそれを医師に伝えるしかないという点です。医師は来院した患者に対しては適切な診察と治療を行いますが、その結果を把握することは簡単ではありません。患者は経過が良くなった場合、それを医師には報告しません。また自覚症状の少ない慢性疾患である場合、治療を自己判断で中断してしまうことがあります。例えば生活習慣病の患者が継続して病院に通う割合は4割程度との調査結果もあるなど、医師は経過を把握できていません。

医師が患者の治療経過を把握するためには患者から伝える必要がありますが、受診を自己判断で中断したり、薬を飲み忘れていたりして、きちんとした情報が伝わりにくいのです。

世界初のデジタルメディスン「エビリファイ マイサイト(ABILIFY MYCITE®)」 米国FDA承認|大塚製薬・プロテウスでは、服薬状況をチェックするために、は錠剤に胃液に接するとシグナルを発すセンサーを組み込んだ「デジタルメディスン」で、患者さんの体に張り付けたシグナル検出器で服薬の日時や活動量などのデータを記録し、そのデータをもとに、患者さん自身がアプリで服薬状況や活動量を確認したり、医師や看護師などの医療従事者と情報共有することにより、アドヒアランス(患者が積極的に治療方針の決定に参加し、その決定に従って治療を受けること)を向上し、治療効果を高めることが期待されています。

チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」では、医師の代わりにチャットボットが患者に経過を質問し、患者情報や診療情報を自動で収集・整理ができることを目的としていますが、気になるのは、例えば患者が薬を飲み忘れていてもそれを知られたくないと思ってチャットボットに対して正直に話さないというケースがあった場合、期待する情報は得られないということになります。

将来の鍵となるのは、医師と患者におけるコミュニケーションの中から患者が付きたくないけどついてしまう噓を読み取ったり、患者さん自身も気づいていない病気の兆候となるサインを見つけることだと思いますが、それをどこまで遠隔医療でできるようになるかが気になるところです。

(2)機械学習を利用した疾患予測モデル

さまざまな企業や研究機関でビッグデータを用いて人工知能(AI)や機械学習(マシンラーニング)で解析し、病気の発症を予測するシステムの開発が行なわれています。

機械学習において重要なのは、どれだけ多くのデータを用意できるかにあり、つまりはデータを持つ医療機関と連携ができるかにかかっているのではないかと考えられます。

(3)人工知能(AI)が推薦する健康食品

どのようなアプローチで推薦するのかが気になるところですが、最も納得のいく方法の一つが「遺伝子検査」に基づいて、遺伝子にあった食品をおすすめするというサービスだと思います。

「遺伝子検査」による予測医療で、人は100歳まで生きられるか?によれば、アンチエイジング医療の最先端は、「予防医学(体の老化の兆候を早めに発見して「老化を予防」する医学)」から遺伝子検査による「予測医療」へと向かっており、すでに一部のクリニックでは「遺伝子検査」による予測医療がはじまっているそうです。

創薬は、ビッグデータ活用で激変する〜奥野恭史・京都大学教授/理化学研究所副グループディレクター

(2017/1/17、Top Researchers)

ゲノムの配列には個人個人の体質を区別する情報が入っていますので、その医学的解釈が出来れば、私たち一人一人の体質にあったオーダーメードの医療が可能になります。この夢の医療を「ゲノム医療」と呼んでいるのです。

遺伝的に特定の病気になりやすい体質、よくいわれるのが、家族歴とかある病気になりやすい家系というものは存在していて、そうした遺伝情報がゲノムに書かれており、ゲノムを解析することによって病気の原因を知ったり、治療法を選んでいくことを「ゲノム医療」と呼ぶそうです。

遺伝と健康問題は大きくかかわっており、メタボリックシンドローム糖尿病高血圧・心筋梗塞・肺がん・骨粗鬆症・アレルギー・乳がん ・アルツハイマー病など様々な病気になりやすい遺伝子を持つかどうかの検査を受けることができるそうです。

どんなに健康に良いといわれる食べ物であっても、人によっては健康に悪い食べ物がありますが、遺伝子検査を受けることによって、様々なメディアの情報に踊らされることなく、自分にとっては安全といわれる食べ物を選ぶことができるようになるはずです。

ただ、遺伝子検査をすることによって、病気のリスクを下げる期待ができる一方、遺伝子情報は究極の個人情報ともいえるため、その扱いには慎重にならざるを得ませんので、遺伝子情報を守るテクノロジーがカギになってくるのではないでしょうか?

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(4)深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム

「データヘルス・ポータルサイト」に6773万人分の健康診断、医療費、生活習慣などのデータを統合|#東大によれば、東京大は、国内6773万人分の健康診断、医療費、生活習慣などのデータを集計した分析・支援するウェブサイト「データヘルス・ポータルサイト」を運用するそうです。

厚生労働省、個人の医療データの一元管理で医療の効率化目指す 2020年度からでは、厚生労働省は、過去の病院での治療歴や薬の使用状況、健診結果など様々な情報を一元化したデータベース「PeOPLe(ピープル)」(仮称)を2020年度からの運用を目指すということについて取り上げましたが、今回、1399の健康保険組合(2946万人)と、中小企業の全国健康保険協会(協会けんぽ、3827万人)が持つデータを統合し、今後は、1880ある市町村国民健康保険(3294万人、国保組合含む)も加入も検討することから、ほぼ全国民がデータヘルス・ポータルサイトに参加することになり、医療・健康・介護を把握できるプラットフォーム作りの基盤となりそうです。

ICT医療においては、ICTを活用した個人の健康管理がスタートであり、カギとなります。

医療・健康分野におけるICT化の今後の方向性(平成25年12月、厚生労働省)によれば、

健康寿命を延伸するためには、ICTを利用した個人による日常的な健康管理が重要

だと書かれています。

ICTとは、Information and Communication Technology(インフォメーション・アンド・コミュニケーション・テクノロジー:情報通信技術)の略です。

ICTを活用した医療分野への活用の例としては次の通り。

  • 電子版お薬手帳や生活習慣病の個人疾病管理など患者・個人が自らの医療・健康情報を一元的、継続的に管理し活用する仕組み
  • 地域包括ケアシステム(電子カルテ情報を地域の診療所が参照する)
  • ICTを活用してレセプト等データを分析し全国規模の患者データベースを構築し、疾病予防を促進

参考画像:「新産業構造ビジョン」(2017/5/29、経済産業省)|スクリーンショット

経済産業省の「新産業構造ビジョン」によれば、個人が自らの生涯の健康・医療データを経年的に把握するため、また、最適な健康管理・医療を提供するための基盤として、健康・医療・介護のリアルデータプラットフォーム(PHR:Personal Health Record)を構築し、2020年度には本格稼働させていくことが必要と提案されています。

NAMでは、深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステムを開発するということでしたが、エストニア、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用すべく試験運用中|日本で導入するにはどのようなことが必要か?によれば、エストニアでは、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用すべく試験運用が行なわれているそうです。

【参考リンク】

医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用するとどう変わるのでしょうか?

Estonia prescribes blockchain for healthcare data security|Health Matters(2017/3/16、pwc)を参考にまとめてみます。

●個人の医療情報・健康記録を安全に保管することができる

First, health records can be stored securely in a ledger on which all participants (health professionals, patients, insurers) can rely.Doctors, surgeons, pharmacists and other medical professionals all have instant access to an agreed set of data about a patient.

ブロックチェーン技術を活用することで医療情報の偽造・改ざんを防止すると同時に、暗号化技術によって非常に重要な情報である個人の医療情報・健康記録を安全に保管することができます。

これまでは医療情報のような個人情報は巨大な仲介役が管理していましたが、ブロックチェーン技術を活用すれば、そのデータは自分が管理することができるようになります。

データを企業に受け渡すことでサービスを利用している現代ですが、ブロックチェーンが浸透すれば、自分の情報を自分でコントロールすることができるようになるのです。

●医療従事者が患者のデータに即座にアクセスできる

必要な情報だけを医療従事者が即座にアクセスすることができるようになります。

あまりなりたくはないものですが、病気や事故になったとしても、即座に医療従事者がそのデータにアクセスすることにより治療が受けられるようになるわけです。

Its Patient Portal gives citizens access to medical documents, referral responses, prescriptions, and insurance information.Individuals can also use the Portal to declare their intentions regarding blood transfusions and organ donation.

エストニアの患者ポータルでは、医療文書・処方箋・保険情報にアクセスができ、輸血や臓器提供に関する意向も宣言することができるそうです。

つまり、まとめると、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用することにより、次のような変化が起こります。

  • 医療情報の偽造・改ざんを防ぐ
  • 個人の医療情報・健康記録を安全に保管
  • 医療情報などの個人情報が自分の手に戻ってくる
  • 患者や医療従事者が医療情報に即座にアクセスできる

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■まとめ

NAMは、AIを活用した問診ボット、機械学習を利用した疾患予測システムなど医療業界向けAIサービスの研究開発費用などへの資金に充てるため、ICO(イニシャル・コイン・オファリング=仮想通貨技術を使った資金調)を実施し、100億円の資金調達を目指すそうです。

NAMはAIとブロックチェーンを組み合わせるなどして、現在の医療システムに変革を起こすことを目指しています。現代の医療システムにおいて、特に患者のカルテ連携や医療費の請求サイクルの構造を見直し、問題の解決を図ります。NAMの提供するシステムはカルテ連携から、僻地医療、医師間の連携、最先端のAIモデルの導入などの基盤となるシステムであり、次世代の医療に大きな成果を上げられると考えています。本システムをプラットホームとして拡張するには、複数の病院との連携、サーバーの強化、人材の確保を含めた莫大な開発費用と設備費用が必要です。

気になるのは「お金」の問題ではなく、先程紹介したような(1)人工知能(AI)を利用した問診ボット、(2)機械学習を利用した疾患予測モデル、(3)人工知能(AI)が推薦する健康食品、(4)深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム、というような幅広い分野に向かっていくために必要な人材が集まるのかという点と政府・企業・医療機関とのパートナーシップを築けるかどうかではないでしょうか?

●人材の面

いま、世界の大企業は「AI人材」を食い尽くそうとしている

(2016/1/3、WIRED)

ここ数年の間に、大手企業は、聞いたこともないような多くのAIスタートアップを先を争って手に入れてきた。ツイッターは、Mad Bit、Whetlab、Magic Ponyを買収した。アップルはTuriとTuplejumpを手に入れた。Salesforceは、MetaMindとPrediction I/Oを獲得し、IntelはNervanaを獲得した。そしてこれはリストのほんの一部にすぎない。

買収を行っているのは、ソフトウェア会社やインターネット企業だけではない。AIをフィジカルなプロダクトに取り入れているサムスンやGEのような大手企業もまたしかりである。

大手企業がAIスタートアップを買収することで人材の確保をおこなっており、その人材プールはすでにはほとんど残っておらず、企業によってはそうした人材を確保できないということも起きています。

機械学習技術を構築するのは、標準的なソフトウェアエンジニアリングとはまったく異なり、コーディングすることよりもむしろ、膨大な量のデータから結果をうまく引き出すことが必要だからだ。

普通のプログラマーではダメなのだそうで、データサイエンティストが求められているようです。

ヘルスケア分野でIOTを活用する実証実験開始|IOTで市民の健康データを取得し、新サービス創出、雇用創出、生活習慣病の予防を目指す|会津若松市によれば、福島県会津若松市がヘルスケア分野でIoTを活用したプラットフォーム事業の実証実験を開始し、スマホアプリやウェアラブルデバイスなどから取得した市民の様々な健康データを集約し、オープンデータ化し、そのデータを活用して新サービスの創出、データサイエンティストなどの雇用創出、医療費の削減などを目指していくとお伝えしましたが、「データサイエンティスト」という職業は現在最も必要とされる人材といえるのではないでしょうか。

AIによって雇用が減っていくのではないかという不安を抱えている人もいると思いますが、AIが活用されるような分野、より具体的には大量のデータから必要な情報を引き出すことが必要とされる分野では人材の取り合いが行なわれているのです。

参考画像:人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(2017/3/31、人工知能技術戦略会議)|スクリーンショット

AI分野に対する人材が不足していて、2020年には国内で約4万8000人が不足するという調査(経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」(平成28年3月、委託:みずほ情報総研株式会社))もあるそうです。

AI人材が約5万人不足、東大阪大のAI講座は即戦力育成の呼び水となるか

(2017/7/31、MONOIST)

2017~2019年度で総額約2億2000万円を投資し、3年間で250人以上のAI人材を育成する計画だ。

政府が2016年度に立ち上げた「人工知能技術戦略会議」では、AIの研究開発や産業化を担う人材育成を重視している。

AI人材の即戦力を育成することが急務となる中、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は、電機や機械など製造業を中心にAI(人工知能)分野の即戦力人材を育成する特別講座「AIデータフロンティアコース」を、大阪大学と東京大学に開講すると発表しました。

【参考リンク】

参考画像:人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(2017/3/31、人工知能技術戦略会議)|スクリーンショット

産業化ロードマップを実現するためには、3つの知識・技能を有する人材を育成することが求められるそうです。

1.人工知能技術の問題解決(AIに関する様々な知識、価値ある問題を見付け、定式化し、解決の道筋を示す能力)

2.人工知能技術の具現化(コンピュータサイエンスの知識、プログラミング技術)

3.人工知能技術の活用(具体的な社会課題に適用する能力)

AI分野に対する人材が不足していて、2020年には国内で約4万8000人が不足するという調査もある中、その人材を育成することにも取り組んでいるようですが、こうした人材は世界中から取り合いになるでしょうから、その点が気になるところです。

●パートナーシップの面

もう一つは、政府・企業・医療機関などとのパートナーシップを築くことができるかという点です。

例えば、機械学習において重要なのは、どれだけ多くのデータを用意できるかにあり、つまりはデータを持つ医療機関などと連携できるか、が挙げられます。

ブロックチェーンがインフラとなるためには、政府や行政、企業の連携との連携は欠かせないものになります。

『サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る』(著:スティーブ・ケース)では、第三の波(あらゆるモノのインターネット)によって、あらゆるモノ・ヒト・場所が接続可能となり、従来の基幹産業を変革していく中で、企業や政府とのパートナーシップが重要になると書かれています。

サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る (ハーパーコリンズ・ノンフィクション)

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第二の波では、インターネットとスマートフォンの急速な普及によってソーシャルメディアが激増し、盛況なアプリ経済が誕生した。その中でもっとも成功を収めたスナップチャットやツイッターのような企業は、小規模なエンジニアリング・チームからスタートして一夜にして有名になり、第一の波の特徴であったパートナーシップをまったく必要としなかった。しかし、こうしたモデルは現在がピークであり、新たな時代は第二の波とはまったく違う―そして最初の波とよく似た―ものになることを示す証拠が増えている

ブロックチェーンが次のレイヤーになると、社会は大きく変化をしていきますが、社会問題を解決する手段として、一人の力ではなく、これからますますいろんな人たちとのパートナーシップが重要になってくるでしょう。

最後にこの言葉をご紹介したいと思います。(アフリカのことわざなのだそうです)

別所哲也(俳優)|有名人の英語ライフ|TOEIC SQUARE

「If you go fast, go alone. If you go further, go together. (早く行きたければ、一人で行きなさい。より遠くへ行きたいのであれば、みんなで行きなさい)」




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