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なぜ量子コンピューターに注目が集まっているの?




■なぜ量子コンピューターに注目が集まっているの?

量子暗号技術(光子を使った原理的に盗聴できない暗号通信)と量子通信技術(光子検出・量子信号処理技術による超長距離での大容量通信)|未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省
量子暗号技術(光子を使った原理的に盗聴できない暗号通信)と量子通信技術(光子検出・量子信号処理技術による超長距離での大容量通信)|未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省

参考画像:未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省スクリーンショット

量子コンピューターについてのニュースが続々と出てきていますよね。

量子コンピューター、巻き返しへ本腰 NECや富士通

(2018/1/22、日本経済新聞)

量子コンピュータのスタートアップ続々

(2018/1/6、日経ビジネスオンライン)

アメリカのIBMやGoogle、Microsoft、Intelといった大手IT企業や日本のNECや富士通が量子コンピュータの研究開発を行なっており、またスタートアップによる開発も進んでいるそうです。

量子コンピュータが使われてしまうと、これまで利用されていたRSA暗号や楕円曲線暗号が簡単に解読できてしまうと考えられていることから、量子暗号の研究もおこなわれています。

格子暗号LOTUS提案
格子暗号LOTUS提案

参考画像:量子コンピュータ時代に向けた新暗号技術を開発~格子理論に基づき、かつ汎用性に優れた公開鍵暗号を国際標準化に提案~(2018/1/11、NICT 情報通信研究機構)|スクリーンショット

量子コンピュータ時代に向けた新暗号技術を開発~格子理論に基づき、かつ汎用性に優れた公開鍵暗号を国際標準化に提案~

(2018/1/11、NICT 情報通信研究機構)

インターネットを利用するときに使うウェブ・ブラウザ等には、パスワードやクレジットカード番号等の重要な情報を暗号化する機能が組み込まれています。この中で、RSA暗号や楕円曲線暗号などの公開鍵暗号が使われています。
しかしながら、現在広く使われているRSA暗号や楕円曲線暗号は、ある程度性能の高い量子コンピュータを使うと簡単に解読されてしまうことが数学的に証明されています

NICTサイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室は、量子コンピュータでも解読が困難な格子理論に基づく新暗号方式LOTUS(ロータス:Learning with errOrs based encryption with chosen ciphertexT secUrity for poSt quantum era)を開発したそうです。

ところで、なぜ量子コンピュータが注目を集めているのでしょうか?

「量子コンピュータが人工知能を加速する」(著:西森秀稔・大関真之)

量子コンピュータが人工知能を加速する

超電導技術を用いた量子コンピュータは従来型コンピュータよりもはるかに低いコスト(時間や電力)で問題を解ける可能性があるのだ。

量子コンピュータを使うことで、組み合わせ最適化問題を従来型のコンピュータよりもはるかに低いコスト(時間や電力)で問題を解決することができるという期待があります。

最近話題になっているビットコインですが、#マイニング とは?「#ビットコイン などの #仮想通貨 を採掘(マイニング)する」について簡単にわかりやすく!【初心者向け用語集】によれば、ビットコインの送金プロセスを例にとると、ブロックを作成する際には膨大な計算が必要となるのですが、膨大な計算量となることで電力消費も膨大になっているそうです。

「ブロックチェーンの衝撃」(ダイヤモンド社)で紹介されているある試算によれば、ビットコインのマイニングで使用される電力はデンマークのエネルギー消費と同じくらいになるともいわれています。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)

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たとえば、典型的なコンセンサスメカニズムであるプルーフ・オブ・ワーク(proof-of-work)では、膨大な計算量が必要とされ、それには大量の電力消費が伴う。ある試算では、2020年には、一ビットコインのマイニングに、5500キロワットアワーが必要とされ、その時点でビットコインの採掘に使用される電力は、デンマークのエネルギー消費と同等になるとされている。

【参考リンク】

これから実現したい未来には人工知能やIoTといったテクノロジーが身近になっていくと考えられますが、ビットコインのマイニングのケースにあるように、膨大な電力消費量であったり、環境問題があり、これらの問題を解決するには、時間や電力のコストが低くなるコンピュータの開発が重要であり、だからこそ、量子コンピュータのようなテクノロジーに注目が集まっているのです。







P.S.
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SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FiNC for SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供




■SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のためのFiNCアプリのサービス対象者を保険加入者全員に拡大

SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FINC FOR SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供
SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FINC FOR SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供

参考画像:SBI ⽣命と FiNC、健康管理や⽣活習慣改善のための「FiNC アプリ」の提供を SBI ⽣命の保険加⼊者全員に拡⼤ (2017/6/27、SBI生命保険)|スクリーンショット

SBI ⽣命と FiNC、健康管理や⽣活習慣改善のための「FiNC アプリ」の提供を SBI ⽣命の保険加⼊者全員に拡⼤

(2017/6/27、SBI生命保険)

SBI 生命の保険加入者に対し、「FiNC アプリ」を 1 年間無料1でご提供します。「FiNC アプリ」は、スマートフォンを利用してライフログの蓄積ができる他、栄養士やトレーナー、臨床心理士や薬剤師など専門家への健康相談および一人ひとりの健康状態や生活習慣に合わせた改善ソリューションを、人工知能を活用し提案されます。さらに目標達成などによりポイントが付与される「健康インセンティブプログラム」もご利用いただき、貯まったポイントは、ウェルネス・ヘルスケア商品に特化した EC サイト「FiNC モール」でご利用いただけます。

SBI生命保険は、健康管理や生活習慣改善のためのFiNCアプリのサービス対象者をSBI 生命の保険加入者全員に拡大するそうです。

FiNCアプリではスマホを活用して歩数・体重・食事・睡眠・生理日などのライフログ・生体データを蓄積し、その他各種検査結果などに基づき、人工知能が一人一人に最適化された食事・運動プログラムの提案や栄養士やトレーナー、臨床心理士や薬剤師など専門家への健康相談ができるそうです。

また、目標達成状況に応じたポイントが付与される「健康インセンティブプログラム」も利用でき、貯まったポイントはウェルネス・ヘルスケア商品に特化したECサイト「FiNC モール」で利用できるそうです。

SBI生命と FiNC、人工知能を搭載した健康管理や生活習慣改善が⾏える「FiNC for SBI⽣命」を提供〜生保初となる人工知能による姿勢分析機能を SBI 生命の保険加入者全員に提供〜

(2017/11/30、SBI生命保険)

人工知能による姿勢分析機能が搭載され、睡眠時間・体重等のライフログの記録や、歩数に応じて「FiNCモール」で使えるポイントが貯めることができる、健康管理や生活習慣改善のためのアプリケーション「FiNC for SBI生命」をSBI生命の保険加入者全員を対象に無料で提供するそうです。

気になる機能は「人工知能を活用した姿勢分析機能」です。

姿勢の悪化は、肩こり・腰痛・膝痛などの身体的疾患や呼吸機能悪化の原因となり、気分や抑うつ感などの心理面にも影響を与えることが明らかになっています。また、身体的疾患により運動量が低下することや心理状態の悪化は生活習慣病を引き起こす要因になりえます。

アプリ内で写真を撮るだけで人工知能が姿勢分析を行い、改善アドバイスを行なってくれるそうです。

【関連記事】

なぜ生命保険会社がこうした健康管理や⽣活習慣改善に役立つアプリを提供するのでしょうか?

生命保険会社としては、保険加入者に対しての付帯特典としてのサービスや今後ユーザーの健康状態や生活習慣改善の取組みを考慮した保険料が設計される「パーソナル保険」の開発につながることを期待していると思います。

また、アプリ会社としては、ライフログ・生体データの蓄積ができ、人工知能が提案した食事・運動プログラムによってどれほどの効果が得られるのかというデータをとることにもつながると考えられます。

保険加入者としては、保険に加入した特典として健康管理アプリが利用でき、また「健康インセンティブプログラム」で貯まったポイントをウェルネス・ヘルスケア商品の購入に使えるため、メリットがありますね。

「健康ポイント制度」に医療費を抑制する効果があることが初めて実証されるによれば、運動や検診など健康づくりに取り組んだ人がポイントを受け取って商品券などに交換する「健康ポイント制度」に、医療費を抑制する効果があることが初めて実証されたそうです。

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、積極的に健康管理を行うように努力する人は死亡リスクが低いわけですから、保険会社としても、そうした保険加入者に合わせた保険料を設計することにつながるのではないでしょうか。

→ 健康ゴールド免許|定期検診などの予防医療を導入することで、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 について詳しくはこちら




■まとめ

保険とIOTを融合した健康増進サービスの開発に注目!|ウェアラブルデバイスをつけて毎日運動する人は生命保険・医療保険の保険料が安くなる!?では、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社はFitbitを導入し、健康と運動データとの関係を分析する取り組みを行い、今後の新しい保険商品の開発を検討しているというニュースを取り上げましたが、保険会社各社が健康状態や生活習慣改善の取組みを考慮して保険料が設計される「パーソナル保険」の開発に取り組んでいるようです。

また、第一生命が取り組む「InsTech」とは?|保険(Insurance)とテクノロジー(Technology)|医療ビッグデータの解析・健康な人ほど得をする保険商品の開発では、PHYSIO HEALTH|従業員向けの健康コーチをするモバイルヘルスプラットフォームのような、雇用主の健康保険料に対するコストを減らし、健康奨励プログラムに励む従業員に報酬を与えるシステムを企業と保険会社が組み合わせるということもあるのではないかという予測を紹介しましたが、実際にこうした取り組みが始まったようです。

これからは保険会社の立ち位置が「病気になってからの保険」ではなく、「予防のための保険」というものになっていきそうですね。







【関連記事】
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Lemonade|保険ビジネスにAIと行動経済学を活用したInsurtechスタートアップ




■Lemonade|保険ビジネスにAIと行動経済学を活用したInsurtechスタートアップ

Introducing The Lemonade App
Introducing The Lemonade App

参考画像:Introducing The Lemonade App|YouTubeスクリーンショット

日本だけでなく世界でもフィンテックが話題です。

FinTechとは金融(Finance)と技術(Technology)を掛け合わせた造語で、銀行・金融ではFintech(フィンテック)というITを駆使して金融サービスを生み出したり、見直したりする動きが起きています。

フィンテックの中でも「保険」の分野、「Insurtech(インシュアテック)」に関心が集まっていることをご存知ですか?

「Insurtech(インシュアテック)」とは、生保や損保という保険ビジネス(Insurance)とテクノロジー(Technology)を組み合わせる取り組みのことです。

このブログは健康に関連したニュースについて取り上げているので、「Insurtech(インシュアテック)」を取り上げるときにも、テクノロジーの側面ではなく、主に医療ビッグデータの解析を活用した新しい保険の形といった側面から紹介しています。

今回紹介するニュースは「Insurtech(インシュアテック)」のテクノロジーの側面から見た記事です。

「Botと話して1分で保険に入った」:スマホD2Cのフィンテック

(2017/7/10、Scrum Ventures)

詳しくは元記事をご覧いただくとして、「Lemonade」という保険スタートアップの特徴を簡単にまとめます。

  • 家具や電気製品などの損害保険
  • 人を介さず、Botとのやりとりだけで、保険の見積もり・加入手続きを行う
  • スマホネイティブな層をターゲットにしているのか、タップやスワイプといったスマホに最適化されたUI/UXが特徴
  • AI・行動経済学を組み込んで詐欺の自動検知を行う

日本でもレモネードへの関心が高まりつつあります。

AI活用 保険手続き迅速 米レモネードCEO ダニエル・シュライバー氏

(2018/1/19、日本経済新聞)

ソフトバンク:フィンテック新興企業レモネードに出資

(2017/12/19、Bloomberg)

ニューヨークを拠点とするレモネードは人工知能(AI)とソフトウエアエージェントを使って住宅保険請求の文書業務を減らし処理を高速化する技術を持つ。

ソフトバンクは1億2000万ドル(約135億円)の出資の主導的役割をするそうです。

The Science Behind Lemonade

Lemonade in 60 Seconds

Introducing The Lemonade App

Dan Ariely Joins Lemonade

【参考リンク】

Lemonadeの動画を見てみると、「予想通りに不合理」「不合理だから全てがうまくいく」の著者であり、TEDの人気スピーカーであり、行動経済学者であるダン・アリエリー(Dan Ariery)氏がLemonadeに参画しています。

The Cost Of Our Dishonesty|Lemonade

ダン・アリエリーさんの考えを私なりに解釈すると次の通りになります。

ダン・アリエリーさんの保険ビジネスにおける役割は、保険加入者と保険会社との信頼をいかに築くかということです。

保険加入者はできる限りの個人情報・建物に関する情報などを記入してもらい、誠実さを伝える一方で、保険会社は、不正行為に対するリスクを補うためとして、少し高めの保険料を保険加入者に請求しています。

簡単に言えば、保険会社は保険加入者に対する信頼が低いため、そのような行動をとってしまっているのです。

そこで、AIや行動経済学を活用して、そもそも不正行為が起こりにくい保険の加入の仕方に変えようということがポイントです。

Oh, Behave!|Lemonade

In one well known study, he and his team of researchers managed to significantly reduce cheating simply by asking people to recall the Ten Commandments.They discovered that introducing moral cues can influence how we behave.

ある有名な研究によれば、十戒を思い起こさせるように人々に尋ねると、不正行為を減らすことができたそうです。

つまり、道徳的なつながりを導入することにより、行動に影響を与えるということを発見したのです。

そもそも不正行為が起こりにくい保険の加入の仕方に変えることができれば、不正による請求をする人が少なくなるとにより、保険加入者の保険料を少なくすることになっていく、両者にとってメリットのある変化となるのです。




■まとめ

「Lemonade」では、AIや行動経済学を活用して、道徳的な行動を促すことにより、保険業界に変化をもたらそうとしています。

ただ、もし、そもそも社会全体が信頼に基づく行動をする世界に変わったとしたらどうでしょうか。

人の信頼度を評価するシステムによって信頼自体がお金(通貨)のような価値をもつ時代になる!?では、「信頼」を通貨のような価値を持つ時代になれば、人は道徳的な行動をとるようになるであろうということを書きました。

中国の「芝麻信用」では、支払い履歴だけでなく、学歴や資産情報、人脈関係などによって信用度が格付けされる仕組みとなっており、この信用点数の評価によって、ホテルに泊まれない人がいたり、結婚や就職に影響しているということが起きているそうです。

「信頼」を通貨のような価値を持つ時代になれば、シェア自転車に対してひどい扱いをした人は、自転車と利用者をつないだデータをもとに信頼性が低いと評価されることによって、そのほかの信頼性をもとにしたサービスが使えなくなるといったことが起こるようになります。

つまり、社会全体が信頼に基づく行動をする世界に変わると、そもそも人は道徳的な行動をとるため、「Lemonade」が保険業界に起こしているような変化は必要なくなるということです。

「信頼」自体が通貨のような価値を持つような時代が近づいていますね。







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国会や生命保険でもAIを活用する動き|人工知能によって人間の仕事は奪われるのか?




■国会や生命保険でもAIを活用する動き|人工知能によって人間の仕事は奪われるのか?

tabletop assistant

by Matthew Hurst(画像:Creative Commons)

ここ1、2年とても注目されているのが「人工知能(AI)」で、様々な分野で活用しようとする動きが見られています。

年末年始のニュースでもAIを活用した業務の効率化や国会答弁の下書きの作成にAIを活用する実験などのニュースが報道されていました。

<富国生命>AI導入、34人削減へ 保険査定を代替

(2016/12/30、毎日新聞)

富国生命保険が、人工知能(AI)を活用した業務効率化で、医療保険などの給付金を査定する部署の人員を3割近く削減する。

富国生命保険は、日本IBMのAI「ワトソン」を使ったシステムを導入し、医師の診断書などから入院給付金支払いなどに必要な情報を自動的に読み取ることで業務効率化を行い、段階的な人員削減に着手していくそうです。

国会答弁、AIが下書き=経産省が実験へ

(2017/1/2、時事通信)

過去5年分の国会会議録をAIに学習させ、政策課題や論点をまとめさせることを想定。

<中略>

例えば「省エネルギー政策を推進すべきか」という質問を入力すると、AIが過去に行われた関連質疑から政策のポイント、課題、論点などを整理して提示する仕組みを想定。

AIやモノのインターネット(IoT)技術を活用する「第4次産業革命」を推進する経済産業省では、過去5年分の国会会議録をAIに学習させ、政策課題や論点をまとめさせ、国会答弁の下書きの作成を行う実験を行うそうです。

前日の深夜や当日の未明までかかることも少なくない国会答弁づくりにAIを活用することで効率化され、長時間労働の是正に役立つことが期待されています。

このほかにも、企業の人材活用やコールセンターで活用される事例などAIを活用した事例が増えてきています。

【関連記事】

その中でもこのブログで最も取り上げてきた「医療×AI」の組み合わせが最も注目されている分野といっても過言ではないと思います。

【参考リンク】




■人工知能やロボットによって代替可能性の高い職業と低い職業

参考画像:人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)|スクリーンショット

参考画像:●人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)|スクリーンショット

人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)によれば、野村総合研究所は、英オックスフォード大学のマイケル A. オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究により、国内 601 種類の職業*2について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算した結果、10~20 年後に、日本の労働人口の約49%が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られているそうです。

■まとめ

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

AIで日本の経済成長率が3倍に?–2035年の成長予測をアクセンチュアが発表

(2016/11/18、cnet japan)

日本では、AIシナリオにおけるGVA成長率が、ベースラインシナリオの場合に比べて3倍以上になる可能性

アクセンチュアが発表した「Why Artificial Intelligence is the Future of Growth」によれば、2035年の各国の経済規模について2つのシナリオで予測を行っており、日本では「AIシナリオ(AIの影響力が市場に浸透した場合に期待される経済成長を示す)」における粗付加価値(GVA)成長率は、「ベースラインシナリオ(従来予想の経済成長を示す)」と比べると3倍以上になる可能性があるそうです。

AIを活用するとどうして経済成長率が高まるという予測が立てられているのでしょうか。

AIで日本の経済成長率が3倍に?–2035年の成長予測をアクセンチュアが発表

(2016/11/18、cnet japan)

こうした先進国市場では、AI技術によって労働生産性が大幅に高まる可能性がある要因として、人間がより効率的に時間を使うことで新たなモノを創造するという、人間が最も得意な仕事に集中できるためだとしている。

ほかの国と比べても日本はAIを活用することによる恩恵が得られるという予測が立てられているのですが、反対に考えると、日本はそれだけ労働生産性が低いとも考えられ、AIを活用することによって、時間が効率化され、最も人間がやるべきことに集中できるようになるのではないでしょうか。

また、人工知能を活用することによって、業務が効率化され、人間がやるべき仕事をする一方で、人工知能が浸透する中で新しく生まれる仕事が出てくるでしょう。

人間が人工知能を道具として使うだけでなく、人間が人工知能に使われるようになるということも出てくるでしょう。(その分野はロボットと人間が行なう役割としてぶつかってしまうこともあるかもしれません。)

【参考リンク】

→ 【人手不足で悩む社長さんへ】求人を増やす方法(給与前払いサービス・AIの活用・ワクワクする仕事をPR) について詳しくはこちら







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AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す|佐賀大学・オプティム

> 健康・美容チェック > 目の病気 > 糖尿病網膜症 > AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す|佐賀大学・オプティム




■AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す|佐賀大学・オプティム

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参考画像:佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ(2016/12/22、OPTiM・佐賀大学ニュースリリース)

佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ

(2016/12/22、OPTiM・佐賀大学)

研究の第一弾として、佐賀大学とオプティムでは、臨床画像データをAIに画像解析させることで、「緑内障」、「糖尿病網膜症」、「加齢黄斑変性」の早期発見・治療を目指してまいります。佐賀大学がもつ過去の臨床画像データを匿名化したうえで、「OPTiM Cloud IoT OS」のAIを用いて深層学習による機械学習を行うことで、コンピューターによる診断支援を実施していきます。

佐賀大学と株式会社オプティムは、IoT・AI(人工知能)といったテクノロジーを活用した未来型医療の共同研究・実証を行う「メディカル・イノベーション研究所」を設立し、研究の第一弾として、AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指していくそうです。

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、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」を糖尿病網膜症加齢黄斑変性症という目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指していたり、また、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によれば、Googleは、網膜写真から糖尿病網膜症(Diabetic retinopathy (DR))を見つけるためのディープラーニング(深層学習)用アルゴリズムを開発するなど、目の病気の画像解析に人工知能を活用する事例が出てきています。

将来的には「OPTiM Cloud IoT OS」に集積された臨床ビッグデータを活用することで、眼底画像から新たな疾患(心筋梗塞、脳血管障害やアルツハイマー型認知症など)の発症予測や、モバイル機器による簡易診断で早期発見を行うなど、新しい眼底診断・治療手法の創出を目指します。

眼底検査は目の病気だけでなく、最近では、眼底検査が将来の病気の発症予測につながることを示唆する研究も出てきています。

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。

  • 血圧が正常であっても眼底検査の結果、「網膜細動脈」と呼ばれる、血管のサイズが細い人の方が太い人に比べて、5年後に高血圧を発症するリスクが高い
  • 「加齢黄斑変性症」も、その重症度と、脳卒中や心疾患、認知症の発症率との間に関連がある
  • 脳卒中の場合では、より重症の新生血管を伴う加齢黄斑変性症は発症リスクが約2倍高い

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■緑内障とは?

緑内障とは、目が正常な機能を保てる「適正な眼圧」以上の眼圧のために、視神経が障害され、視野が欠けてくる病気。

緑内障になると、眼圧などによって、視神経のミトコンドリア輸送が止まり、視神経の軸索がダメージを受け、視神経が死ぬ、と考えられています。

一度障害を受けた視神経は、再生することがないため、緑内障は失明する危険を伴う大変怖い病気といわれています。

ただ、緑内障の中には、眼圧が正常範囲(10~21mmHg)であっても緑内障になってしまう正常眼圧緑内障もあるため、眼圧だけで緑内障かどうかは決められません。

近年、緑内障は若年化・増加傾向にあるといわれており、早期発見、早期治療が大切なので、40歳前後の方は、一度眼科での検査をおすすめします。

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、緑内障のリスク要因としては、眼圧の上昇による視神経の障害が主な要因ですが、その他にも、血流障害、近視、血管の痙攣(スパスム)なども緑内障の悪化に関わっており、どの要因が影響しているかによって治療法も異なってきます。

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。

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、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によって、分類作業が自動化したことにより、経験の浅い医師でもできるようになり、また、標準化することによって、適切な治療を選択できるようになることが期待されていますが、AIによる眼底画像から画像解析を行う技術が進歩することによって、眼科医が診断する上での大きな助けになることが期待されます。

→ 緑内障 について詳しくはこちら

■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。

アメリカの糖尿病患者の約3割が糖尿病網膜症にかかっている!?によれば、米疾病対策センター(CDC)などの研究チームによれば、アメリカの糖尿病患者のうち3割近くが糖尿病網膜症にかかっているそうです。

しかし、糖尿病診断後1年以内に「眼科を受診しない」が6割|糖尿病網膜症の予防に関する実態・意識調査で紹介したバイエル薬品と参天製薬が2型糖尿病患者1000人を対象に行った調査によれば、糖尿病の診断後、1年以内に眼科を受診しない患者が約6割にのぼることがわかったそうです。

眼科検診で失明が36%減少する!|緑内障・糖尿病網膜症・変性近視・加齢黄斑変性・白内障が失明の主な原因で紹介した杏林大学大学院医学研究科の山田昌和教授(眼科)は、眼科検診によって5つの病気の発見率や失明の減少率を調べたところ、失明は緑内障で45%減、加齢黄斑変性で41%減、変性近視で24%減、糖尿病網膜症で17%減、白内障で4%減となり、5つ全体で検討したところ、失明を36%減少させることができると予測しています。

→ 糖尿病網膜症 について詳しくはこちら

■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。

→ 加齢黄斑変性症 について詳しくはこちら

■まとめ

人工知能を医療に活用しようとする研究が続々とニュースで紹介されています。

技術の進歩によって、医師の診断の助けになるような研究が進んでいくといいですね。







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