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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

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■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

HP manager Regine Pohl demonstrating the webOS based Touchpad Tablet @ DLD DLDWomen 2011

by innovate360(画像:Creative Commons)

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

(2017/11/6、日立製作所ニュースリリース)

患者への投薬開始から90日後の時点で、糖尿病の代表的な指標であるHbA1c値の低減目標(治療目標)を達成できる確率を、薬の種類別に計算し、予測することで、患者にとって最も治療効果が高いと見込前れる薬の選定を支援可能です。

日立製作所は、ユタ大学が有する約9000症例の糖尿病患者の電子カルテデータのうち、約6800症例のデータを基に、機械学習を活用し解析することで、糖尿病治療薬の効果を予測し、比較する技術を開発したそうです。

今回、その技術を残りの約2200症例の糖尿病患者のデータに適用してシミュレーションしたところ、90日後の糖尿病の治療結果を高精度に予測できることが確認できたそうです。

以前、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|国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通などでは、国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通など、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を開発したというニュースを紹介しました。

今回発表された技術はその考え方に近いものであるようですね。




■医療に関するビッグデータをテクノロジー(AIや機械学習、ディープラーニングなど)で解析するシステム

最近では、医療に関するビッグデータをテクノロジー(AIや機械学習、ディープラーニングなど)で解析するシステムに関する発表が相次いでいます。

テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げた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、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

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。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)による解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、ますますコンピュータの力を活用することが重要になってくることでしょう。

そして、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した画像認識による病気診断システム同士をつないだり、研究結果から得られた知見をつなぎ合わせるプラットフォームが必要になってくるのではないでしょうか。

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「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)」によれば、別のシステムを結び付けるという仕組みによる脆弱性について書かれてあります。

複数のビットコイン取引所がハッキングされてビットコインの評判を落としたが、この事例で明らかになったのはブロックチェーン自体の脆弱性ではなく、複数の当事者がそれぞれ別のシステムを結び付けてブロックチェーンを使うという仕組みの脆弱性だった

医療ビックデータ解析にテクノロジーを活用する場合の共通のプラットフォームがあれば、お互いの知見同士を活用しあえるようになり、さらなる発展が期待できるのではないでしょうか?

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■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

もう一つ必要になるのは、AI自身がデータからルールと知識を獲得していき、なんとなくの答えを出すというのがディープラーニングの特徴であるのですが、人間はそのなんとなくの答えに後付けで理論をつけていく必要があるため、この分野が重要になってくると思われます。

ディープラーニングとはそもそも何なのでしょうか?

「コンテンツの秘密」(著:川上量生)では、ディープラーニングのことをこのように説明しています。

ディープ・ラーニングとは、簡単に説明すると、なにかを学習するときに、いちどに全部を学習するのではなく、基礎から応用へと何段階かに分けて学習するような学習方法のことです。

ディープ・ラーニングとは、多くの段階に分けて学習を行うことのようですが、具体的にはよくわかりません。

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。

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。

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。

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。

【参考リンク】

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。

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。

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

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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■まとめ

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。

今後は、「因果関係はわからないけど、こうである可能性が高い」ということが増えていくことが予想されますが、心理的障壁などを一つ一つクリアしていくことが医療とAIの未来にとっては重要になってくるのではないでしょうか。







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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




【目次】

■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

Royal Navy Medics Treating a Patient

by Defence Images(画像:Creative Commons)

眼底検査で糖尿病や脳卒中を予測

(2010/9/21、産経新聞)

瞳の奥にある網膜などの状態を見る「眼底検査」。

目の疾患だけでなく、高血圧や糖尿病など全身疾患を発見するきっかけにもなることから、企業の健康診断などに取り入れられている。

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た。

専門医は眼底検査の重要性を訴えている。

眼底検査が、目の病気だけでなく、高血圧糖尿病などの病気を発見するきっかけになっているそうです。

また、眼底検査が病気の予測につながるのではないかとする研究も行われているそうです。

■眼底検査とは

眼底検査は、目に光を当ててレンズを使って眼科医が直接のぞきこむ方法と、専用の眼底カメラで撮影して結果を分析する方法の2種類ある。

いずれの場合でも瞳の奥にある網膜や血管、網膜の外側の脈絡膜などの様子をチェックする。

■なぜ眼底検査によって病気がわかるの?

検査によって、緑内障や糖尿病網膜症、網膜色素変性症や黄斑(おうはん)変性症といった視力障害の原因となる疾患が見つかる。

眼底検査によって、緑内障糖尿病網膜症加齢黄斑変性などの目の病気がわかりますが、眼底検査は目の病気以外の病気の発見にもつながるのだそうです。

だが、「眼底検査は一義的には目の病気を発見し、治すためのもの。でも実は、その情報は眼科だけにとどまりません」と山形大学医学部の山下英俊教授は話す。

「内臓の血管を生きた状態で見ることができるのは網膜だけ。だから、眼底検査は内臓の血管をつぶさに見ていることと同じなのです」。

そのため、網膜の血管の変化から、高血圧や糖尿病などを早期に発見することにつながり、健康診断などに取り入れられている。

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、高血圧や糖尿病などの病気の早期発見につながるのだそうです。




■眼底検査で病気の発症を予測

最近では、眼底検査によって全身疾患の発症を予測する可能性を示唆するような研究も報告されている。

山形大学医学部が山形県舟形町の住民を対象に行った研究では、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ことが明らかになった。

また、眼底検査によって発見される目の病気の一つで、視野の中心部で物がゆがんだり小さく見えてしまう「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ことが分かってきた。

このうち脳卒中の場合では、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倍高いことなども判明。

少しずつだが、眼底をめぐる他疾患との関係性が解明されてきている。

ポイントをまとめます。

  • 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

眼底検査が様々な病気の発症リスクの判断基準の一つになるようになりそうですね。

40歳を過ぎたら、ぜひ眼の検査(眼底検査)を受けましょう。







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アセロラのビタミンCでアンチエイジング・老化防止|シミやそばかすなどの原因となるメラニンの生成を抑制する働き

近年、アンチエイジングが注目を集めています。

今回紹介する記事では、ビタミンCとアンチエイジング(老化防止)の関係について取り上げています。




■ビタミンCでアンチエイジング・老化防止|シミやそばかすなどの原因となるメラニンの生成を抑制する働き

ACEROLA

by Marina Aguiar(画像:Creative Commons)

ヘルシーリポート:ビタミンC 適量摂取で老化を防止

(2008/12/20、毎日新聞)

■食物で1日100ミリグラム

もともと人はビタミンCを合成できないため、食べ物から摂取する必要がある。

この実験結果を人にあてはめてみると、人は1日あたり100ミリグラム程度のビタミンCを摂取する必要がある。

野菜や果物を毎日食べている人はビタミンC不足になることはないが、即席食品に頼るような偏った食生活の人や高齢者はビタミンC不足になりやすい。
血液中のビタミンCの濃度は加齢とともに減ることが分かっている。

入院中の患者や糖尿病の患者などでも、ビタミンCの不足が生じやすい。
といっても、ビタミンCをたくさん取ればよいというものではない。

多少多く取っても尿として排せつされるだけだ。

過剰に取ると便が軟らかくなったり、老化を促す活性酸素が増える危険性もある。

石神さんは「何事も適量の摂取が健康のもとだ」と話す。

記事で紹介されている研究によるとビタミンCが不足したマウスは4倍もの速さで老化が進むことが分かっているそうで、ビタミンCが老化防止に役立つことが考えられるそうです。

ビタミンCは人間の体内では合成できないため、食べ物から摂取する必要があります。

記事によると、老化防止のためには、1日に100mgのビタミンCを摂取する必要があるようです。

しかし、たくさん摂ればよいというわけではなく、適量に摂取することが大事なようです。

■メラニンを抑制

一方、抗酸化作用のあるビタミンCは肌の老化防止にも役立つ。

肌にしみ、そばかすができるのは肌の細胞の老化現象だ。

光などの刺激で肌に黒っぽいメラニンが生成されると、しみやそばかすになる。

ビタミンCなどの抗酸化物質は、このメラニンの生成を抑制する働きがある。
亀山孝一郎・青山ヒフ科クリニック院長(東京都)は「ビタミンCは皮膚の弾力性を保つコラーゲンの生成をも促す。

しみ、そばかす、にきび、乾燥肌にもプラスだ。

ストレスの防止にもよい」とビタミンCの有用性を話す。

ビタミンCにはしみやそばかすなどの原因となるメラニンの生成を抑制する働きがあるそうです。

また、ビタミンCはコラーゲンの生成を促進してくれるそうです。

シミ・そばかす・ニキビ・乾燥肌など肌のトラブルや肌の老化防止にビタミンCは役立ちそうです。

■アセロラで効率的

ビタミンCの摂取の基本は普段から果物や野菜を食べることだが、どうせ取るなら効率的に取りたい。

そこで注目したいのが美肌フルーツといわれる果物のアセロラだ。
健康栄養問題に詳しい村田晃・元佐賀短期大学食物栄養学科長によると、アセロラはレモンの果汁やイチゴに比べ、同じ量で30倍近いビタミンCを含む。

同時に抗酸化作用のあるポリフェノールも豊富にある。

アセロラに含まれるビタミンCは、合成ビタミンCに比べて、脳や皮膚など体内に吸収される率も高いといわれる。
村田さんは「ビタミンCは空腹時よりも、食後に取った方が吸収量が高い。

母乳を与えている母親は母乳から失われるビタミンCを補うためにも1日あたり40~50ミリグラム多めに取るとよい」と話している。

ビタミンCを効率的に摂取する果物として紹介されているのが、アセロラなのだそうです。

普段の食事でビタミンCを摂取しながら、どうしても足りない時にアセロラを食べるようにするとよいかもしれません。

→ シミの原因・予防・シミを消す方法 について詳しくはこちら







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妊娠初期に血糖値が高くなると先天的な異常が起こる仕組みが解明|九州大学

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■妊娠初期に血糖値が高くなると先天的な異常が起こる仕組みが解明

Baby

by gabi menashe(画像:Creative Commons)

妊娠前からの糖尿病、胎児遺伝子に影響か…九大

(2015/9/14、読売新聞)

九州大の目野主税ちから教授(発生生物学)らの研究グループは、妊娠前からの糖尿病によって胎児に生まれつきの心臓病が生じる仕組みを解明したと発表した。

妊娠初期に、血糖値が高くなると、胎児の内臓の形成に先天的な異常が起こる仕組みが解明されたそうです。

記事によれば、正常な臓器を形成するために働く遺伝子が消失していることがわかったそうです。

先天異常を予防するためには、妊娠前から血糖値をコントロールすることが重要だということですね。

→ 血糖値を下げる方法 について詳しくはこちら







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Googleの親会社のAlphabet傘下のVerily、糖尿病患者の血糖値を管理するスマートコンタクトレンズを開発中止

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■Google、糖尿病患者の血糖値を管理するスマートコンタクトレンズを開発

参考画像:Engadget

Googleがスマート コンタクトレンズを開発、血糖センサと無線内蔵の医療用。LED内蔵も検討

(2014/1/17、engadget)

Google の先端技術研究所 Google [x] が開発した Smart Contact Lens は、二層のソフトコンタクトに微細なセンサーとチップ、アンテナを挟んだ構造で、(当初の) 用途は医療用。

涙に含まれるグルコースを監視することで、糖尿病患者に血液検査より楽な血糖値管理の方法を提供するとともに、今後はLEDを内蔵して、着用者に血糖レベルの急激な変動を警告する機能も検討しています。

Googleはさまざまな分野に進出していることで話題になっていますが、今回は医療分野に進出しました。

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Googleが開発することを発表したスマートコンタクトレンズは医療用で糖尿病患者の血糖値管理をすることができるというもの。

血糖値の急激な変動をした際には、内蔵されたLEDで警告ができるようにする機能も検討されているそうです。

血糖値を測定するのは大変な手間だと思いますので、それがコンタクトレンズで自動で管理することができれば、すごく楽になるのではないでしょうか。

【追記(2018/11/19)】

Update on our Smart Lens program with Alcon(2018/11/16、Verily)によれば、Verily(べリリー)は血糖値を測定するコンタクトレンズの開発の中止を発表しました。







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