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人工知能を活用したがん医療システム「メディカルAI」プロジェクト開始|国立がん研究センター・産総研など

Microscope

by Vall d’Hebron Institut de Recerca VHIR(画像:Creative Commons)




■人工知能を活用したがん医療システム「メディカルAI」プロジェクト開始

人工知能(AI)を活用した統合的がん医療システム 開発プロジェクト開始

(2016/11/29、国立研究開発法人 国立がん研究センター)

本プロジェクトでは、最前線の深層学習技術の研究開発・産業化を推進しているPFN社、およびAI研究開発を先導する産総研 人工知能研究センターと共同で、国立がん研究センターが保持している膨大ながんに関する臨床データ、マルチオミックスデータおよび疫学データを統合的に解析するメディカルAI技術を開発します。その上で複雑ながんの本態を解明し、がんの診断・治療および創薬へ応用していきます。

膨大ながんに対するデータを持っている国立研究開発法人国立がん研究センターと深層学習技術の研究開発を行っている株式会社 Preferred Networks、AI研究開発を行っている国立研究開発法人 産業技術総合研究所が共同でメディカルAI技術を開発するそうです。

これまでにもがんに限らず様々な病気に対して人工知能を活用したシステムが研究されているというニュースをお伝えしてきました。

なぜ人工知能を活用したシステムが求められているのでしょうか?

IBMの人工知能システム「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、ワシントン州立大学・McDonnell Genome Instituteのルーカス・ウォルトマン医師の言葉を借りれば、「がんと立ち向かうことは、時間との闘い」なのですが、遺伝子を解析し、治療方針を決めるまで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そうです。

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。

国立がん研究センターのニュースリリースでも、今回の研究に至った背景の中でこのように書かれています。

国立がん研究センターは、これまで世界でも有数の質の高いがんの基礎研究・臨床研究および疫学研究を長い間継続的に行なっており、蓄積されたがんの診断データは膨大な量になります。これらを統合的に解析することで、個々人に最適化された医療を提供できると考えられていますが、これまでは、このようながんに関するビッグデータを解析する手法が無く、実現に至っておりませんでした。

世界中で行われたがんの研究データは膨大な量になっており、それを解析することによって、一人一人に対して最適な治療法を提供できることが理想なのですが、これまでにはがんに関するビッグデータを解析する方法がなかったそうです。

人工知能を導入し、がんに関するデータを総合的に解析することで、今後早くてより正確な診断ができるようになったり、新薬が生まれるようになるかもしれません。







【参考リンク】

【関連記事】

「がん個別化医療」を実現する人工知能を活用したシステム開発のための共同研究を開始|がん研究会・FRONTEOヘルスケア

参考画像:がん研究会とFRONTEOヘルスケア 「がんプレシジョン医療」の実現に向けた共同研究を開始(2017/1/31、がん研究会プレスリリース)|スクリーンショット

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■「がん個別化医療」を実現する人工知能を活用したシステム開発のための共同研究を開始|がん研究会・FRONTEOヘルスケア

がん研究会とFRONTEOヘルスケア 「がんプレシジョン医療」の実現に向けた共同研究を開始

(2017/1/31、がん研究会プレスリリース)

今回の共同研究を通じて、がん研究会とFRONTEOヘルスケアは、ゲノム解析による検査結果に基づいて、人工知能が患者の症状・特性にあわせた治療法に関わる論文を探索し、医師の判断を支援するシステムを開発します。

公益財団法人がん研究会、がん研究所は、FRONTEOヘルスケアと共同で、ゲノム解析技術と人工知能エンジン「KIBIT(キビット)」を用いて、がん患者1人1人の遺伝子変異などに合わせて最適な治療を提供する「がん個別化医療」を実現するシステムの開発に向けた共同研究を開始したそうです。

これまでにもがんに限らず様々な病気に対して人工知能を活用したシステムが研究されているというニュースをお伝えしてきました。

なぜ人工知能を活用したシステムが求められているのでしょうか?

IBMの人工知能システム「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、ワシントン州立大学・McDonnell Genome Instituteのルーカス・ウォルトマン医師の言葉を借りれば、「がんと立ち向かうことは、時間との闘い」なのですが、遺伝子を解析し、治療方針を決めるまで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そうです。

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、人工知能を活用したシステムが求められていると考えられます。

今回のケースでは、ゲノム情報、データの解析、医療データや論文などを人工知能「KIBIT(キビット)」に学習させ、検査結果から患者に最適な治療法を提案していくようです。







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