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■東京慈恵会医科大学附属病院、DeepMind Healthと乳がんスクリーニングの研究に関するパートナーシップを締結
参考画像：Expanding our research on breast cancer screening to Japan（2018/10/4、Deepmind）｜スクリーンショット
東京慈恵会医科大学附属病院、DeepMind Health と乳がんスクリーニングの研究に関するパートナーシップを締結
（2018/10/4、東京慈恵会医科大学附属病院pdf）
本研究では、東京慈恵会医科大学附属病院と DeepMind が共同で、2007 年～ 2018 年に同病院で、過去に撮影され、かつ匿名化された 約 30,000 人の女性のマンモグラフィの分析を行います。これらのデータは、UK OPTIMAM （英国）が保有するマンモグラフィデータベースに保管されている過去に撮影され、匿名化されたマンモグラフィのデータと合わせて AI 技術による解析を行い、AI 技術が現在のスクリーニング技術よりも効果的に X 線画像上でがん性組織の兆候を検出できるか検討します。また、本研究の過程で、東京慈恵会医科大学附属病院より、約 3 万人の女性の匿名化された乳房超音波検査画像および 3,500 の匿名化された乳房 MRI スキャン画像の共有を予定しています。
東京慈恵会医科大学附属病院は、DeepMind Healthと5年間の医学研究パートナーシップを締結し、人工知能（AI）の利用が乳房スクリーニング及び乳がん検出の改善に寄与するかを調査するそうです。
【参考リンク】
- Expanding our research on breast cancer screening to Japan（2018/10/4、Deepmind）
■まとめ
これまでにもDeepmindがAI技術を活用して医療に活用するというニュースを取り上げてきました。
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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。
ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる！？で取り上げましたが、人々がセンサーが付いたウェアラブルデバイスなどを今まで以上に活用するようになったり、これまで以上に医療に役立つデータが増加し、医学研究が進むとなると、昨日まで常識だった医学知識が次の日には非常識になってしまうようになることが予想されます。
おそらくそのスピードは日単位ではなく、時間単位になっていくことでしょう。
そう考えると、いかにAIが医療関係者をサポートしていくかが重要になっていくため、今回のような取り組みが大切になっていくのではないでしょうか？
