他業界でのIT活用事例2「X-Tec」〜HealthcareTech（ヘルスケア×IT）〜

こんにちは。タイムレスエデュケーションの山口です。近年のIT技術の進歩により、「X-Tec（クロステック）」と銘打ち、IT以外の業界とテクノロジーを組み合わせた、新しいサービスやシステムの開発が進んでいます。今回は、医療や創薬などのヘルスケア分野とテクノロジーを組み合わせたHealthcareTechの事例をいくつか紹介させていただきます。

◆事例1：人工知能を活用した3D、4DのMRI画像診断

心筋や血管の動きを確認するのに有効な心疾患検査の手段として、心臓MRIがあります。これは、動いている心筋や血流の動きを撮影できる強力な検査手法ですが、診断は複雑で専門家でも時間がかかるそうです。米国のベンチャー企業Arterysでは、深層学習と呼ばれるAI技術を用いて心臓MRIの画像を分析する世界初の心疾患診断支援ソフトウェアを開発しました。膨大な心臓MRIデータをクラウド上に蓄積されており、撮影した画像データは蓄積された数千件の心臓MRIの画像を基に訓練されたAIによって診断されます。その結果、専門家によって心臓の形状や動きを診断するのに1時間かかっていた作業がわずか数秒で終わり、より正確で一貫性のある診断ができるようになるそうです。

◆事例2：バーチャルスクリーニングにおけるAI活用

人工知能は、創薬の分野でも活用されています。薬として利用できるかどうかは、ターゲットとなるタンパク質に対して有効かどうかという観点から判断されます。アメリカのAtomwise社では、コンピューター上で、薬の候補となりうる化合物を選別するバーチャルスクリーニングと言う作業に人工知能を活用しています。本来、このバーチャルクリーニングには、膨大な時間がかかります。科学に関する知識を与えられた人工知能AtomNetは、自己学習によって学んだ知識や洞察を基に候補となる物質とタンパク質の結びつき検証することができます。これにより、創薬のスピードや正確性を向上させることに成功しました。例えば、他企業と共同実施したエボラ出血熱の研究では、医薬品7000点が病原体に有効かどうかを1日足らずで調べ上げることに成功したそうです。

◆事例３：神経疾患の自動診断

大阪大学と東京大学の研究グループは、脳波や脳磁図の波形信号を読み解くことで神経疾患の判定ができる自動診断システムMNetを開発しました。これまで、神経疾患の判定は、脳波や脳磁図から波形の特徴を見出して診断していたため、高度な専門知識を持つ医師が時間をかけて大量のデータを判読する必要がありました。MNetは、DNN（Deep Neural Network）を用いることで、有用な波形特徴をビッグデータから学習し、従来手法より高い精度で、神経疾患の判定を行うことができます。てんかんや脊髄損傷などの患者さんと健康な方が安静にしている際の脳磁図のビッグデータを解析したところ、従来手法と比べて、高い精度で神経疾患を自動診断できることを示しました。今後、さらに判定できる疾患を増やすことで、神経疾患の診断改善や様々な疾患の早期発見、治療効果の判定などにも応用が期待されます。

◆まとめ

深層学習や機械学習などのAI技術は、医療分野とも相性が良く、今回紹介した事例以外でも、放射線治療や画像診断などにAIが活用される事例は数多く存在します。このように、IT技術はさまざまな業界で導入されており、人間がより良い生活をするために必要不可欠なものとなっています。そのため、ITに関する知識を保有している人材は、業種に関わらず必要とされています。ぜひ、この機会にプログラミングを学習してみてはいかがでしょうか。

◆参考

「米国におけるデータを活用した医療をめぐる動向」

https://www.ipa.go.jp/files/000054866.pdf

「ディープ・ラーニングによる神経疾患の自動診断」

https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2019/20190326_1

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