網膜画像から近視がわかるAI・医療AIの歴史などなど

ごきげんさまです。喜業家つぼです。

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網膜画像から近視がわかるAIに関してお話をすると、そりゃ分かるんじゃない?って言われるのですが、データセットの作り方とかを考えるととてもすごいのですが、何かお話しても分かってもらえる医療従事者が周囲に少ない。。と思っていたら日本経済新聞で今更的な感じですが、2012年からの医療AIの歴史を簡単にまとめた記事が掲載されました。改めて、医療AIに関して、【興味がない人も】面白くわかってもらえるようなコンテンツ作りの重要性とそれに努力を費やそうと思いました。


1)網膜画像から近視がわかるAI

2)医療AIまとめ

3)健康情報解析プラットフォーム

4)ウォルマートのヘルスケア戦略

5)日本医師会の2022年診療報酬改定に向けた意見整理


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1)網膜画像から近視がわかるAI

https://aitimes.media/2021/08/02/8628/

2050年までに世界50億人が近視となることが推定され、そのうちの20%は「近視性黄斑変性症」のリスクを伴う強度近視であるという(参照論文)。強度近視は眼底網膜の菲薄化をきたし、裏面から侵入する異常血管の出血によって視力が低下する状態を近視性黄斑変性症と呼ぶ。出血の程度によって失明リスクもあるため、近視の検出と管理は視力予後にとって重要である。シンガポール国立大学などの研究チームは、網膜画像から近視性黄斑変性症と強度近視を識別する深層学習アルゴリズムを構築した。研究成果はThe Lancet Digital Healthから公開されている。研究チームは22万を超える網膜画像を複数のコホートデータベースから取得し、アルゴリズムのトレーニングと検証を行った。シンガポールのデータによってトレーニングと内部検証を経たアルゴリズムは、中国・台湾・インド・ロシア・英国においてもその妥当性を検証した。このアルゴリズムは、近視性黄斑変性症でAUC 0.969、強度近視で0.913と高い識別精度を示すとともに、眼科専門医6名との比較においても、両疾患の識別においてアルゴリズムは全員のパフォーマンスを有意に上回っていた。


2)医療AIまとめ

https://www.nikkei.com/article/DGKKZO74546050V00C21A8TEC000/

医療用AIの開発が加速するきっかけは12年、画像認識を競う国際コンテストでAIの深層学習が従来技術を大きく上回る精度を出したことだ。その後、目の網膜や皮膚がんなどの画像をAIに高精度で分析させる研究が進んだ。

従来、医療向けAIの開発は、医療機関で医師が診断機器を使う際を対象にしていた。18年には米食品医薬品局(FDA)がAIで糖尿病性網膜症を自動診断するシステムを医療機器として初めて承認した。


3)健康情報解析プラットフォーム

https://aitimes.media/2021/08/05/8668/

カナダ・アルバータ州エドモントンに所在するアルバータ大学はこのほど、ヘルスデータの管理・分析を行う新しいプラットフォームを立ち上げた。ビッグデータ・プレシジョンヘルス・機械学習などを主要なキーワードとして、関連研究推進のための強力なツールとなることが期待されている。アルバータ大学が明らかにしたところによると、DARC(Data Analytics Research Core)と呼ばれるこの新しいプラットフォームは、ヘルスデータのプライバシー規制や医療システムにおける州の情報共有基準に準拠した、安全環境での高性能コンピューティングと機密データ保存を実現しているという。また、DARCは統計・データ可視化・予測モデリング・機械学習のためのスケーラブルなシステムであるSAS Viyaも備えている。この統合プラットフォームにより研究者は、ビッグデータ分析やAI開発に基づくe-ヘルスイノベーションを加速させることができる。


4)ウォルマートのヘルスケア戦略

https://forbesjapan.com/articles/detail/42620

米小売大手のウォルマートはその広大な市場範囲だけでなく、消費者サービス分野でのイノベーションへの深い傾倒により一目置かれるべき企業だ。


ウォルマートの医療分野における最近の事業は、こうしたイノベーションの一例だ。同社は数十億ドル(数千億円)規模の医療サービス業界の中心を担う企業になろうとしている。


同社は2019年、初期診療や研究所、X線、心電図、カウンセリング、歯科、視力・聴力、地域保健(栄養サービスやフィットネス)、医療保険に関する教育や登録などさまざまなサービスが全て1つの施設で提供される同社初の医療センターを発表した。


同施設は店舗外に設けられた便利なロケーションで、顧客は店舗とは別の入口を通して出入りできる。同クリニックでは保険の加入状況にかかわらず、地元の家族に重要な医療サービスが透明な低価格で提供される。同社はこれ以降、複数の場所で同サービスの拡大を続けてきた。


この取り組みにおいて考慮すべき特に重要な点の一つは、ウォルマート店舗による市場浸透度の高さだ。同社は2021年4月時点で、米国内だけでも5000以上の店舗を抱え、世界ではさらに5000店舗近くを運営していた。ウォルマートが医療サービスを店舗のわずか25%にでも拡大できるとすれば、数百カ所のコミュニティーで初期診療の姿が大きく変化するかもしれない。


それだけではない。ウォルマートは実店舗のみのサービス提供にとどまらず、5月に遠隔治療提供企業ミーMD(MeMD)を買収すると発表した。これは同社の、急速に成長を遂げる遠隔医療市場に参入する果敢な取り組みを示すものだ。


5)日本医師会の2022年診療報酬改定に向けた意見整理

https://www.med.or.jp/nichiionline/article/010165.html

中医協総会が7月7日、WEB方式により開催され、次期診療報酬改定のための「意見の整理」取りまとめに向けて、主に(1)外来、(2)コロナ・感染症対応―について、議論が行われた。

 (1)では厚生労働省事務局から、論点として①初・再診料等②かかりつけ医機能③生活習慣病対策④外来機能の分化の推進⑤医療機関間の連携⑥オンライン診療―が示された。

 ②について城守国斗常任理事は、かかりつけ医機能のあるべき姿を高め、一層の充実と普及を図るため、「日本医師会かかりつけ医機能研修制度」を実施していることを説明。次期改定でも、さまざまな患者・国民のニーズを踏まえた、かかりつけ医機能一つひとつの評価の充実を図るよう求めた。

 また、かかりつけ医機能のあり方に関連して、支払側から「かかりつけ医の制度化」を求める意見が出されたことに対しては、「フリーアクセスは担保すべきであり、かかりつけ医を制度化することには反対する」と述べるなど、強く反論した。

 一方、⑥について、城守常任理事は「あくまでも対面診療が基本であり、オンライン診療はそれを補完するものである」との日本医師会の考えを改めて説明。今後の議論に当たっては利便性への評価に偏るのではなく、安全性を基本に議論するよう求めた。

 この問題については支払側からも「ビジネス的に利用されることはあってはならない」といった意見も出された。

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