【医療AI】正確なトリアージ・心電図読み取りAIなどなど

ごきげんさまです。喜業家つぼです。

喜業家つぼのヘルスケアニュース何卒よろしくお願いいたします。AIが正確なトリアージができることは想像できますが、AIによって選別された本人及びその関係者が納得する世界は難しい。だからこそトリアージAIではなくて、AIヘルスケアアシスタントなんだなぁと考えさせられました。それと同時に、AIに関するリスクに対してどのように取り扱っていくのか?を考えさせられるニュースを取り上げました。


1)AIヘルスケアアシスタントが正確なトリアージ

2)心電図読み取りAICardiomatics 3.5億円調達

3)AIをヘルスケアで活用する上で知っておくべきリスク

4)日本政策投資銀行がライフサイエンスに注力


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1)AIヘルスケアアシスタントが正確なトリアージ

https://aitimes.media/2021/08/20/8779/

MayaMDはヘルスアシスタントとして機能するAIアプリケーションで、言語ベースの症例情報から、重症度判定と受診先選定などに強力なトリアージ性能を持つ。このほど米UCLAの研究チームが公開した研究論文では、このMayaMDによるトリアージが「一般的な臨床医と同等かそれ以上」の精度である可能性を示し、話題を呼んでいる。

The Cureus Journal of Medical Scienceから公開された研究論文によると、文章化された症例エピソード(例:25歳男性。数時間前から強い息切れを自覚している。症状は彼が運転していた車での事故後から継続。同時に胸の痛みも訴えている)から、その緊急度を4段階で判定する試験を行い、一般臨床医およびMayaMDで比較検証したという。専門医によるコンセンサスとして得た回答とどれだけ一致したかを調査したところ、一般臨床医らが80%であったのに対し、MayaMDは88%とより高い判定精度を示していた。


2)心電図読み取りAICardiomatics 3.5億円調達

https://jp.techcrunch.com/2021/08/22/2021-08-20-cardiomatics-bags-3-2m-for-its-ecg-reading-ai/

ポーランドを拠点とするヘルステックAIスタートアップのCardiomatics(カーディオマティクス)が、心電図読み取り自動化技術の普及に向け、シードで320万ドル(約3億5200万円)を調達したと発表した。


3)AIをヘルスケアで活用する上で知っておくべきリスク

https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/20210820-00447357-toyo-column

AIが社会に浸透すればするほど、AIが悪さをした場合の社会的影響は大きくなっており、これを危惧する各国・地域の機関では法規制の動きも活発化しています。 最近では、2021年6月28日、WHOがヘルスケア領域におけるAIとその使用・設計に関して、透明性・説明可能性の確保や説明責任の醸成などを含む6つの基本理念のレポートを発表しました。  WHOが策定した「AIをヘルスケアに利用するための6つの基本理念」は、以下のとおりです。

1:人間の自律性を守ること 2:人間の幸福と安全および公共の利益を促進すること 3:透明性・説明可能性・理解可能性を確保すること 4:レスポンシビリティ(責任)とアカウンタビリティ(説明責任)の醸成 5:インクルージョン(包括性)と公平性の確保 6:レスポンシブで持続可能なAIの推進  ヘルスケア領域では、AIはこれまでの課題を解決する有効な手段として認知や応用が進んでいます。例えば、中低所得国では、十分な医療サービスを受けられる人々とそうでない人々との間のギャップが社会問題となっています。AIを活用することで、すでに普及しているスマホなどを介して医療サービスへのアクセスが容易となれば、そういったギャップを縮小できる可能性があります。

例えば、イギリスのベンチャー「babylon/babel」がアフリカのルワンダで、スマホからAIチャットボットにアクセスしての遠隔診断/AI診断サービスをスタートさせています。  そのほかにもAIを活用した公衆衛生監視の改善、医師や医療従事者による患者への複雑なケアをより適切に行えるようになるなど、そのメリットは多岐にわたります。 ■世界中の企業・期関が「AI原則」を発表  一方、WHOに任命された国際的専門家による2年間の協議の集大成であるこのレポートでは、AIによるこうしたメリットを過大評価しすぎること、すなわち「技術的楽観主義(techno-optimism)」に対して警鐘を鳴らしています。

 ヘルスケア領域のAIは、主に高所得国の個人から収集されたデータで訓練される傾向があり、中低所得国の個人にとってはうまく機能しない可能性があるという指摘もあるのです。 したがって、ヘルスケアにおけるAIシステムは、社会経済的観点および医療環境の多様性を考慮し、それらを反映するように注意深く設計する必要があるのです。 WHOによる基本理念の策定はほんの一例です。現在、世界中の企業・機関においてAIの使用・設計について理念・原則の策定が進んでいます。スタンフォード大学人間中心AI研究所(The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)の調査によると、2015年から2020年にかけて117件ものAI原則が発表されています。

(The 2021 AI Index Report )  では、なぜこのような動きが進んでいるのでしょうか?  それはAIが社会にプラスの影響をもたらすだけでなく、マイナスの影響をもたらす場合があることがわかってきたからなのです。


4)日本政策投資銀行がライフサイエンスに注力

https://newswitch.jp/p/28435

政府はポストコロナを見据え、ライフサイエンスなどのイノベーション分野への投資を加速している。日本政策投資銀行(DBJ)は3月に「DBJイノベーション・ライフサイエンスファンド」を組成し、横浜市立大学発ベンチャーのCROSS SYNC(横浜市金沢区)に第1号案件として出資した。コロナ禍からの回復や成長を目指し、ベンチャーエコシステムの形成に向けた取り組みを進めている。(編集委員・川瀬治)

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