【医療AI】トリアージAI・デジタル医療の課題・心臓AI造影剤が不要に!などなど

ごきげんさまです。喜業家つぼです。

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トリアージをAIが実施してくれるということになれば、救急医療の究極な場面で生死の取捨選択に関しての医師の責任のメンタル負担が軽減されたり、ご家族さんも医師に逆恨みする機会が減ったり、医師によって判断基準にばらつきがあることでの後からのトラブルを軽減してくれそうな気がしますね。いや、この種類のものはいつまでたってもトラブルがつきものかもしれませんが。。。

京都大学の黒田教授がデジタル医療の課題に関して丁寧に解説されています。是非ともお読みください。


1)新しい心臓画像診断 造影剤が不要に!

2)デジタル医療の課題

3)救急の臨床判断支援トリアージAI

4)超聴診器AMI 薬事戦略アドバイザー 鈴木友人氏就任

5)クローン病 治療反応予測AI


1)新しい心臓画像診断 造影剤が不要に!

https://aitimes.media/2021/09/06/8903/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter

米バージニア大学の研究者グループは、Virtual Native Enhancement(VNE)と呼ばれる新しい心臓画像診断技術を開発した。肥大型心筋症などの心筋モニタリングにおいて、MRIの遅延造影(Late Gadolinium Enhancement)はその有効性が確立されているが、コストとリスク、および検査時間の観点から造影剤不要の新手法が模索されていた。Circulationから公表されたチームの研究論文によると、畳込みニューラルネットワークにおける複数のストリームを用いて、MRIのシネ画像とT1 mappingの各種信号を組み合わせたという。敵対的生成ネットワークによってトレーニングされたVNEジェネレータは、従来の造影心臓MRIと変わらない画像を出力することに成功している。研究を率いたChristopher Kramer医師はプレスリリースの中で、「心臓MRIにおいて造影剤の使用を避け、画質を向上させることは、患者と医師の双方にとって有益なことだ」と述べる。


2)デジタル医療の課題

https://www.igaku-shoin.co.jp/paper/archive/y2021/3435_02?fbclid=IwAR29iqrtKhuPyuqwp1KQuX5z06eu_UaVr3C3seGKryK8ufX6yKxpSrtc84w

一部調査1)で先進国全体のスマートフォン所有率が75%を超えたとの報告があるように,スマートフォンなどの情報機器が広く普及している今日,それらを用いた医療・健康ソフトウエアが急速に普及しつつある。医療・健康ソフトウエアは,ソフトウエア単体で機能するものと,何らかのデバイスと組み合わせて利用されるものとに大別され,加えて,日常の健康増進活動支援などを主目的にしたもの(非医療機器)と,診断・治療などを主目的としたもの(医療機器)とに分けられる。このうち特に,ソフトウエア単体で機能する診断・治療などを主目的にしたものはSaMD(Software as a Medical Device)と呼ばれる。例えば,近年話題になったApple Watchの心電図アプリは,Apple Watchという医療機器ではないデバイスと組み合わせて利用される「家庭用心電計プログラム」という医療機器に分類されるソフトウエア(医療機器プログラム)である。医療・健康ソフトウエアの普及によって,生活空間でさまざまな計測・診断・介入が可能になり,より医療が身近なものになると期待されている。


3)救急の臨床判断支援トリアージAI

https://aitimes.media/2021/09/02/8879/

救急部でのトリアージは、患者の生存可能性、医療資源の利用可能性、地域の慣習など、不文律を含む複雑な臨床判断に基づいている。リスク層別化にはスコアリングツールが有効であるが、現在利用できるものには限界がある。シンガポールの主要なメディカルスクールであるDuke-NUSの研究者らは、汎用の機械学習スコアリングフレームワークを用い、新たなリスク予測スコアを開発した。JAMA Network Openからこのほど公開されたチームの研究論文によると、SERP(Score for Emergency Risk Prediction)と名付けられた本スコアリングツールは、2009年1月1日から2016年12月31日までに救急部を受診し、その後シンガポール国内の三次病院に入院した全ての患者データから構築された。変数には救急外来で入手可能なものを簡潔に選び、ツールの解釈可能性を高めた。結果、2日後の死亡予測でAUC 0.821、7日後で0.826、30日後で0.823と高い予測精度を示し、これは従来のツール(Patient Acuity Category Scale、Modified Early Warning Score、National Early Warning Score、Cardiac Arrest Risk Triage、Rapid Acute Physiology Score、Rapid Emergency Medicine Score)を上回っていた。


4)超聴診器AMI 薬事戦略アドバイザー 鈴木友人氏就任

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000036655.html

心疾患診断アシスト機能付遠隔医療対応聴診器「超聴診器」を開発するAMI株式会社(本社:鹿児島県鹿児島市 本店:熊本県水俣市、代表取締役CEO:小川晋平、以下当社)は、鈴木友人氏(東北大学ナレッジキャスト株式会社 医療機器等開発支援グループ シニアコンサルタント)が薬事戦略アドバイザーに就任したことをお知らせ致します。この経営体制の強化により、心疾患の自動診断アシストを実現する「超聴診器」の開発を一層加速させます。

・商号     :AMI株式会社

・代表者    :小川晋平

・設立     :2015年11月

・許可     :第二種医療機器製造販売業(許可番号46B2X10006)

・登録     :医療機器製造業(登録番号46BZ200014)

・HP      : https://ami.inc/

・累計資金調達額:5.9億円

・所在地    :

(本社:研究開発拠点)鹿児島県鹿児島市東千石町2-13 302号

(本店)熊本県水俣市浜松町5番98号

(クリエイトラボ)熊本県熊本市中央区黒髪2丁目39熊本大学 インキュベーションラボラトリー1-7

(メディカルイノベーション研究所)京都府京都市左京区吉田下阿達町46-29 京都大学医薬系総合研究棟3階309S

(東京オフィス)東京都墨田区横川1-16-3 センターオブガレージ サテライト03

当社は心疾患の早期発見を目標に「超聴診器(心疾患診断アシスト機能付遠隔医療対応聴診器)」を開発している研究開発型スタートアップです。

 聴診器は誰もが知っている医療機器の1つですが、200年以上大きな技術革新もなく医療従事者の経験と聴覚に頼らざるを得ないことが課題でした。そこで当社は、AIを用いた心疾患の診断をアシストする機能の実装を目指すことにしました。心電と心音を同時に取得するハードウェアと心筋活動電位の発生タイミングをトリガーにして心音を解析するソフトウェアの開発や、全国の医療機関での多施設臨床研究を実施しています。

 今後はAI医療機器としての承認・上市はもちろんのこと、遠隔聴診対応ビデオチャットシステムと組み合わせることで、遠隔医療領域における社会実装への取り組みも進めています。


5)クローン病 治療反応予測AI

https://aitimes.media/2021/09/03/8889/

クローン病は炎症性腸疾患のひとつで、消化管の様々な部位に炎症や潰瘍を生じ、病変部と正常部が繰り返す「非連続性病変」を特徴とする。本邦においても指定難病に定められ、登録患者数は増加の一途を辿っている。近年の研究から、クローン病治療薬であるウステキヌマブの反応が患者によって異なることが報告されているが、その原因は明らかにされていなかった。中国・四川大学の研究チームは、遺伝子転写プロファイリングに基づき、ウステキヌマブへの反応性を予測する機械学習モデルを開発した。Immunity, Inflammation and Diseaseから1日公開されたチームの研究論文によると、86のクローン病サンプルと26の正常サンプルを含むGSE112366データセットを解析し、この成果を得たという。まず発現変動遺伝子(DEGs)を同定し、Gene Ontology (GO) とKyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) によるパスウェイ解析を行ったのち、ラッソ回帰によってウステキヌマブ反応予測モデルを構築した。研究では計122個のDEGsが同定され、クローン病患者では免疫応答経路が有意に濃縮されていることが明らかになった。ウステキヌマブ反応予測のための4つの遺伝子(HSD3B1、MUC4、CF1、CCL11)からなる回帰式は、トレーニングセットとテストセットにおけるAUCとして、それぞれ0.746と0.734を示していた。






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