ブロックチェーンは医療にどう活用できるのか：医療情報：日経デジタルヘルス
「ビットコイン」に代表される仮想通貨を支えるブロックチェーン技術。これを医療に応用しようという動きが出てきた。電子カルテをはじめとする医療・健康情報記録の共有、医薬品のサプライチェーン管理などへの活用が見込まれている。 仮想通貨やビットコインという言葉が、ここ1～2年でかなり耳なじみのあるものになった。「投資対象として、ビットコインに関心を持つ医師は少なくない。しばしばビットコインが話題にのぼる」。そんな声も聞こえてくる。 そして現在、ビットコインなどの仮想通貨を支える技術を、医療に応用しようという機運が高まっている。ブロックチェーンと呼ばれる技術がそれだ。電子カルテやPersonal Health Record（PHR）などの医療・健康情報記録をさまざまな医療機関で共有できるようにする仕組みのほか、医薬品のサプライチェーン管理、医療従事者の資格認定など、期待される用途は幅広い。 データの
佐賀大学とオプティム、AIによる眼底画像診断など未来型医療の研究成果を発表
佐賀大学とオプティムは2016年12月22日、医療に人工知能（AI）やIoT（インターネット・オブ・シングス）を活用する共同研究の成果を二つ発表した。一つは、深層学習を用いて眼底画像から目の疾患を診断する研究。もう一つは、救急隊員にスマートグラスを配備して搬送先の病院と現場映像を共有する研究である。スマートグラスはすでに緊急車両やドクターヘリで実用しているという。 佐賀大学とオプティムは2016年3月から、企業などが参画するバーチャルな研究所「佐賀大学プロジェクト研究所」の一つとして、IT技術を活用した未来型の医療を研究する「メディカル・イノベーション研究所」を運営している。佐賀大学医学部の知見、医学部付属病院の臨床、オプティムのAIおよびIoT技術を組み合わせた医療を研究している。 今回、一定の研究成果が得られたことから、取り組み内容を発表した。 研究成果の一つは、目の血管を写した眼底画
医療分野で深層学習の応用進む、がん診断や転倒予測など
医療分野で、ディープラーニング（深層学習）をはじめとする人工知能（AI）の活用が加速している（図）。AIの知見を持つベンチャー企業が、大量の臨床データを蓄積する医療機関などと手を組み、診療などに役立つAIを開発。成長市場である医療の領域に切り込む。 国立がん研究センター、ベンチャー企業のPreferred Networks、産業技術総合研究所は2016年11月29日、がん治療にAIを使うシステムを開発する計画を公表した。同じくベンチャー企業のエルピクセル、FRONTEOも医療機関などと組み、2017年にAIの実用化を目指す。医療にAIを持ち込むことで、診断に要する時間を短縮できるほか、医者や研究者では発見が難しかった新たな知見を得られる可能性がある。 複数形式データを深層学習で分析 国立がん研究センターらが始めたプロジェクトは、総額3億8000万円の予算を投じ、がんの診断や治療などにAIを
2015年のネットバンキング不正送金被害額は30億7300万円、過去最悪に
警察庁は2016年3月3日、2015年のインターネットバンキングの不正送金被害を公表した。被害額は2014年比1億6300万円増の約30億7300万円で過去最悪となった。件数は1495件で381件減ったものの、個人口座と比べて預金額や送金限度額が大きい法人口座の被害が拡大し、全体的な被害額が増えた。 マルウエア（悪意のあるソフトウエア）やフィッシングサイトによる被害を集計した。被害額の内訳をみると個人口座での被害額は16億700万円で前年から2億1500万円減少。一方で、法人口座での被害額は14億6600万円で前年から3億7800万円増加した。 手口は巧妙化しており、スマートフォンなどにSMS（ショート・メッセージング・サービス）を送信して偽サイトに誘導するフィッシングが初めて確認されたという。こうした中、被害を受けた個人口座の75％がワンタイムパスワードを利用しておらず、法人口座の67.
人工知能ブームだから“空想情報科学エンジニア”になろう
世は人工知能ブームである。テレビや一般紙にも「人工知能」という言葉が躍る。期待感を抱かせるキーワードであると言いたいところだが、欧米企業が人工知能関連で大きな投資をしているニュースに触れるたび、日本企業の存在感の薄さを感じる。 筆者はこれまで人工知能関連の書籍や高額レポートに携わってきた。それらを通して痛切に感じるのは「日本企業の動きのにぶさ」である。このコラムは経営者向けではないので、「企業としてどうすべきか」を論じるつもりはない。本記事では、ITエンジニアに向けたメッセージを考えてみたい。 ITエンジニアならピンとくる 筆者からのメッセージは「もっと空想してほしい」だ。人工知能の応用を考えるのに日本のITエンジニアはふさわしいポジションにおり、ITエンジニアの“空想”が次々と新ビジネスを生み出す可能性があると考えるからだ。 正確な定義を無視して話を進めるが、筆者による人工知能のざっくり
“唇”で採血なしに血糖値測定
東北大学大学院 医工学研究科・工学研究科 教授の松浦祐司氏らの研究グループは、遠赤外線を使って、採血なしで血糖値を測定できる手法を開発した（pdf形式のニュースリリース）。病院のベッドサイドで使える血糖値モニタリング装置や、小型で安価なヘルスケア機器としての実用化を目指す。 現行の血糖自己測定法は、指先から少量の血液を採取する侵襲的な方法だ。これに対し最近では、近赤外線を人体に照射し、その一部が血液中のグルコースに選択的に吸収されることを用いた測定手法の提案が増えている。ただし、近赤外線に対するグルコースの吸収は非常に小さく、正確な測定は困難だったという。 対して、波長10μm付近の遠赤外線はグルコースに強く吸収される。原理的には高精度のグルコース測定が可能だが、皮膚のごく表面で遠赤外線がすべて吸収されてしまうために、従来は血糖値を正確に測定することは難しかった。 研究グループは今回、遠赤
何でもスマホで即予約、“Uber化”するヘルスケア
シェアリングエコノミーの可能性を世に示した、米Uber Technologies社の自動車配車アプリ「Uber」。そのビジネスモデルが、交通以外の領域にも活用され始めた。 アプリから洗濯物のピックアップを予約すると、クリーニングして宅配してくれる「Washio」や、生鮮食品の買い物を代行してくれる「Postmates」といった多様なサービスが展開されている。これらは、直ちにサービスが提供されるオンデマンドサービスとして「Uberライク」「Uber for X」と形容される。 “Uber流”とでも呼べるこうしたオンデマンドサービスの潮流は、ヘルスケアの領域にも起こっている。スマートフォンから医師を呼べるサービスや、チャットやビデオ通話で医師にすぐに相談できるサービス、医薬品を即座に宅配してくれるサービスなどが相次ぎ誕生。これらのオンデマンドヘルスケアサービスは「Uber for Health
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