オリンパス、国内初の「内視鏡AI」が見る課題
オリンパスは3月8日、内視鏡画像を解析して医師の診断を支援するAI（人工知能）製品を発売した。検査中にリアルタイムで腫瘍を判別できる。内視鏡分野で薬事承認を受けたAIは同製品が初めて。しかし、海外に目を向けると既に実用化された「医療用AI」もあり、開発競争は激しさを増している。 オリンパスは3月8日、医療用AI（人工知能）の「EndoBRAIN（エンドブレイン）」を発売した。内視鏡画像を解析して、検査中にリアルタイムで大腸がんを判別できる。内視鏡分野で国内の薬事承認を得たAI製品は、エンドブレインが初めてだ。 大腸にできる「イボ（ポリープ）」のうち約8割は「良性腫瘍」とされ、内視鏡で撮影したポリープの形状や表面の構造から、医師が切除の必要性を判断できる。しかし実際の診断には熟練した技術が必要で、正診率は7割程度にとどまっていたという。このため、良性腫瘍だと判断したポリープが実はがんだったと
株式会社エムネスの導入事例：診断専門医不足を GCP を活用した遠隔画像診断システムが解決。AI を活用した臨床研究で脳動脈瘤の発見精度 85％～90％ を実現 | Google Cloud 公式ブログ
近年の著しい医師不足を解消するためには、育児休暇中の医師や海外留学中の医師が、いつでも、どこでも画像診断ができる仕組みを実現することが必要です。クラウドサービスと AI を融合した遠隔画像診断システムで、より安定した、質の高い診断サービスの提供を目指す株式会社エムネス。同社の取り組みについて、話を伺ってきました。 ■ 株式会社エムネス 遠隔画像診断を中核に、医療技術と IT を融合させた医療ネットワークを構築。「医師も患者も、最大限の恩恵を受けられる IT を。」という理念に基づき、遠隔画像診断サービス、遠隔病理診断サービス、医療支援クラウドサービス、スマホ診療システム、検診支援サービス、CT レンタルサービスを事業として展開。さまざまな医療機関との関係を強化することで、医療の均てん化や質の向上を目指しています。■ 写真左から LOOKREC事業部 システムエンジニア 森藤 敏之 氏LOO
ＡＩが医師に「圧勝」の衝撃 医療は変わる？医師の見解は（市川衛） - エキスパート - Yahoo!ニュース
人工知能（ＡＩ）の躍進が、大きなニュースになっています。 今年5月には将棋の佐藤天彦名人が、将棋ＡＩのPONANZA（ポナンザ）に敗れたことが話題になりました。 実はいま、医療の分野でも、ＡＩと医師の成績を比べる研究が次々と行われています。 今月12日にＪＡＭＡ（アメリカ医師会雑誌）に掲載された論文では、乳がんの転移を調べるための画像判定にＡＩ（注１）が挑み、11人の医師と成績を比べたところ、大幅に上回ったことが示されました。 ７つのシステムが医師の成績を上回る この論文は、2016年に行われたコンテスト「CAMELYON16」の結果をまとめたものです。コンテストには世界中の研究者が参加し、画像から乳がんの転移を調べるシステムを開発、成績を競いました。 文献１より引用 上の画像の左は、実際の患者さんの体の一部（リンパ節）を拡大した顕微鏡画像です。黄色い線で囲われているのが、がんの転移がある
ビッグデータとアミノ酸でがんのリスクがわかる
先日、体内のアミノ酸の濃度でがんなどの病気にかかるリスクが分かる、という話を聞いてびっくりした。アミノ酸と言えば、真っ先に浮かんでくるのが“うまみ”の成分であるグルタミン酸（アミノ酸の一種）と、それを商品化して大企業に成長した味の素くらい。しかし筆者の限られた知識では、グルタミン酸も味の素も、医療や病気の検査には結びつかない。 実は先日、「医療ビッグデータ・サミット2016」（2016年2月26日、主催：日経デジタルヘルス）で、その研究に従事している味の素研究開発企画部・総合戦略グループ課長の野口泰志氏（写真）の講演を拝聴した。タイトルは「大規模臨床アミノ酸データに基づく疾病の早期発見 ～アミノインデックスとその将来展望～」。アミノインデックスとは、体内のアミノ酸濃度のバランスから現在の健康状態や病気になる可能性を明らかにする検査。簡潔に言うと、血液中のアミノ酸の濃度を計測すれば、がんなど
順天堂大学、ResearchKitを用いたiPhoneアプリを3本公開 - 臨床研究も開始
順天堂大学は、Appleの医学・医療研究および健康リサーチ向けに設計したオープンソース・ソフトウエアフレームワーク「ResearchKit」を利用して、「診察室以外でも身体の状態を診る」をコンセプトにしたアプリを3種リリース。同時に臨床研究を開始した。 今回リリースされるアプリはロコモーティブシンドローム(詳細は後述)、パーキンソン病、気管支喘息の調査にフォーカスしたもの。同大学ではiPhoneの高い普及率に着目し、Apple Watchなどのウェアラブル端末の可能性を追求すべく、調査および、研究に着手したとコメントしている。iPhoneのタイムスタンプ機能、GPS、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計などを利用して収集された運動・環境データが加わることで、より多面的な病態把握が可能になると思われる。また、これらの臨床研究の進展により、一層、質の高い診断・治療の貢献が期待される。 これまで、
がん検診は人工知能で！Deep Learningが悪性腫瘍を見逃さない
がん検診を受けるなら、人工知能を導入した病院に行くべきだ。人工知能をがん検診に応用することで、悪性腫瘍を高精度で見つけ出す技術の開発が進んでいる。メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出す。人工知能の進化が、多くの人命を救うと期待されている。 イメージデータから病気を判定 Deep Learningで、イメージ解析精度が飛躍的に進化している。サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している。イメージデータをDeep Learningの手法で解析し、病気を判定する（上の写真）。イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われる。検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定する。 Enlitic
ナショナルデータベースとデータヘルス――その可能性と課題
診療報酬明細書（レセプト）や特定健診など、さまざまな医療情報の電子化とその活用は、ヘルスケアや医療の世界をどのように変えるのか。その時、個人の医療情報はどのように守られるべきか――。「医療情報の利活用と個人情報保護」と題し、こうしたテーマを議論するシンポジウム（主催：東京大学大学院医学系研究科 医療経営政策学講座）が2015年1月17日、東京都内で開かれた。 基調講演には、医療情報の活用に向けた施策を主導する立場から、厚生労働省保険局 総務課長の大島一博氏が登壇。「我が国における医療情報の活用と個人情報保護の動向」と題して講演した。 大島氏はまず、医療情報の活用を促す契機となる動きは、大きく3つあると指摘した。第1に、2008年ごろに始まった「レセプトや特定健診結果の電子化」。第2に、「社会保障・税番号制度（マイナンバー）の導入」を受けて2017年ごろから始まる見通しの自治体間などでの情報
在宅療養患者の服薬状況はどのように把握されているのか
在宅療養患者が医師の処方通りに服薬できないことは多くの国が抱える社会問題であるが，服薬不良を医師が把握し，訪問薬剤指導などを指示することによって大幅に改善できる可能性がある．我が国では在宅療養患者の80% 程度が介護保険対象者であり，介護チームのケアマネージャが患者の療養生活支援を計画提案している．そこで本研究ではセンサ付き薬箱システムを用いた客観的服薬状況データと，医師およびケアマネージャへのアンケートによって“どうして医師が在宅療養患者の服薬不良を把握できないのか” の解明を図った．その結果，ケアマネージャは通常，患者や家族へのヒアリングによって服薬状況を把握しているため，服薬時刻など医師が重要視している項目に関するデータに基づいた判断をしていなかったことが明らかになった．センサ付き薬箱システムのような細粒度に服薬情報を提供できる仕組みを導入することで，服薬良好と判断されていた患者の中
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機械学習を知らない皮膚科医が、皮膚がんの診断支援AIを試作できたワケ
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