【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介(2020年3月第3週版)

   
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最新研究をサクっとキャッチアップできる「今週の5本」シリーズ。今週のメディカルAI編では、以下の5つの最新研究に注目していきます!医師であり手術支援AI開発企業のCEOである、河野健一先生からのコメント付き!(バックナンバーはこちら

目次
新型コロナウイルスの感染リスクをAIアプリで判断
血液成分から肥満リスクを推定
AIの画像認識で、未診断の画像からがんの種類を予測
手の震えをAIで予測、運動障害支援ロボット
「睡眠分析にはAIが必要」米国睡眠アカデミーが声明

新型コロナウイルスの感染リスクをAIアプリで判断






新型コロナウイルスの検査人数増加に伴い、医療従事者がリソース不足に陥る「医療崩壊」が話題になっています。重症患者の治療を優先するためには、患者ごとにリスクを正しく見積もる必要があります。

アメリカのオーガスタ大学の研究者らは、新型コロナウイルス感染リスクを判断できる、AI搭載型のアプリを提案しました。年齢、性別、人種、中国へ旅行した人との接触歴などの情報や、発熱や頭痛などの症状に関する質問に答えることで、AIが感染リスクを4段階で判断してくれます。このアプリは、本当に病院に行くべきかどうかの判断に役立つでしょう。

河野健一先生
河野健一先生

「医療崩壊」、「病院崩壊」を防ぐことは非常に重要です。このようなアプリや画像診断AIが次々と開発されていますが、事実情報を遅延なく共有できることが大切になってくると思われます。台湾や東京都などでは、マスク在庫や感染動向の情報をGitHubなどで開示しています。

今後、入院患者数が増えるようになれば、病院の受け入れ可能病床数を開示することで、「病院崩壊」のシナリオを早めに防止することができる可能性があります。そこには色々なハードルが存在しますが、病院をデジタル化する機会とも捉えられます。

ソース:Identification of COVID-19 Can be Quicker through Artificial Intelligence framework using a Mobile Phone-Based Survey in the Populations when Cities/Towns Are Under Quarantine

関連の研究事例▼

新型コロナの動きを追えるか。AIによる地域別リスクマップ

血液成分から肥満リスクを推定

肥満は外見の良し悪しに影響するだけでなく、糖尿病や高血圧といった生活習慣病のリスクを高めます。健康に長生きするには、肥満を解消することが望ましいです。

ブラジルのカンピーナス大学の研究者らは、患者の血液サンプルの質量分析データから、肥満や生活習慣病リスクのある成分(バイオマーカー)をスクリーニングするソフトウェアを開発しました。このソフトは、機械学習アルゴリズムのランダムフォレストによって発見された18つの肥満関連成分を検出します。得られた結果は、患者への適切な生活指導に役立てることができるでしょう。

河野健一先生
河野健一先生

肥満になると様々な病気になりやすくなります。そのため、リスク評価は重要です。この次のステップとしては、肥満のリスクがある場合、もしくは肥満の場合に、アプリで肥満を改善・管理する方向に行くと思われます。

また、個人的な感覚として、このような構造化データの解析の場合、深層学習ではなく、ランダムフォレストXGBoostなどの方が精度が出やすいように思います。

ソース:Novel blood test points to risk of weight gain and diabetes

関連の研究事例▼

ダイエットはAIで効率化できるか。料理の栄養素をすぐ測定

AIの画像認識で、未診断の画像からがんの種類を予測

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