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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
咳やくしゃみの音からインフルエンザ患者数を予測
AI開発時の臨床データ利用の倫理的提言
定期がん健診に来てくれる人を増やす
どの薬が効果的か？AIが判断
画像認識AIの過大評価には注意

咳やくしゃみの音からインフルエンザ患者数を予測

インフルエンザなど感染症が流行した際には、感染者数を適切に予測することで、ワクチンや医薬品を効率的に分配することができ、必要な人に必要な医療を届けられることにつながります。

米国・マサチューセッツ大学アマースト校の研究者らは、インフルエンザ症例数を予測するAIシステム「FluSense」を開発しました。FluSenseは、待合室などの公共スペースにいる患者の咳やくしゃみの音や、サーモグラフィー画像を監視することで、毎日のインフルエンザ症例数を95%の精度で予測することができます。病院単位での患者の把握に役立ちそうですね。

河野健一先生

コロナの影に隠れてしまっていますが、昨年の日本のインフルエンザ感染者数は1,000万人（推定）を超えており、毎年、約10人に１人は感染します。感染者数が増えれば学級閉鎖などにも繋がります。

そのため、音や画像（サーモグラフィー）のような非侵襲的かつ持続的なモニターで、感染者数を予想できるようになれば、早めの対策ができそうです。

あとは、どれくらい先を予想できるかが重要です。例えば１週間後の予想ができれば価値が高くなります。

ソース：FluSense: A Contactless Syndromic Surveillance Platform for Influenza-Like Illness in Hospital Waiting Areas

☆音声のみならず、AIは国民の声も拾えます！
▶　国民の隠れた本音をミエル化できるか。医療満足度をSNSから分析

AI開発時の臨床データ利用の倫理的提言