AI×医療に取り組む企業7選 -AIは医療をアップデートするか!? –

 

AINOW編集部のまさおです。

AI(人工知能)の進歩によって、医療が進化しています。例えば、がん研究においてAIが活用され、Preferred Networksが少量の血液から14種のがんを発見する取り組みを発表するなど、医療へのAI(メディカルAI)の導入が進んでいます。

▼記事:PFNとPFDeNAが14種のがんを少量の血液で判定する研究を開始

PFNとPFDeNAが14種のがんを少量の血液で判定する研究を開始

国内では2018年にメディカルAI学会が発足。日本独自の優位性を活かしたメディカルAIの研究開発が盛んになってきました。

「日本独自の優位性を保つ」日本メディカルAI学会が描く日本医療の戦略

果たして、病気にならない未来、病気が治る未来が来るのでしょうか!?
この記事では、メディカルAIに取り組む企業をまとめて紹介します。

AIに可能性!? 医療現場が抱える課題

なぜ医療の現場においてAIの活用が注目されているのでしょうか?
まずは、医療の分野でAIが注目されている理由を考察してみましょう。

  1. 少子高齢化に伴う医療費の増大
  2. 膨大な医療データの活用
  3. 医療における労働問題

少子高齢化に伴う医療費の増大

日本は、非常にハイペースに少子高齢化が進行しています。

2018年現在、、4人に1人が65歳以上の高齢者という現状で、今後も恐ろしいペースで高齢化が進行していくと予想されています。

内閣府の調査によると2040年には3人に1人が高齢者になると予想されており、AIによる病気の予測など、予防治療を強化していくことが大切です。

膨大な医療データの活用

医療分野においては問診票や薬の処方箋、診察での画像データなどなど、さまざまなデータが蓄積されています。ここでAIの出番です。

ディープラーニングなどのAI技術では学習の際に多くのデータが必要になります。 そこで、これらのビッグデータを用いることによって、画像診断や業務効率化、ロボットによる診察など、活用の範囲が広がっていくことが期待されます。

医療における労働問題

医療現場での労働環境が長年問題とされてきました。

雇用者(年間就業日数200日以上・正規職員)について、1週間の労働時間の実績をみると医師の41.8%が週60時間の労働時間以上です。雇用者全体でみると14.0%ということを考えると、他業種に比べて極めて労働時間が長いことが分かります。

医療分野における労働をいかに効率化できるかということが求められています。その点において、AI技術を活用していくことが重要です。

医療現場でAIに取り組む企業7選

蓄積したデータが多い医療現場において適材適所でAIを活用すれば、診断の効率化が見込めます。実際に多くの企業が医療×AIの分野で研究開発にあたり、医療をAIでアップデートするために力を入れています。

今回は実際にAIを用いて医療サービスを行っている企業をピックアップしました。

株式会社Preferred Networks

機械学習のフレームワーク「Chainer」を提供する国内を代表する企業。事業の大きな軸として「バイオヘルスケア」を掲げており、2016年より、国立がん研究センター、産総研と協業して研究を進めている。

DeNAとの合弁企業である株式会社PFDeNAは、2018年10月に少量の血液から14種のがんを判定するシステムの共同研究を開始すると発表し、話題にもなった。

株式会社9DW

人工知能を通じた世界平和の実現をビジョンとして掲げる企業。2018年10月11日に発表された「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」 (戦略的イノベーション想像プログラム)にも採択されている。

主な取り組み

  • 診断レポートなど医療事務の支援
  • パーソナライズされた人工歯の3Dモデルの作成

AIホスピタルに採択された9DW / 総務省と都市開発にも取り組む政府に評価された技術力

エムスリー株式会社

医療従事者専門サイト「m3.com」を運営している。2018年にはAI、特にディープラーニング分野の若手起業家育成を目指すAI特化型インキュベーターDEEPCOREやNVIDIAと連携して、医療系AI分野における産業育成を支援するプログラムを開始すると発表している。

主な取り組み

  • 資金面・PR活動の支援
  • 質の高い教師データの作成を支援

aiwell株式会社

大学などの研究機関による次世代検査技術や、ライフログによる「健康の見える化」を進め、データの蓄積・サービスの開発を行っている。血液3滴で30項目の精密検査が可能な「アイウェルケア」の開発に成功したことで話題に。

主な取り組み

  • 「AIパーソナライズ」・・・連携した企業のビッグデータを元にパーソナライズされた価値を提供
  • 「AIプロテオミクス」・・・タンパク質の変化から生物の予兆と変化を発見する

アイメッド株式会社

アイメッド」というアプリを開発。病院の検索と予約。AIによるセルフ面談。医師とのオンライン面談までできる、医療型総合アプリを開発。

主な取り組み

  • AIによるセルフ面談

エルピクセル株式会社

ライフサイエンス領域の画像解析ソフトウェア・システムの研究開発に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業。独自の画像解析に関する知識と経験を活かし、自己発信型の研究者支援アプリケーションを提案している。人工知能を活用した医療画像診断支援時術を開発したほか、人工知能を活用したクラウド型画像解析プラットフォーム「IMACEL」を公開している。

主な取り組み

  • 電顕画像の撮影・結合の自動化と領域探索を行うソフトウェア群を開発
  • MRI データからのガン細胞種別判定

TXP Medical 株式会社

業務効率の向上とデータ収集効率改善を両立する新技術を取り入れた、急性期医療データシステムの開発。医療スタッフと患者の双方が幸せになるような新しい医療体制の構築を目指している。

主な取り組み

  • 音声入力、動画解析、CT 自動読影などの新技術を取り込み、記録業務負担の軽減化

一般社団法人日本AIメディカル学会

AI×医療を推進する団体が2018年に誕生しました。一般社団法人日本メディカルAI学会です。

日本において長期的に行われてきた医学研究をさらに加速させるため、蓄積されたデータを活用し、AI(人工知能)技術で解析する体制の構築を進めようとしています。

具体的にはプリシジョン・メディシンと呼ばれる個々に最適化された医療の実現を目指し、現場の医療機関と密接な連携をとって最先端のIT技術を医療に導入していき、日本がメディカルAI分野で世界を牽引していくことを目指しています。

「日本独自の優位性を保つ」日本メディカルAI学会が描く日本医療の戦略

まとめ

いかがでしょうか。医療の分野においてもAIの活用が進んできました。

特に、画像認識や事務的な記録などはAIとの相性が良さそうです。

一方で、抽象的な患者の主張を読み取ることや、患者の意思決定に寄り添う医師の社会的役割は、引き続き残っていきそうです。

※野村総合研究所の発表では、人工知能やロボット等による代替可能性が低い職業として「医療ソーシャルワーカー」「小児科医」「精神科医」「理学療法士」が挙げられている。(参照:https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/news/newsrelease/cc/2015/151202_1.pdf)

人とAIがお互いの強みを生かしながら助け合うモデルとしても医療には期待大です。

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