大原薬品工業
大学とも連携。脳梗塞の診断支援AIの実現に向けた開発を開始
- 共同開発
- 医療
AIを医療に活用する多くの試みがなされていますが、課題も少なくありません。ディープラーニングは注目の技術である一方で医療分野には適用が難しかった大きな2つの要因があります。
まずは多くのデータを集めるのが困難であること。医療の疾病に関するデータは、個人情報の問題があり、匿名化処理をするにしても症例を集めることなかなかできません。症例が希少なものであればなおさら困難を極めます。HACARUSの採用するAI・スパースモデリングは、「少量データでも扱える」ことが特徴であり、これは、データを集めることが極めて難しい医療分野だからこそ力を発揮します。
次に、AIだけで医療は完結しないこと。AIは決まった方針の中で解を出すことに優れていますが、患者の状態、社会とのつながり、家族関係などのさまざまな視点から総合的にその人にとっての解を導き出すことはできません。AIからの各種サポートがあったとしても、当然ながら最終的な判断は医師に委ねられます。
その際に「理由はよくわからないが、AIがこういう結論を出している」という結果を判断材料にする方はないでしょう。どこにどんな不具合が潜んでいるか予測もできません。医療の最前線に立つ医師を、AIがサポートするためには「その結論に至った理由がわかる」といった解釈も必要です。これもまた、ディープラーニングには難しく、HACARUSのスパースモデリングだから実現できる特徴の一つです。
HACARUS×医療の可能性