治療にAIを活用したいと考える医療者の大きな壁となるのが、「どうやってデータを集めるか」です。個人情報などの観点からも他の医療機関との連携も簡単ではなく、匿名化処理するにしても、ただでさえ忙しい現場に依頼することは大変心苦しいものです。希少疾患のデータはなおさら難しいでしょう。
そういったデリケートな医療現場の実情を踏まえ、最低限の負担で活用できるAI。それが少量データで使えるHACARUSのスパースモデリングです。
疾患のみならず、患者の状況なども踏まえて総合的に判断するのは、AIがどんなに発達しても、人の役割です。AIはいわば、決められた方針の下、安定したパフォーマンスを発揮する疲れ知らずのアシスタントと言えます。
しかし、AIで有名なディープラーニングは優秀ではあるものの、結論に至った理由はブラックボックス化されていて「なぜそう判断したのか」分かりません。
「よく分からない治療」を提案する医師はいないでしょう。人の命を預る大切な判断に、使える材料を提示できなければ意味がありません。
だから、HACARUSは「その結論に至った理由」がわかるスパースモデリングにこだわります。
AIによる医療サポートは、人手不足の状況にこそ期待されます。医療僻地などはその典型例でしょう。
HACARUSのスパースモデリングは、その軽量性からエッジ端末上にも導入が可能であり、ネットワークから外れても学習し続けることができる。
だから、医療僻地などの環境下でも優秀なアシスタントとして、力を発揮し続けます。
ジェネラル診療を求められる町の診療所には、専門医でなければ診断が難しい患者さんもやってきます。AIに専門医の知を学習させることで、難しい疾患の兆しを見つけることにも役立ちます。
HACARUSのAIは、ゲノム解析における研究・分析でも力を発揮します。
DNA配列、構造変化、遺伝子発現、ゲノムスケールでの調節および機能要素アノテーションなどを含む、遺伝的特徴の識別、測定、比較などを支援します。
損傷した細胞や組織の再生、病変した臓器の治療法の開発。再生医療の素材となる治療用幹細胞や臓器の生成など、再生医療に関するいろいろな場面でも、HACARUSのAIアルゴリズムを活用することができます。
医療情報が膨大に増え続ける中、それを集め、総合的に判断をすることは極めて難しくなってきています。HACARUSのAIツールなら創薬プロセスを簡素化できます。パターン認識、材料情報学、データモデリングに重点を置いた機械学習で、創薬のスピード化に貢献します。
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