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  • 難病の早期発見へAI活用、東京医科歯科大と日立 特集・解説 デジタルヘルス事例 難病の早期発見へAI活用、東京医科歯科大と日立 オープンイノベーション制度に基づく連携協定を締結 東京医科歯科大学(TMDU)と日立製作所は2018年4月19日、難病を鑑別診断する仕組みの研究開発に関する連携協定を結んだ。東京医科歯科大の難病に関する知見やデータと日立の医療機器や人工知能(AI)技術などを基に、専門医がいない病院や診療所でも潰瘍性大腸炎やパーキンソン病などの難病を早期発見し、早期介入できることを目標にする。 [2018年04月23日]
  • 「尿でがん検査」、日立と名大病院が実証試験 特集・解説 デジタルヘルス事例 「尿でがん検査」、日立と名大病院が実証試験 2020年代初めの実用化を目指す 日立製作所は、尿を用いたがん検査の実用化に向けた実証試験を2018年4月に開始する。名古屋大学医学部附属病院とシミックファーマサイエンスが協力し、半年間をかけて実施。尿検体の管理や搬送方法、検査のコスト構造などを分析し、実用化に向けた課題を洗い出す。この実証試験を踏まえて「2020年代の初めごろに実用化したい」(日立製作所 研究開発グループ 基礎研究センタの坂入実氏)という。 [2018年04月20日]
  • CT装置見下ろすAIカメラ、患者に合わせ撮影最適化 展示会・学会速報 2018国際医用画像総合展(ITEM 2018) CT装置見下ろすAIカメラ、患者に合わせ撮影最適化 シーメンス、X線CT装置に「FAST 3D Camera」搭載 「医用画像診断ではこれまで、精度や分解能、撮影速度に軸足を置いていた。今後は患者一人ひとりの性別や体型、生活習慣などの違いを考慮して撮影条件を設定し、より正確な診断や治療効果の定量化を実現したい」。シーメンスヘルスケア 執行役員 ダイアグノスティックイメージング事業本部 事業本部長の黒木慎也氏はこう話す。同社はプレシジョンメディスン(個別化医療)の推進をうたい、「2018国際医用画像総合展(ITE... [2018年04月20日]
  • 富士フイルムがエルピクセルと提携、診断支援にAIを ニュース 富士フイルムがエルピクセルと提携、診断支援にAIを 富士フイルムは、デジタルヘルスベンチャーのエルピクセルと提携した。両社は、医療画像の診断支援に用いられる人工知能(AI)技術に関するパートナーシップについて合意。エルピクセルが開発する診断支援AI技術を、富士フイルムの医用画像情報システム(PACS)に搭載することを目指す。 [2018年04月13日]
  • キヤノンメディカルとNVIDIAが業務提携 ニュース キヤノンメディカルとNVIDIAが業務提携 医療機関でのAI活用の研究・普及を加速 キヤノンメディカルシステムズは2018年4月11日、米NVIDIA社の日本法人と医療研究機関向けディープラーニング研究インフラの開発・販売に関する業務提携に合意したと発表した。医療・研究機関でディープラーニングを活用した研究への取り組みを加速させ、医療現場におけるAI(人工知能)の普及を目指す。 [2018年04月11日]
  • 東北大、ディープラーニングで乳がんエコーの腫瘤識別 ニュース 東北大、ディープラーニングで乳がんエコーの腫瘤識別 SASとの産学連携で研究を開始 東北大学大学院 医学系研究科は、ディープラーニングを用いて乳房エコー検査(乳腺超音波検査)画像内の腫瘤を識別することを目的とした研究を開始した。ディープラーニングによる自動診断が実用化すれば、画像診断の際の医師の負担軽減、偽陽性による無用な侵襲的検査や患者の心理的負担の回避などが可能になるとする。 [2018年04月09日]
  • 田中耕一氏に聞く、アルツハイマー病変早期検出の意義 特集・解説 デジタルヘルス・インサイド 田中耕一氏に聞く、アルツハイマー病変早期検出の意義 ノーベル賞技術を活用、わずか0.5mLの血液から わずか0.5mLの血液からアルツハイマー病変を超早期に検出する――。そんな技術を島津製作所と国立長寿医療研究センターが確立した。今回の成果はアルツハイマー病の診断や治療にどう寄与する可能性があるのか、田中氏など開発チームに話を聞いた。 [2018年03月28日]
  • キヤノンメディカル、ディープラーニングをMRI撮像に応用 ニュース キヤノンメディカル、ディープラーニングをMRI撮像に応用 熊本大学、ボルドー大学と共同研究を開始 キヤノンメディカルシステムズは、ディープラーニングをMRI撮像に適応するDeep Learning Reconstruction(DLR)と呼ぶ技術に関して、熊本大学および仏ボルドー大学(Bordeaux University)との共同研究を2018年3月に開始した。超高分解画像撮像による臨床検査の確立など、次世代MRI技術の開発につなげる。 [2018年03月22日]
  • 国がん東病院、73種の遺伝子異常を血液で解析 ニュース 国がん東病院、73種の遺伝子異常を血液で解析 臨床研究を開始、リキッドバイオプシーによる個別化医療へ 国立がん研究センター 東病院は、リキッドバイオプシーに関する臨床研究を2018年2月に開始した。結腸・直腸がんを含む消化器・腹部悪性腫瘍の患者を対象とする。血中を循環する腫瘍DNAの断片を低侵襲で迅速に解析するため、従来の腫瘍組織の生検が持つ課題を克服することが期待される。 [2018年03月13日]
  • 日立、糖尿病治療薬の選択支援システムを開発 ニュース 日立、糖尿病治療薬の選択支援システムを開発 日立製作所は、米国のユタ大学(The University of Utah)と共同で、糖尿病治療の処方薬選択支援システムを開発した。電子カルテ画面上で糖尿病治療薬のデータを比較しながら、医師と患者が話し合いにより治療方針を決める共有意思決定(Shared Decision Making)を行うことができる。長期に渡る治療を納得して続けられるようすることを狙う。 [2018年03月12日]
  • 「抗がん剤開発のパラダイムシフト」を日本に 特集・解説 デジタルヘルス事例 「抗がん剤開発のパラダイムシフト」を日本に 国立がん研など3者、日本人がん患者由来PDXライブラリー整備事業 国立がん研究センター、LSIメディエンス、医薬基盤・健康・栄養研究所は、「がん医療推進のための日本人がん患者由来PDXライブラリー整備事業」を2018年3月1日に開始する。患者腫瘍組織移植モデル(PDX; patient-derived xenograft)を非臨床試験に用いることにより、新規抗がん剤の研究・開発を効率化するとともに、日本人の特性に合った新薬や希少がん・難治がんの新薬開発を支援して... [2018年02月22日]
  • 幻肢の痛みをVRで癒す! 特集・解説 デジタルヘルス事例 幻肢の痛みをVRで癒す! 切断した腕がナイフで刺されている、失ったはずの足がこむら返りしている――。存在しない“幻”の四肢が痛む「幻肢痛」と呼ばれる神経障害性疼痛に対し、患者負担の少ない治療の開発が進んできた。バーチャルリアリティーや磁気刺激を用いた治療法だ。これら非侵襲的な治療法が実用化されれば、薬物療法で十分な治療効果が得られない患者への新たな選択肢となりそうだ。 [2018年02月21日]
  • 東芝、経営危機でも「重粒子線」を残したワケ 特集・解説 デジタルヘルス・インサイド 東芝、経営危機でも「重粒子線」を残したワケ 2018年の年明け、キヤノン傘下で新しい医療機器メーカーが誕生した。「キヤノンメディカルシステムズ」。2016年12月にキヤノンが買収した旧・東芝メディカルシステムズだ。X線CT装置で国内首位のシェアを持つ画像診断装置大手である。 [2018年02月07日]
  • 慶応医学部ベンチャー大賞、第2回の優勝は果たして… 特集・解説 デジタルヘルス・レポート 慶応医学部ベンチャー大賞、第2回の優勝は果たして… 決勝大会を開催、応募77チームの頂点を競う 慶応義塾大学医学部が2018年1月28日に決勝大会を開催した、健康・医療分野のビジネスプランコンテスト「第2回 健康医療ベンチャー大賞」。応募77チームから書類審査と面接審査を通過した学生部門3チームと社会人部門3チームが登壇し、各部門の優勝を競った。審査員は、慶応義塾大学大学院医学研究科委員長/医学部教授の岡野栄之氏、ロート製薬 代表取締役会長兼CEOの山田邦雄氏ら7人が務めた。 [2018年02月06日]
  • 田中耕一氏が語っていた夢、実現へ大きく前進 ニュース 田中耕一氏が語っていた夢、実現へ大きく前進 アルツハイマー病を血液で早期発見、ノーベル賞受賞技術を活用 国立長寿医療研究センターと島津製作所は、アルツハイマー病変を血液検査で早期に検出する手法を確立したと発表した。2018年2月1日(日本時間)に、英科学誌Natureオンライン版に成果が掲載された。アルツハイマー病の根本的な治療薬や予防薬の開発につながる成果という。 [2018年02月02日]
  • 東芝、AIで胃がんのリンパ節転移検出 ニュース 東芝、AIで胃がんのリンパ節転移検出 病理診断支援で千葉大と共同研究 東芝デジタルソリューションズは2018年1月31日、病理組織画像から胃がんのリンパ節転移巣をAI(人工知能)で検出する手法の共同研究を、千葉大学と開始すると発表した。HE染色法で処理した転移リンパ節組織像をAIで学習。AIによるアシストにより、病理専門医と同等以上の水準で転移を診断できるかどうかを検証する。 [2018年02月01日]
  • 国がん、正常組織で発がんリスクを正確に診断 ニュース 国がん、正常組織で発がんリスクを正確に診断 微量の点突然変異の測定法開発、がんとライフスタイルの関係を明らかに 国立がん研究センターは2018年1月23日、正常組織に蓄積された微量の点突然変異の測定法を開発したと発表した。既に手法が確立しているDNAメチル化異常の測定と併せて、正常組織から発がんリスクを正確に診断可能になるという。がんになる前の正常組織で発がんリスクを正確に予測できるようになれば、検診の頻度を適正化でき、早期発見・治療にもつながると期待される。 [2018年01月23日]
  • 脳卒中後のリハビリにVRを! 特集・解説 デジタルヘルス事例 脳卒中後のリハビリにVRを! 「半側空間無視」を改善、早稲田大が実証 「頻繁に肩を障害物にぶつけてしまう」「食事をいつも左半分だけ食べ残す」「印刷物に書かれている内容の半分だけが読めない」…。脳卒中を起こした後、こんな症状に悩まされる患者が少なくない。脳の損傷部位と反対側の空間の刺激に反応できない「半側空間無視」と呼ばれる症状だ。 [2018年01月17日]
  • 「医療×AI・VR・ブロックチェーン」、世界のトレンドを読む 特集・解説 デジタルヘルス・レポート 「医療×AI・VR・ブロックチェーン」、世界のトレンドを読む 医師/情報学研究者 沖山翔氏 本記事は日経BP社が2017年6月15日に開催したセミナー「テクノロジー NEXT 2017『 医療×AI』の未来~Watsonから未来投資会議、海外事情まで~」での沖山翔氏による講演を再構成したものです。沖山氏を含む、本セミナー講師による全講演の再構成記事は、『日経デジタルヘルス年鑑2018』の第5章に掲載しています。 [2018年01月10日]
  • 編集部が選ぶ、2018年を占う10大キーワード コラム 日経デジタルヘルスの「Editors' Voice」 編集部が選ぶ、2018年を占う10大キーワード 年末の恒例企画として、今年も日経デジタルヘルス編集部では新たな1年を占う10大キーワードを選出しました。2018年を展望する10のキーワードを、五十音順で順に紹介していきます。 [2017年12月27日]
  • データ活用、「2次」の前に「1次」の議論を避けるな コラム 武藤真祐の「ヘルスケアの未来へ」 データ活用、「2次」の前に「1次」の議論を避けるな 京都大学医学部附属病院 医療情報企画部 教授 黒田知宏氏× 武藤真祐 医療情報システムや情報活用などの分野で先進的な取り組みを進め、日経デジタルヘルス座談会「情報化が切り拓く、ソーシャルホスピタル実現への処方箋」でも刺激的な提言を披露した京都大学医学部附属病院の黒田知宏氏に登場してもらった。(編集部) [2017年12月27日]
  • “尿1滴でがん診断”、マイクロRNAでの実現に道 ニュース “尿1滴でがん診断”、マイクロRNAでの実現に道 名古屋大学や国立がん研、肺がんや膵がんで実証 名古屋大学は2017年12月16日、九州大学、国立がん研究センター研究所、大阪大学と共同で、肺や膵臓、肝臓、膀胱、前立腺などのがんを1mlの尿から特定する技術を開発したと発表した。かねて微量の血液でがんを診断する技術の開発が進められてきたが、今回の技術では採血が不要な侵襲度のより低い方法でがんを診断できるようになる可能性がある。12月15日付(米国時間)の米国科学雑誌「Science Advanc... [2017年12月16日]
  • 日立、心疾患患者の再入院リスクを高精度に予測 ニュース 日立、心疾患患者の再入院リスクを高精度に予測 患者1人当たり年間約80万円の医療費低減効果を見込む 心疾患の入院患者が退院後30日以内に再入院するリスクについて、その根拠を提示するとともに、高精度に予測する――。そんな人工知能(AI)技術の開発を日立製作所が発表した。 [2017年12月14日]
  • 臓器を半透明にして病変部を透視、立命館大 特集・解説 デジタルヘルス事例 臓器を半透明にして病変部を透視、立命館大 手術用シミュレーターへの応用目指す 臓器内部の病変部を透かして見せたり人体の立体画像にスライス(断面)画像を融合させたりできる――。そんな半透明可視化技術を立命館大学 情報理工学部 教授の田中覚氏らが開発した。3次元空間を半透明で描画できる「確率的ポイントレンダリング法」と呼ぶ技法である。 [2017年12月12日]
  • 「AIとブロックチェーンで医療に衝撃を」 特集・解説 デジタルヘルス事例 「AIとブロックチェーンで医療に衝撃を」 「問診ボット」「次世代カルテ」「AIクリニック」を手掛けるNAMが創業 「最先端の技術で医療に衝撃を」――。そんなミッションを掲げ、人工知能(AI)やブロックチェーンの医療応用を目指すベンチャー企業、NAMが2017年10月に事業を開始した。「AIを利用した問診ボット」「機械学習を利用した疾患予測モデル」「深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム」などのサービスを、2018年初頭から矢継ぎ早に投入。医療AIサービスを提供するクリニックも立ち上げる。 [2017年11月29日]

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