これが人工知能「KIBIT」のヘルスケア展開

FRONTEOの武田氏が「Digital Health Meetup Vol.7」で語る

2017/02/27 18:00
近藤 寿成=スプール

 デジタルヘルス分野で最近、よく耳にするようになった「KIBIT(キビット)」。FRONTEOが開発した人工知能エンジンだ。

 2017年2月15日に開催された「Digital Health Meetup Vol.7」(主催:グリーベンチャーズ)では、FRONTEO 取締役CTO/行動情報科学研究所 所長の武田秀樹氏が登壇。「人工知能“KIBIT(キビット)”が先進医療に貢献できるポイント」をテーマに、KIBITのヘルスケア応用について語った。

FRONTEO 取締役CTO/行動情報科学研究所 所長 武田秀樹氏
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 武田氏によれば、企業内のデータは近年非常に増加しており「社内ビッグデータ」とも呼ばれるほどになっている。そのため、必要なデータを簡単には見つけられないという事態も起きている。これはビッグデータ解析においても同様で、価値のある情報を見つける困難さは「干し草の山の中から、少しだけ変わった干し草を見つけることに等しい」(武田氏)。

 このようなビッグデータ解析の課題を解決するため、FRONTEOが独自に開発した人工知能エンジンが「KIBIT」だ。KIBITは「テキストに特化している」ことに加えて、「少量のデータで効率的な学習ができる」という特徴を持つ。

 そもそも通常の人工知能の場合、学習には大量の教師データが必要となる。しかし、この教師データの収集はなかなか難しいため、実際の現場では「少量しか用意できない」というケースも少なくない。そういった背景から、武田氏は「少ないデータで学習できるメリットは、実用面から見て非常に大きい」と力説する。

 KIBITは、もともとは法律関係での利用を目的として生まれた。だが現在では、他分野での活用が進んでいる。その一つが「ヘルスケア」だ。

 武田氏はヘルスケア分野への応用として、4つの事例を紹介した。(1)「転倒・転落予測システム」、(2)「精神疾患の定量的判断を可能にする医療機器の開発」、(3)「症状悪化の早期発見」、(4)「がん個別化医療AIシステム」、である。

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