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「がん個別化医療AIシステム」を開発へ

FRONTEO、がん研との共同研究も

2016/10/12 08:23
大下 淳一=日経デジタルヘルス
「情報支援」の概要
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開発ロードマップ
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 FRONTEO(旧社名:UBIC)子会社で、人工知能を用いた医療データ解析ソリューションを手掛けるFRONTEOヘルスケアは2016年10月6日、「がん個別化医療AIシステム」の開発を始めると発表した。プロジェクトチームを設け、共同創業者兼アドバイザリーボードメンバーとして中村祐輔氏(シカゴ大学 医学部内科・外科教授兼個別化医療センター副センター長)、醍醐弥太郎氏(東京大学医科学研究所 特任教授)、前佛均氏(国立がん研究センター研究所)の3氏を迎える。がん研究会とも、本件の共同研究に関する協議を開始するための契約を締結した。

 このプロジェクトでは、人工知能を活用したシステムを医療現場に導入し、個別化医療を確立することを狙う。具体的には次の3つのテーマに取り組む。

 第1に、情報支援。医療従事者にとって、逐次更新される医療情報・論文に対応し、最新の知識を維持し続けることは困難。がんの治療法や薬剤の選定は患者の体質などによって多種多様であることから、今回のプロジェクトでは専門家チームが膨大な情報から有用なものだけを見つけ出す手法を人工知能「KIBIT」に教えていく。これにより、誰もが最新かつ最適な情報を取り出せる情報支援AIシステムを構築する。

 第2に、インフォームドコンセント支援。現状のインフォームドコンセントは、説明内容にかかわらず一律に医師に説明を強いているため、結果的に医療の質の低下を招いている。プロジェクトでは、専門家チームが患者の受け答え内容を基に、理解度に応じた的確なコミュニケーションをKIBITに教える。これにより、専門家として患者との対話が可能なインフォームドコンセント支援AIシステムを構築する。

 第3に、診断支援。増え続けるがん患者に比して専門医の数は不足しており、専門医の知見や治療法を形式知として共有することは困難である。プロジェクトでは、専門家チームがこうした知見や治療法をKIBITに教える。これにより、医師が専門外の症状に対してもより的確にアプローチしたり、判断の裏付けとできるような診断支援AIシステムを構築する。

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