AIがのどの画像でインフルの診断支援~AI技術がもたらす医療の未来とは~【Bizスクエア】
Summary
TLDR国内のスタートアップ、アイリスが開発したAI搭載のインフルエンザ検査機器が医療界で注目されています。この機器は、50万枚以上の喉の画像データベースを用いて、現場で撮影した画像や問診情報からインフルエンザを特定するAI技術を活用しています。検査は痛みを伴わず、速やかに結果が得られるため、患者からの評価も高いです。既に国内47都道府県の医療機関で導入され、保険適用の対象となっています。アイリスは、医療の未来を切り開くために、さらに多様な病気の早期発見にもAI技術を応用していく計画です。
Takeaways
- 😀 日本のスタートアップがAI搭載インフルエンザ検査機器を開発し、注目を集めています。
- 👩💼 アイリス社の沖山社長は、AI技術を医療分野に応用し、医療の未来を切り開くことを目指しています。
- 🏥 埼玉市内の内科クリニックで、このAI搭載検査機器が実際に使用され、患者の診断に役立てられています。
- 📊 機器は50万枚以上の喉の画像データを基に開発され、AIがインフルエンザの特徴を即座に判定します。
- 🏆 アイリス社はスタートアップワールドカップで優勝し、その革新的な技術が世界的に評価されました。
- 👩🔬 天堂大学との共同研究を通じて、AIはインフルエンザだけでなく、他の病気の早期発見にも貢献が期待されています。
- 🤒 検査は痛みを伴わず、速やかに結果が得られるため、患者の負担が少ないです。
- 📈 AI搭載医療機器は47都道府県の医療機関で導入され、広く利用されています。
- 🔬 AIの活用により、医療従事者だけでなく、患者も高度な医療サービスを受けられるようになることが期待されています。
- 💡 沖山社長は、離島での勤務経験からAIの医療への応用の必要性を感じ、この分野に進出しました。
Q & A
AI搭載インフルエンザ検査機器はどのように機能しますか?
-喉の画像を撮影し、AIがその画像を解析してインフルエンザの有無を判定します。50万枚以上の喉の画像データを学習しているため、高い精度で判定できます。
この検査機器のメリットは何ですか?
-簡単かつ迅速にインフルエンザの判定ができることです。従来の検査と比べて簡便で、痛みも少ないため患者さんにもストレスが少ないです。
データ収集はどのように行われたのでしょうか?
-沖山医師のクリニックの患者さん1万人以上から喉の写真撮影の同意を得て、データを集めました。患者一人ひとりから真摯な協力が得られたことが大きかったと述べています。
なぜインフルエンザの検査にAIを活用しようと思ったのでしょうか?
-沖山医師が離島での勤務経験から、自分一人の力だけでは診断しきれない疾患があることを実感し、AIの能力を活用すれば医療格差を埋められるのではないかと考えたからです。
開発から事業化まで大変だったのでしょうか?
-大変だったと思います。医療機器開発にはハードウェア製作、データ収集、薬事申請など多岐にわたる専門性が必要で、また承認にも時間がかかります。アイリス社では各分野の専門家を含めたスピードある開発体制が功を奏したと思われます。
他の疾患への応用可能性はどうでしょうか?
-コロナや喉癌などへの応用が視野に入っているとのことです。喉の画像データが蓄積されていけば、様々な疾患の判定が可能になるでしょう。準天堂大学との共同研究なども進められています。
検査の正確性はどの程度でしょうか?
-治験の結果、約7~8割の正答率でした。これは従来の検査方法と比較しても十分な性能だと言えます。
保険適用の状況はどうなっていますか?
-2022年に新医療機器として認定され、保険適用の対象となっています。すでに全国の医療機関で導入が進んでいるとのことです。
事業としての採算性は大丈夫ですか?
-これからという状況ですが、国からの研究開発助成や投資を得て開発を進めてきたため、ある程度事業基盤はできていると考えられます。早期に黒字化を目指したいとしています。
今後の展開や抱負を教えてください。
-データベースを拡充しAIの精度向上を図るとともに、喉の画像データを解析することで様々な疾患の診断支援へ発展させたいと考えているようです。患者と医療現場のために研究成果を還元していきたいと抱負を述べています。
Outlines
🔍 AIを活用したインフルエンザ診断支援
国内のスタートアップ、アイリスが開発したAI搭載のインフルエンザ検査機器が注目を集めています。この機器は、50万枚以上の喉の画像データベースを用いて、撮影した画像と問診情報からインフルエンザを即時に診断します。2022年に新医療機器として国の認証を取得し、全国47都道府県の医療機関で導入されています。アイリスの代表である沖山氏は、離島での勤務経験から、診断できない病気を見逃すことのない医療機器開発の必要性を感じ、AI技術を医療に応用することの重要性を語っています。
🎤 アイリス代表・沖山氏へのインタビュー
アイリスの沖山社長は、スタートアップワールドカップでの勝利とその社会的影響について語り、AI搭載インフルエンザ検査機器の使用感と受け入れられ方について言及します。この機器は簡単で痛みがなく、迅速に診断結果を提供することで、全国の医療機関から好評を得ています。沖山氏は、検査機器がインフルエンザだけでなく他の病気の診断にも応用できる可能性を秘めていると述べ、その精度と開発過程についても触れています。
🌐 AIと医療の未来展望
アイリスの取り組みは、大量のデータを基にした精度の高い診断を可能にし、将来的にはインフルエンザ以外の多くの病気の早期発見に貢献することが期待されています。沖山氏は、データベースの拡充がAIの精度向上に不可欠であること、そしてそのデータがインフルエンザだけでなく、喉のがんやコロナウイルス感染症など他の病気の診断にも役立つことを強調しています。医療データの収集には患者さんと医師の協力が必要であり、これまでに1万人以上の患者さんのデータを集めることができたと述べています。
🏥 医療格差解消への貢献
沖山氏は、AI技術を用いた医療機器が医療格差を解消する手段となることを目指しています。離島での勤務経験から医療提供の格差を実感し、AIによる診断支援がその格差を埋める可能性を持つと考えています。アイリスは、医療従事者、AI開発者、ハードウェア開発者など多様な専門家が協力して開発を進め、医療機器の迅速な開発と承認を実現しています。沖山氏は、AI技術による医療の進化が医療提供の質を向上させ、より多くの人々が高品質な医療サービスを受けられる社会の実現に貢献すると述べています。
Mindmap
Keywords
💡インフルエンザ
💡AI
💡診断
💡医療機器
💡データベース
💡スタートアップ
💡医療格差
💡薬事承認
💡共同研究
💡保険適用
Highlights
日本発のAIを搭載したインフルエンザの検査機器が注目されている
AI技術がもたらす医療の未来について考える
AI搭載インフルエンザ診断支援機器はその場で画像解析しインフルエンザを判定
インフルエンザ流行時に威力を発揮する機器
2022年にAI搭載医療機器として国から認証を取得
検査は保険適用で47都道府県の医療機関で導入
スタートアップ企業アイリスがインフルエンザ検査機器を開発
スタートアップワールドカップで日本代表として優勝
喉の画像解析は他の病気の早期発見にも応用できる
医療従事者だけでなく様々な専門家が参画しスピード感ある開発が強み
離島勤務経験から医療格差の解消につながる技術を目指す
50万枚以上の喉の画像データベースを構築
データ量とAI技術の融合で人間を超える解析精度を実現
共同研究でコロナウイルスの画像診断も検討中
喉の画像診断で医療格差を埋め多くの人に適切な医療を
Transcripts
国内のスタートアップが開発した日本発の
AIを搭載したインフルエンザの検査機器
が注目されていますAI技術がもたらす
医療の未来についてアイリス者の沖山社長
にこの後お話を伺い
ます埼玉市内にある内科
クリニック発熱を訴えインフルエンザが
疑われる患者の検査に使われていたのがえ
ね普通にこちらのAIを搭載したい医療
機器です
楽にしてくださいねはい取り
ますAI搭載インフルエンザ診断支援機器
の川50万枚以上に登る喉の画像を元に
開発したAIによりその場で撮影した画像
や問診の情報などからインフルエンザ特有
の症状がないか判定するもの
ですがを始めからでインフルエンザの診断
がつくたインフルエンザの流行で患者が増
するこの時期威力を発揮し
ますこれあーって出すよ鼻だと押さえつけ
なきゃいけないじゃないですだからとても
画的だと思いますあ楽でしたね辛くなかっ
たので早いし良かった
です2022
年AIを搭載した医療機器の認区分の1つ
である新医療機器として国の証人を
取得検査は保険適用の対象となりすでに
47都道府県の医療機関で導入されてい
ます
ましょ痛が伴わない検査っていうのはでき
ないかなっていう風に思ってそれで導入し
ました結果が出るまでも早いですね待つ
時間っていうのが特にあのにちゃうのでま
そういう意味では有効かなと思い
ますこの医療機器を開発したのは2017
年創業のスタートアップ企業アイリス
です去年50以上の国と地域の企業が参加
しビジネスプランを競スタートアップ
ワールドカップで
優勝例のなかった喉の画像をAI解析する
手法と日本国内ですでに医療機器として
承認されていることが高く評価されまし
たアイリスの面アイリスを引き入れのは
現役の救急化専門位でもある沖山省代表
です車内にはAI開発のエンジニア
ハードウェア開発の専門からが在籍し開発
のスピードを後押ししてい
ますAIもだしハードウェアソフトウェア
ま開発だけじゃないんですけどそういう人
たちが車内になんかタレントを揃って
るっていうのが会話も早いしそれぞれの
なんか間の領域っていうのをちゃんと埋め
ながら一緒に作れるのがすごくいいなって
思い
ますAI搭載の医療機器を開発した
きっかけはかつて離島で勤務した経験から
でしたののき自分が診断できない病気って
いうのは全て見逃される病気になっちゃう
わけなんですよね私たちこれ
インフルエンザだけを診断するためにてる
わけでは全くないので他の病気にも広げて
いく責任っていうのはあのあるだろうなと
思ってい
ますアイリスと共同研究を行う天堂
大学様々な病気の患者の喉を撮影し
データベース化することで喉の診察で
インフルエンザ以外の病気の早期発見を
目指してい
ます
単でできるようになったことで医療の可能
性が広がったと言い
ますライトを照らしてあのああって言って
抑えながらこう写真を撮るのがその絶圧を
抑えると手が3本ないのでうまく取れない
んですよねコロナであったりもしかしたら
HIVの急性感染だったりその他の
ウイルスやえ最近感染の初期症状が全部喉
で分かるようになるかもしれないっていう
のがこれからの発展性だだと思ってい
ますさらにAI技術を導入した新しい医療
機器がもたらすのが医療の発ですというの
もかなり我々は自分たちだけでなんか
たどり着けることとか医学に出せる価値
ってますごく限定的だと思ってるんですよ
ねデータそのものはもちろん患者さんから
生まれているものですしこれってあの
きちっと患者さんとか医療現場にあの還元
されるサイクルを作っていくのが我々の
役目なのでいろんな方に研究をしてもらい
たいと思いますはいAIによって誰もが高
水人の医療を受けられる社会を目指してい
ますではゲストをご紹介しますAI搭載の
インフルエンザ検査機器を開発した
アイリスの沖山小者長ですよろしくお願い
しますよろしくお願いしますよろしくお
願いしますえ去年のスタートアップ
ワールドカップで世界一になられたって
すごいですよねどうでした感想ははい
なかなかあの社会に我々の取り組みを知っ
ていただく機会っていうのは少ないので
あの日本だけではなくて世界で注目を
いただいたのはすごくありがたい機会だっ
たなと思いますあ自信に繋がりますよね
やっぱりねさてその今あ世の中では
インフルエンザ結構流行ってますけども
この新しい危機ですね評判というか手応え
はいかがです
かそうですね全国で使われ始めているん
ですけれどもあの先生方からもえ割と
えっと実際に患者さんに喜ばれやすいと
うんうんところではいあのご意見など伺っ
てますああそうですかあで今手にねして
いただいてますけどもうちょっと見せて
いただいていいですかこれをそのそのまま
お口の中に突っ込むわけですよね先に
スプンみたいなのがついてますけどもそれ
がベロを下を抑える機能になるわけですか
はいこれがあの取り外しできるカメラ
カバーでして先端でベロを押さえながら
撮影をしますうんあで随分明るい光が出て
ましたねうんはい現場ではあの実際に患者
さんのもし喉を撮影しようと思ってもえ
ペンライトうんとカメラとそれからベロを
抑える機能とあの3本手がないとうまく
撮影できないっていうようなところがあっ
たのでそれをまず片手でできるように
するっていうのはこのAI搭載カメラの1
つのあのコンセプトでしたそしてVTRに
ありましたけどもうそこからその機器から
すぐパソコンの方に画像が送られて解析に
回すわけですかそうですねこれはあの
インターネットに繋がっていますのであの
画像を飛ばしてそれでAIが判定結果を
返してくれるというような医療機器です
なるほどねええその検査の概要をね示した
図がありますけどま取ってそしてえ問診
なども含めてえ解析するということです
けどこれその判定の制度っていうのはどれ
くらいなんですかねはい判定はえこれは
医療機器ですので治験を行ってえからあの
承認を得るものなんですけれども試験の中
ではえおよそ7割から8割程度の制度と
いうような結でしたそうすと今までの判定
方法のにま装飾がないっていうことになる
わけですねうんさてあの
このそのあれですねその喉にまず着目した
まインフルエンザま喉見れば分かるわけ
ですけども喉っていうのはなぜ着目された
んですかはいあの私も意思なんですけれど
も意の立場から考えると喉の病気じゃなく
ても頭痛でも腹痛でも必ずどんな患者さん
でもやるあの3つの診察っていうのがある
んですねそれはお熱を測ってえ胸の音を
聞かせていただいてそれからえお口開けて
くださいあんと言ってくださいとうんうん
この3つを必ずやるっていうのは
うんどう集めたらいでデータが十分集めれ
ば集められればこの時代なのでAIが開発
できたりビッグデータで分析でき
るっていうのがえ総業当初から考えていた
コンセプトでしたああなるほど喉は
やっぱりその医療に関わる情報が詰まっ
てる部署なんですねそうですね喉にサイン
が出る病気だけでも何百もあるという風に
言われてます例えばこのインフルエンザで
言うとねえま分からないけども例えばま
赤いものが何か見えるとかそういう特徴が
あってそれをその逃さないという意味なん
ですかそうですねあの実際に
インフルエンザらしい喉の晴れ方っていう
のがあるんですねあるただそれも患者さん
の病状によってあのやはり幅があるので
それだけで意思が診断するっていうのは
なかなか難しいですそういうところは
ビッグデータAIと相性がいいところなの
かなと思いますそれはあれですか例えばお
医者さんが実際に喉を見られてもそのま
見逃してしまうって言ったですけども完全
にこう判定できないようなものもカメラが
取ってAIが解析すればわかるっていう
意味なんですかそうですねあの私が実際に
例えば診察した時のことを考えてみると
あの目の前にあ何か特殊な晴れ方がある
なっていうのはあの誰でもやっぱり見つけ
られるんですねただそれがインフルエンザ
による晴れ方なのか他の病気例えばコロナ
とかいろんな病気がありますけどでも似た
ような晴れ方をするのであのとても分かり
やすい晴れ方じゃない限はうんやっぱり
それだけで自信もっていうのはすごくあの
人間の意思にとってはこれは誰であっても
難しいかなと思いますああそうかそうする
とま膨大なデータがあればそしてま細かく
解析を画像すればより正確にま判定できる
んではないかとこういうことなんですね
そうですねはい私もおそらく一生一生続け
てもあのずっと自分の人生で見られる患者
さんや喉の数っておそらく数千人か1万人
程度だと思うんですねうんええただこの
AIは元となってるデータベースが50万
枚の喉の画像から来てますのであの単純に
AIが賢いからっていよりも取り扱ってる
データの量が1人の人間と比べるものでは
ないのかなという風にも思いますなるほど
ねそうするとデータベースをまとにかく
作ることが大変だしその量が多くなれば
なるほどより精度が上がってくってこと
でしょあそうですねはいデータが多くてで
もちろんこのデータベースっていうのは
インフルエンザの方のデータも多いんです
けどそれ以外の病気の方もいらっしゃるの
で例えば喉にうんタインが出る病気で
分かりやすいのは喉の癌イト癌もあります
しそれからコロナみたいな感染症や
いろんなアレルギーの病気もありますので
こういうデータが増えていくほど将来的に
はいろんなあのAIの開発につがっていく
のではないかなと思っていますはあ
なるほどねそれあれです最初にその50万
枚集めるのはやっぱ結構大変だった
でしょうそうですねこれはあのやはり医療
データなので1人1人あのまず現場の意思
の協力も必要ですし意思から患者さんに
対してうん患者さんもただでさえどこかに
不調を抱えてこられてる方ですから今私の
クリニックでこういう研究をやっているん
ですとのどの写真を撮影させていただいて
それでAIを開発するような研究なんです
けどご協力いただけますかっていう
やり取りをあのもう1万を超える数の患者
さんにやっていただいてで1人1人あの
もう本当にあの真摯にご協力いただいた
患者さんのおかげでできている
データベースのあとこれあれですよね
さっきもちょっと触れましたけども今普及
していくとなるとどんどん画像が蓄積され
ていくんでより精度も上がっていくし他の
病気にも使えるということになってくると
いうことですよねああそ今あれですかあ
当座やっぱコロナかインフルエンザかって
今世の中でみんなね判定迷うとこって自分
でもどっちかなと心配になるもんですけど
も例えばそういうものはもう今取り組まれ
てるあはい先ほどえっとVTRで出てきた
準天堂大学さんとはあの喉の写真を元に
コロナをどうやって判定していくかとあの
そういう共同研究をしていますのであの
将来うんにはコロナもえAIで診断できる
ような未来に繋がってくればいいなと思っ
ていますうんあそれはもう割と近い将来
できそうな感じですかそうですねあの具体
的なちょっと展望は言いづらいところも
あるんですがあのAIの開発を始めていて
えこれはきちっと承認をとって世の中に
出していくそれで元々のデータはこれは
患者さんのものなのできちっと患者さんに
還元できるようなサイクルにつなげていき
たいなと思っていますああそうまず喉から
見て分かる病気を1つ1つこう進めていく
というそういう形ですかねこのハードの上
にまいろんなアプリを乗っけていくような
そんなイメージですかあまさにそんな具合
ですねはいこれはあのあくまでもカメラと
してのハードウェアなのでこの中に様々な
えまアプリのようなものAIアプリが追加
でインストールできていくこういう医療
機器ですうんはあなるさてそのどうして
こんなにねその証人までうまくいくの
かっていうことなんですけどもアイリス者
はこういう特徴があるそうなんですねはい
医療従事者の他にもAI開発ソフトウェア
開発ハードウェア開発え地財管理薬事申請
といった専門家が在籍しておりスピード感
を持って開発や薬事承認を得ることが
できるということなんです2017年に
創業されて6年でここまで来たま会社の中
に専門人材をこれ抱えてるからできたん
だっていうことですよねそうですね
なかなかあの特に日本ではスタートアップ
というと1つの領域に重点特化で専門的に
あの専門性を高めるというやり方もあると
思うんですがうん医療機器開発する上では
物も作らなくちゃいけないしデータも集め
なくちゃいけないそれで承認も取らなく
ちゃいけないっていうところであの
それぞれの分野のスペシャリストが車内に
集まるようなそういうチーム作りを意識し
てきましたただ素人ながらねこういう専門
人在の方々はま料も高いでしょうしそれ
から医療機器の場合は証人まで時間が
かかるのでま初期投資がすごく大きくなっ
てベンチャーとしてのビジネスは大変なん
じゃないかと思うんですけども会社の経営
自体は今どうですかうまくいってんですか
そうですねおかげ様であのここまではもう
本当に小さなスタートアップなんですけど
なんとかたどり着けたと思っていますうん
あクジは見えてきました黒字ははいこれ
からですねこれからうんなるほどただあの
医療機器はえ物が知見も必要ですし実際に
商用化できるまでっていうのはすごく
大きな研究開発費が必要なんですねなので
この辺りは国からのあのいわゆる科学研究
費だったりあとはえ銀行さんやベンチャー
キャピタルさんから出資をいただきながら
それを使ってデータうんをしたりカメラの
開発をしたり知見をしたりという風に進ん
できましたなるほどねあのVTRの中でね
え離島での経験も終わりになってえま医療
の言ってみれば格差をねこうなくすための
1つのツールなんだとおっしゃってました
ねその心ははいはいうん私はあの今でも
こう臨床の現場にあの意思として立つこと
もあるんですけれども意思としての
キャリアで変わったところは東京の病院で
務めた後に沖縄や小笠原諸島の離島で離を
していたんですねうんうんうんそのはもう
島に私1人しか意思がいないような環境
でしたので私が診断できない病気っていう
のはもう私だけの話じゃなくてその党島の
方は診断されない病気になってしまうと
うんうんこれがあの日本はもう世界の中で
も医療格差が極めて小さい方の国だって
いう風に言われてるんですがそれでも
やはり現場に立たされるものの
プレッシャーとか重みとか責任感っていう
のは努力でなんとかなるものだけではない
と思ったんですよねあなからまAIによっ
てそういう格差が埋められていけばいいと
いうね高い志しを持ってえ取り組まれて
いるということで今日は沖山さんここまで
どうもありがとうございましたありがとう
ございましたありがとうございまし
[音楽]
た
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