新型コロナウィルスの感染拡大において、マスクや消毒用アルコールと並んで不足が叫ばれる人工呼吸器。米国の医学誌The New England Journal of Medicineでも数ある医薬品不足の中で、人工呼吸器の問題が最も深刻だという指摘が上がっている。 前回記事に続き、高い技術力を活かしてこの非常事態に立ち向かおうとする2つのプロジェクトをご紹介しよう。

前回記事はこちら：http://hero-x.jp/article/8983/

テスラのモデル３のパーツが
人工呼吸器になる？

世界有数のビリオネア、イーロン・マスク率いる自動車メーカー、テスラがニューヨーク市長ビル・デブラシオ氏からの依頼を受け、人工呼吸器の製造をスタートした。
その直前に「すぐに使用するという条件で、テスラの配送対象地域であれば本体も送料も無料で提供します」とイーロン本人のツイートが話題になったものの、コロナウィルスの重症患者には使えないという医療関係者からの指摘があり、批判の対象ともなっていた。

その数日後、アイルランドに拠点を置く医療機器メーカー、Medtronic社がテスラ、およびイーロンの別会社Space Xと共同で人工呼吸器を開発する旨を公式にアナウンス、製造にあたって昨年日本でも販売開始した電気自動車、モデル3のパーツを使用するとのことだ。
テスラが公開した動画によると、テーブルの上に広げるタイプと、従来から病院などでよく見られる箱型タイプの2種類のプロトタイプを生産済み。

サスペンション振動の吸収に使われる蓄圧器をガス混合器（空気と酸素を混合する部分）として使用しており、液晶や装置はモデル3の車載インフォテイメントシステムそのまま。車であれば地図やゲームを表示するところが、人工呼吸器では患者のバイタルを示す部分となる。

デバイスの完成後も、FDA(アメリカ食品医薬品局)の認証を受けないことには本格的な実用スタートを切ることができないが、医療機器不足に応えるべく代替品としての使用を認められる可能性もある。本デバイスが緊急事態を一変させる救世主に成り得るか、動向を見守りたい。

3Dプリンタで人工呼吸器を作ろう！
「#covidventilator」プロジェクト

日本国内では3Dプリンタによる人工呼吸器を製作するプロジェクトが動いている。
国立病院機構新潟病院の石北直之医師は、2017年に国際宇宙ステーション内の3Dプリンタでバネを内蔵し、電力がなくても空気圧で動く人工呼吸器を開発した。当初は宇宙空間での利用を念頭に置いていたが、新型コロナウィルスの感染拡大を受け、広島大学の木阪智彦准教授と「COVIDVENTILATOR」プロジェクトを発足、モデルデータの無償配布をスタートさせた。

当プロジェクトでは3Dプリンタで出力した人工呼吸器を医療機器として認証させる手続きや、クラウドファンディングサイトでの資金提供と合わせて、人工呼吸器を印刷してくれる3DプリンタユーザーをTwitter上で募っている。
ハッシュタグ「#covidventilator」とともに、作成した人工呼吸器の画像をアップすると石北医師がチェックし、実用に見合うものに対しては本格的な作成協力を呼び掛けるという内容だ。

製造業専門ではないが、最先端のテクノロジーを誇る2つのプロジェクト。世界中を巻き込んでいく展開に期待したい。

「精密検査」と聞くと、検査を受けてから結果が出るまで時間がかかるもの、というイメージをお持ちの方が多いだろう。時間がかかる最大の理由は、細胞組織を診断する病理医の不足だ。そんな中、わずか１分程度で病理画像を解析するAIソフトの開発に取り組み、急成長を遂げている会社がある。九州大学医学部の学生が立ち上げたスタートアップ、株式会社メドメインだ。

医学部生が立ち上げた
医療に特化したスタートアップ

社名のメドメイン（Medmain）は、医療を表す「Med」、IT用語でネットワーク領域を表す「Domain」、将来的に医療の中枢にという願いを込めた「Main」の3つの言葉を組み合わせた造語。九州大学の医学部生、飯塚 統（いいづか おさむ）さんが中心となり、2018年１月11日に立ち上げた医療ITの会社で、九州大学「起業部」第１号のスタートアップだ。患者から採取した細胞組織にがん細胞や腫瘍がないかをAIで診断する病理画像診断ソフト「PidPort」（ピッドポート）を開発し、2019年中の製品化を目指している。

創業時４名だったスタッフは、わずか１年で約60名に（うち４名は大学在学生）。資金も2社を引受先とした第三者割当増資により、１億円を調達した。開発の中枢を担うのは、飯塚さんと韓国人のAIエンジニア、フランス人のWebエンジニアで、ほかにもイギリスとクロアチアのエンジニアが母国よりリモート参加している。開発にあたっては、19名の病理医と契約、また国内外20の医療機関と連携して共同開発を行っている。

日々データ画像を見ながら開発を進めている

PidPortは、大量の病理画像をAIに学習させるDeep Learningと独自の画像処理技術によって開発された。患者の病理画像データをアップロードすると、AIが診断項目をチェックして解析を行う。かかる時間は、わずか30秒から１分。スピーディーなだけでなく超高精度。その解析をもとに医師が最終的な診断を行い、早ければ検査当日に患者に結果を告げることが可能だ。

従来、病理医が行う方法は、患者から採取された細胞組織の標本を、顕微鏡を使って確認し、診断していくというもの。現在、日本には約2000人の病理医しかいないことから、ほとんどの病院では、病理医のいる施設へ標本を送り、診断結果を待つことになる。患者は結果が出るまで1週間から３週間、待つことを余儀なくされる。メドメイン社の事業開発責任者、岡本 良祐（おかもと りょうすけ）さん（熊本大学　医学部在籍）によると、「乳がんの疑いがあると言われた患者のうち、約３割の人が検査結果が出るまでに軽いうつ病にかかるというデータがある」という。

患者側、医療者側、
双方に生まれる大きなメリット

現時点では、研究のためα版として特定の医療機関のみでテスト運用しているが、もし製品化されれば、患者側、医療者側、双方にとって大きなメリットがある。

患者にとっては、待つことに伴う精神的な負担が軽減される。また、待つ間に症状が進行してしまう場合もあるので、それを食い止めることも可能になる。

一方、医療者側にとっては、早めに適切な医療サービスを提供できるという利点がある。

しかし、それだけではない。「このソフトは病理医の労働環境の改善にもつながる。病理医の仕事は、膨大な量のデータを顕微鏡で見て慎重に診断を行う過酷なもの。ソフトを導入することで、病理医1人にかかる負担を軽くすることができる。AIはレアな病気を発見することも可能なので、支援ツールとしても活用できる。また、病理医の多くは、病気を発見するだけでなく、その病気の原因や進行の様子を研究したいと考えている。AIを導入することで、病理医が自分の研究に力を注ぐ手助けになると考えています」（岡本さん）

現在は、ニーズの多い胃と大腸の診断に限定しているが、次は乳がんなどの婦人科系にも力を入れ、最終的には全部位を網羅したいと意欲を示している。

メドメイン株式会社HP　https://medmain.net/

後編へつづく