「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

車いすの最適なシーティングポジションを追究する「SS01」（株式会社RDS）。今年に入り、ダウンスペックされた臨床研究用のプロダクトが、国立障害者リハビリテーションセンターでの研究に活用され始めている。車いす陸上アスリート、伊藤智也選手との取り組みから生まれ、fuRo（千葉工業大学・未来ロボット技術研究センター）との共同研究で完成したこのプロダクト。スポーツに活用されていたシミュレーションマシンが医療や福祉の分野に導入されることで何が起きるのだろうか。

アスリート用シミュレーターを医療用に

かねてより、パラアスリートと共に車いすの「最適解」を求めてきた株式会社RDS。編集長・杉原が代表を務める同社では、車いす陸上アスリートのパフォーマンス向上を目的に、シーティングシミュレーター「SS01」を開発した。現在、臨床研究用にダウンスペックされた「SS01」が国立障害者リハビリテーションセンターでの研究に活用され、リハビリにも導入されているという。

記事を読む▶「SS01」が リハビリ現場にもたらした 新たな可能性とは？

実は車いすの最適なシーティングポジションは、今まではっきりと可視化されてこなかった。ユーザーに車いすが合っているかどうかは、理学療法士がユーザーの動作を目で見て評価をしてきた。優れた療法士であれば勘や経験でジャッジできるかもしれないが、どうしても個人の能力に依存してしまうし、また改良する場合もメーカーの力量によって差がついてしまう。さらに、調整の際に、何度も乗ったり降りたりしてフィッティングを繰り返さねばならず、ユーザー側の負担も大きい。

「SS01」ではユーザーが座ることで体重のかかり具合などを解析。本人に合った座面や背もたれ、ステップの位置・角度を割り出すことができる。今まではプロが勘に頼って判断していたものを、きちんとしたデータとして把握しようとする試みだ。

機能性の高さ＆世界に通用する優れたデザイン

もともとはアスリートのパフォーマンス向上をめざして開発された「SS01」だが、「最適なシーティングポジションの追究」は、どの車いすユーザーにも重要な課題。国立障害者リハビリテーションセンターでは半年ほど前からリハビリ現場で活用、研究を進めている。アスリートが感覚値で「ここを調整したい」と訴えたものをデータ化してきた強みは、医療・福祉分野にも大きく活きてくる。

RDSでは、今までもデザイン性に優れたカーボン松葉づえや、スタイリッシュなモビリティ「WF01」などの開発を進めてきた。「WF01」も「SS01」も国際的なデザインコンペティション「A’ Design Award & Competition 2020」で入賞を果たし、国内でも「SS01」が2020年度グッドデザイン賞に輝くなど、デザイン面で高く評価されている。

まだ研究途中のため、車いす設定の「最適解」にまではたどりついていないという「SS01」だが、いずれはどこでも誰でも「最適解」の車いすを調整できることが最終ミッション。スタイリッシュで、しかも自分の身体に合った車いすがどこでも入手できるようになる。そんな未来を描ければ、日本人の老いや病に対する考えも、大きく転換していくだろう。

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