テクノロジー TECHNOLOGY

感染が怖くて受診を先送りにする人が続出。眼科領域にも現れたAI診断

HERO X 編集部

高齢化により、目の疾患を持つ患者が激増している。眼科の待合室は常に高齢者でいっぱいの状態だ。なかには緑内障や白内障の眼底検査のためだけに定期的に通院している人もいるだろう。そんななか、診断支援AIを使うことによってスピーディに眼底画像を診断できるシステムが登場した。「Deep eye vision」は、一般の眼科クリニックの負担を大幅に低減することができる。

AIの一次解析を大学眼科の
読影医がジャッジ
コスト&時間を大幅に削減

Deep Eye Vision株式会社が提供するソリューション「Deep eye vision」は、医療機関が診察時に撮影した眼底画像を、クラウドシステムにアップロードすることができるシステム。アップロードされた眼底画像は、まず診断支援AIにより一次解析が行われ、その結果をもとに提携している大学眼科所属の読影医が診断をくだし、結果を医療機関にフィードバックする。

眼科クリニックは読影医を抱える必要がなく、検査だけに時間をかける必要もなくなる。大幅なコスト削減と、時間の削減が期待され、そのぶん、クリニックの医師はより付加価値の高い医療行為に専念できる。現在、自治医科大学附属病院健診センターを始め、個人クリニックや、地域の健診センターなどですでに稼働している。

クラウド型AI診断支援ソリューション提供イメージ(引用:https://deepeyevision.com

AIによるディープラーニングを活用することで、医師の負担も減らせるとともに、患者の負担も軽減することができる。検査の長い待ち時間は高齢者でなくても苦痛が多い。最近では子どもの3歳時健診の受診率が減少しているが、背景には両親の共働きによる多忙さがあるといわれている。

また、ゲーム機やスマートフォンの使いすぎによりドライアイや眼精疲労が起こる「IT眼症」も、子どもに増えており、心配されているところだ。眼の病気の中には早めの受診が必須のものもあり、子どもの眼の状態には気をつけておきたい。AI診断が普及することで時間短縮ができれば、健診や検査の受診率も上がり、未病を発見できる可能性も高まるのではないだろうか。

AIによる解析支援と専門医の高いスキルを組み合わせた診断システムは、すでに様々な医療機関で普及し始めている。受診する人が増えれば、データが蓄積され、より解析の精度も上がっていくだろう。人生100年時代を支えるテクノロジーに期待したい。

(トップ画像:https://deepeyevision.com

(text: HERO X 編集部)

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メカニズムのヒントは「きゅうり」!?自己質量の650倍を持ち上げられる人工筋肉ファイバー

Yuka Shingai

ロボットや義手・義足、医療用アプリケーションなどの駆動源として人工筋肉のニーズが高まっている。水力システムや自動制御装置付きモーター、形状記憶合金などの技術を用いたこれまでの人工筋肉繊維は重量やレスポンスの遅さが課題となっていたが、この度、マサチューセッツ工科大学の研究チームによって開発された繊維は、驚くほどに軽量でレスポンスも向上し、多分野での活躍が期待できそうだ。

開発者である同研究チームの博士研究員 Mehmet Kanik 氏と大学院生の Sirma Örgüç 氏によると、この繊維の特徴は1つの繊維の中で2種類の熱膨張率が異なるポリマーを結合させたことにあるという。熱を加えた際に、膨張率の高い方のポリマーがより早く伸びようとするが、膨張率の低いもう片方のポリマーによって動きが抑えつけられることで、繊維全体がカールし始める。これが繊維の伸縮性となっているわけだ。

このメカニズムの大きなヒントとなったのは、なんとキュウリ。支柱などにツルを巻き付けて上へ上へと成長することで、より太陽の恵みを受けようとする自然の仕組みを模倣して生みだされた繊維は強度も伸縮性もかなりアップし、テストの段階で、単一の繊維の質量の650倍もの重量を持ち上げることが可能だったと報告されている。

また、熱膨張率が異なる2種のポリマーであれば、どのような組み合わせでもうまく機能するので、使える素材がほぼ無限にあることも、大きなメリットであると Kanik 氏は語っている。より軽量で、より丈夫、そしてさらに開発が手軽になっていく人工筋肉は、まさに縁の下の力持ちと呼べる存在になっていくだろう。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/q6ZtmLiB8bo

(text: Yuka Shingai)

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