掃除機、スピーカー、ペットなど、ロボットの存在が私たちの生活の中でもかなり身近になっている。HERO X でもいくつか取り上げているロボットアームは、これからますます発展に期待がかかる分野。かつてヘビ型ロボットを発表し、その名を世に知らしめたペンシルバニア州ピッツバーグのカーネギー・メロン大学 (CMU) のバイオロボット研究室からもバックパックのように背負って使うロボットアームが登場した。

車や飛行機を組み立てるときなど、何かを頭上に持ち上げながら、天井を修繕する作業が発生する場合、部品を取り付ける人と、屋根の部分を押さえておく人の二人体制で取り組む必要がある。

「2本の腕ではちょっと難しい作業を1人で完了させることができないだろうか」と考えたことがこのプロジェクトの発端だったと CMU 博士課程の学生、Julian Whitman 氏は語る。

現段階では、ゲームコントローラーで1本のアームを制御しているが、Whitman 氏いわく、「人が運搬できる限り、アームを増やしていくことは可能」とのこと。制限があるとしたら1人でどれだけのアームをコントロールできるかがカギのようだ。

現在はボタンと音声コマンドでコントロールしているため、アームを追加することで、必要なボタンと音声コマンドも増えて、かえって使いづらくなってしまうのではないかということが懸念事項ではあるが、これに対し Whitman 氏はアームをより自立的にして、独自の知覚や意思決定のプロセスを持たせたいと考えているそうだ。

スパイダーマンの敵役であるドクターオクトパスは4本のロボットアームを装着したキャラクターだが、Whitman 氏の計画が成功すれば、アメコミの世界が現実で叶ってしまうかもしれない。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/dPRed3LymcA］

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）