シリコンバレー近くにキャンパスを構え、IT やコンピューター関連の研究・開発でも名高いカリフォルニア大学バークレー校。数多くの技術者や新しいシステムを輩出する同校のロボット学習研究所内では「いかにして AI がすでに存在するロボットの能力を改善できるのか」という命題が繰り広げられていたが、現在進行中の BLUE (the Berkeley robot for Learning in Unstructured Environments）プロジェクトは「いかにして AI がロボットデザインの規範を変えるか」という質問に答えるべく、AI ベースのロボット開発に注力している。

多分野の学問領域にわたる15人以上の研究者たちが3年という歳月をかけた BLUE は黒ベースにブルーの配色がいかにもメカといった感じ。その無機質なビジュアルに反して洗濯物をたたむ、小さな部品をつまみ上げる、花を花瓶に活ける、コーヒーを入れてサーブするなど、繊細で緻密な作業もお手の物。動きもスムーズで、これなら家事全般を任せるのも無理はなさそうだ。

低コストでハイパフォーマンス、増え続ける AI の能力を何から何まで兼ね備える存在。

プロジェクトのネクストステップは負荷テストや製造の強化。より多くの研究者のもとへ届けることが目標で、プロトタイプ版はすでに出荷をスタート。一家に一台感覚で家事ロボットが普及する未来も近いかもしれない。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/KZ88hPgrZzs］

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）