教育・資格・人材 医療・医薬・福祉 2024/12/22 08:17
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AI医療機器開発のアイリス AIを用いて咽頭画像から高血圧を検出する研究論文を発表
アイリス株式会社
非接触の新たな高血圧の検出手法に期待
AI医療機器を開発するアイリス株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：沖山翔、以下アイリス）は、自社が保有する咽頭画像の医学データベースを用いて、AIが咽頭画像から高い精度で高血圧を検出できることを示す最新の研究成果を発表し、その研究論文が「BMJ Health & Care Informatics」に掲載されました。
日本のプライマリ・ケアにおけるディープラーニングアルゴリズムを用いた咽頭画像からの高血圧の検出｜BMJ Health & Care Informatics
｜背景
世界の成人の約40%が罹患する高血圧は、心筋梗塞や脳卒中などの重篤な合併症を引き起こす可能性があり、喫煙と並んで世界の主要な死亡要因となっています。しかし、自覚症状に乏しい特性から、特に医療へのアクセスが限られる低・中所得国では、多くの患者が未診断のまま重症化するリスクを抱えています。
こうした課題の解決に向け、本研究では咽頭画像から高血圧を検出できるAIアルゴリズムの開発に取り組み、検証しました。この技術が実用化されれば、遠隔医療への応用を通じて高血圧の診断漏れを減らし、最終的には高血圧関連の罹患率と死亡率の低下にも貢献することが期待されます。
｜研究手法と成果
研究では患者の咽頭画像と年齢・性別などの属性情報から高血圧を検出するために当社が行った臨床試験データの二次分析を行い、AIアルゴリズムはAUC 92.2%と高い精度を達成しました。
｜今後の期待
今回の研究の成果は、咽頭画像と年齢・性別などの属性情報から高血圧を診断するAIアルゴリズムを開発し、高血圧の診察における咽頭画像の有用性を示すと同時に、物理的な接触を必要としない新たな検出方法として臨床での応用が期待できます。
本研究では特別に設計した医療用のカメラを使用しましたが、将来的には患者のスマートフォンを使用したオンライン診療にも活用される可能性を秘めています。
■論文情報
掲載紙名：BMJ Health Care Inform. 2024 Oct 23;31(1):e100824.
論文タイトル：Detection of hypertension from pharyngeal images using deep learning algorithm in primary care settings in Japan
著者名：Hiroshi Yoshihara, Yusuke Tsugawa, Memori Fukuda, Sho Okiyama, Takeo Nakayama
DOI：https://doi.org/10.1136/bmjhci-2023-100824
■共同執筆者 津川友介先生コメント
【ご略歴】
カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）医学部内科・公衆衛生大学院医療政策学准教授、医師。ハーバード大学博士課程修了（PhD）。
聖路加国際病院、世界銀行、ハーバード公衆衛生大学院での勤務を経て、2017年より現職。
JAMA Intern Med、BMJ等に原著論文を複数掲載。著書に週刊ダイヤモンドベスト経済学書第1位の「原因と結果の経済学」（ダイヤモンド社、中室牧子氏と共著）、「世界一わかりやすい医療政策の教科書」（医学書院）など。専門は医療政策学、医療経済学。
医療技術が進歩し、遠隔診療を受ける患者さんが増えている中で、画像や動画などだけで、すなわち非接触の形で病気を診断することの重要性が増しています。従来の医療においては、高血圧の診断は、医療従事者が血圧測定するか、家庭血圧計を用意して、物理的に血圧を測定する必要がありました。
今回の研究で、咽頭画像のみで、つまり非接触の形で、高血圧を診断するという画期的なAIの開発に成功しました。この技術を応用することで、将来的にスマホで自分の喉の写真を撮るだけで高血圧が診断できるようになり、遠隔診療の利便性が格段に向上することが期待されます。
■アイリスについて
「みんなで共創できる、ひらかれた医療をつくる。」をミッションに掲げ、2017年に創業。現役医師である代表・沖山をはじめ、医療従事者、厚生労働省・経済産業省ほかの行政出身者、AI医療領域に特化したデータサイエンティスト、大手医療機器メーカー出身者など多数のプロフェッショナルが揃い、深層学習技術（AI技術）を活用し、医師のもつ匠の技をデジタル化するAI医療機器を開発しています。
【会社概要】
・会社名：アイリス株式会社
・代表取締役：沖山翔
・事業内容：AI技術を用いた医療機器の開発・製造・販売及び研究開発
・設立：2017年11月
・本社所在地：〒104-0028 東京都中央区八重洲2-2-1 八重洲セントラルタワー7階
・企業URL：https://aillis.jp/
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非接触の新たな高血圧の検出手法に期待
AI医療機器を開発するアイリス株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：沖山翔、以下アイリス）は、自社が保有する咽頭画像の医学データベースを用いて、AIが咽頭画像から高い精度で高血圧を検出できることを示す最新の研究成果を発表し、その研究論文が「BMJ Health & Care Informatics」に掲載されました。
日本のプライマリ・ケアにおけるディープラーニングアルゴリズムを用いた咽頭画像からの高血圧の検出｜BMJ Health & Care Informatics
｜背景
世界の成人の約40%が罹患する高血圧は、心筋梗塞や脳卒中などの重篤な合併症を引き起こす可能性があり、喫煙と並んで世界の主要な死亡要因となっています。しかし、自覚症状に乏しい特性から、特に医療へのアクセスが限られる低・中所得国では、多くの患者が未診断のまま重症化するリスクを抱えています。
こうした課題の解決に向け、本研究では咽頭画像から高血圧を検出できるAIアルゴリズムの開発に取り組み、検証しました。この技術が実用化されれば、遠隔医療への応用を通じて高血圧の診断漏れを減らし、最終的には高血圧関連の罹患率と死亡率の低下にも貢献することが期待されます。
｜研究手法と成果
研究では患者の咽頭画像と年齢・性別などの属性情報から高血圧を検出するために当社が行った臨床試験データの二次分析を行い、AIアルゴリズムはAUC 92.2%と高い精度を達成しました。
｜今後の期待
今回の研究の成果は、咽頭画像と年齢・性別などの属性情報から高血圧を診断するAIアルゴリズムを開発し、高血圧の診察における咽頭画像の有用性を示すと同時に、物理的な接触を必要としない新たな検出方法として臨床での応用が期待できます。
本研究では特別に設計した医療用のカメラを使用しましたが、将来的には患者のスマートフォンを使用したオンライン診療にも活用される可能性を秘めています。
■論文情報
掲載紙名：BMJ Health Care Inform. 2024 Oct 23;31(1):e100824.
論文タイトル：Detection of hypertension from pharyngeal images using deep learning algorithm in primary care settings in Japan
著者名：Hiroshi Yoshihara, Yusuke Tsugawa, Memori Fukuda, Sho Okiyama, Takeo Nakayama
DOI：https://doi.org/10.1136/bmjhci-2023-100824
■共同執筆者 津川友介先生コメント
【ご略歴】
カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）医学部内科・公衆衛生大学院医療政策学准教授、医師。ハーバード大学博士課程修了（PhD）。
聖路加国際病院、世界銀行、ハーバード公衆衛生大学院での勤務を経て、2017年より現職。
JAMA Intern Med、BMJ等に原著論文を複数掲載。著書に週刊ダイヤモンドベスト経済学書第1位の「原因と結果の経済学」（ダイヤモンド社、中室牧子氏と共著）、「世界一わかりやすい医療政策の教科書」（医学書院）など。専門は医療政策学、医療経済学。
医療技術が進歩し、遠隔診療を受ける患者さんが増えている中で、画像や動画などだけで、すなわち非接触の形で病気を診断することの重要性が増しています。従来の医療においては、高血圧の診断は、医療従事者が血圧測定するか、家庭血圧計を用意して、物理的に血圧を測定する必要がありました。
今回の研究で、咽頭画像のみで、つまり非接触の形で、高血圧を診断するという画期的なAIの開発に成功しました。この技術を応用することで、将来的にスマホで自分の喉の写真を撮るだけで高血圧が診断できるようになり、遠隔診療の利便性が格段に向上することが期待されます。
■アイリスについて
「みんなで共創できる、ひらかれた医療をつくる。」をミッションに掲げ、2017年に創業。現役医師である代表・沖山をはじめ、医療従事者、厚生労働省・経済産業省ほかの行政出身者、AI医療領域に特化したデータサイエンティスト、大手医療機器メーカー出身者など多数のプロフェッショナルが揃い、深層学習技術（AI技術）を活用し、医師のもつ匠の技をデジタル化するAI医療機器を開発しています。
【会社概要】
・会社名：アイリス株式会社
・代表取締役：沖山翔
・事業内容：AI技術を用いた医療機器の開発・製造・販売及び研究開発
・設立：2017年11月
・本社所在地：〒104-0028 東京都中央区八重洲2-2-1 八重洲セントラルタワー7階
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（2024/12/03 14:00）
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