最先端技術
"社会価値を不断に創造する先端技術ICTサービスESD-SDGs企業"最先端の技術研究開発法人や特許製品に携われる環境で未来を拓く先端科学技術研究科先端科学技術専攻(情報科学、バイオサイエンス、物質創成科学等)応用生物、物質・材料科学、設計工学、デザイン科学、基盤教育等
デジタル×脱炭素
ハイテクICT企業最先端の科学技術研究開発法人
Artificial intelligence, semiconductors, 5G, quantum information science, biotechnology, Metaverse and
green energy
Bio Technologies
- Healthcare
- Medical Technologies
- User Interface
- Design methodologies
- Welfare Technologies
- Enabling Devices and Technologies
最先端科学技術AI,IOT,5G,Blockchain,量子computing,ERP、EC,DX,XR,RPA、BIO技術、Metaverse等
気候変動対策脱炭素
最先端科学技術のDNA
ESGと脱炭素化経営、CDP(2022気候変動)
Digital
データ、アルゴリズム、オートメーション、ネットワークを最大限に活用して、私たちは新しい価値を創造します
最先端技術
AI,IOT,5G,Blockchain,量子computing,Metaverse、ERP、EC,DX,XR,RPA、Metaverse等
研究開発
脳情報科学、ライフ・サポートロボット、無線通信、生命科学等に関する研究開発を国内外の大学・研究機関・他企業等と連携して推進し、様々な社会的課題の解決や豊かな未来社会につながる先駆的・独創的な研究成果を創出しています。
自社研究開発得意領域製品 高品質で独創的技術開発に取り組んで参りました。安全で便利な製品提供の為、AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR、AR、VR等Metaverse、DX最先端技術と開発に関する特許も多数取得、今後も“ICT企業” ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育新エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等)として発展進化して参ります。分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)で最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売
医療/ライフサイエンス、ロボット/モビリティ/宇宙DX/サービス/プラットフォーム 環境/エネルギー
/社会クリーンテックSDGs等ロボット、医療健康業IOT製品、製造業AIエンジン、自動運転、ERP
×DX、AIカメラ、MetaverseNFT等
HOCITGROUP NFTとはどのようなサービスなのか――HOCITGROUPの社長で、
HOCITグループNFT事業部の国龍CTOに聞いた。スポーツ、アイドル、漫画・アニメ、ゲーム、アート、SDGS×科学研究開発の6つの分野を中心に、IP(知的財産)ホルダーがNFTの発行と
販売サイトの構築ができる企業向けサービスと、ユーザーが購入したNFTプロダクトを
個人間で売買できる消費者向けサービスを提供する。
Research and Development (R&D) arms of the Department of Science and Technology that focuses on ICT
and Microelectronics
Institute for advanced science and technology
Laboratory for Systems Biology and Medicine, Research Center for Advanced Science and Technology
Advanced Institute of Science and Technology
Laboratory of Advanced Science and Technology
most-advanced science and technology
cutting-edge technology 「先端技術」,cutting-edge science 「最先端の科学技術」
advanced technology 「先端技術 」,advanced research 「先端的な研究」
pioneer「開拓者」.frontier「辺境,未踏領域」hi-tech「先端技術」で,"high technology" hi-tech research 「先端技術研究」
Bio Technologies
- Healthcare
- Medical Technologies
- User Interface
- Design methodologies
- Welfare Technologies
- Enabling Devices and Technologies
Keywords
コロナウイルスデジタル化・DXAIIoTブロックチェーンセキュリティUI・UXビッグデータデータ民主化 Technology Foresight金融医療・ヘルスケア製造
学術的名誉
A.M.TURINGAward,IEEEAward,ノーベル賞等
健康経営企業
DX 全社員博士 技術プロ
GDM SDGs
商品研究開発―――>商品企画―――>新商品研究開発
特許取得済み独自技術
を電動自転車EV技術デジタル技術を活かす
エネルギー FCV HV PHV デジタル技術を活かす
お客様
日野 いすい 東芝日立 パナソニック三菱 GM
安川本田 トヨタ 日産 住友電子等と共同研究開発
HOCインテリジェントテクノロジー株式会社
ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育)
ハーバード大学、oxford大学、ケンブリッジ大学等で築き上げられてきた技術とノウハウを活かして世界トップレベルの科学技術研究開発法人として研究分野(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料等)、SDGs-ESDを推進する未来共創イノベーションをICT先導ハイテク企業―AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR metaverse技術、DX バイオ技術等最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・高品質で独創的技術開発特許製品提供・運営・販売
世界トップレベルの研究開発を行うネットワーク型 科学技術研究開発法人として、SDGsを推進する未来共創イノベーションをICT企業先導します。イギリス、カナダ、US、ドイツ、 日本、中国拠点を共に創り支えて 高い品質と独自技術で特徴の最先端科学技術取り組み製品を開発・提供し、豊かな未来を切り拓いていきます。プロダクトが世界的に注目されている弊社に対して、最先端技術による製品開発で役立っています。ケンブリッジ大学,MIT大学oxford大学、ハーバード大学、ドイツ ドレスデン工科大学,東京大学および大阪大学等で築き上げられてきた技術とノウハウを活かして、高品質で独創的技術開発に取り組んで参りました。安全で便利な製品提供の為、AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR、AR、VR等Metaverse、DX バイオ技術最先端技術と開発に関する特許も多数取得、今後も“ICT企業” ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育 新エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等)SDGsビジネス創出・展開として発展進化して参ります。研究分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)等で研究開発法人最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売、最先端技術研究開発研究分野(クラスター)「未来社会・未来技術(Society5.0の社会実装)」「次世代の食と植」「環境・エネルギー・再生」「健康・長寿・発達」「知の創造」eスポーツ建設DXスポーツDX等デジタル世界に命を吹き込み、メタバース世代を誕生させていきます。SDGsをはじめとした地球の問題に終止符を打つを生み出し、支援することでメタバース世代のリーディングカンパニーを目指しています。
HOCは Harvard大学、Oxford大学、Cambridge大学の大學教授や卒業博士生が中心研究チームです。
主に、
3つの領域に取り組みます。
-
1.企画プロモーション事業
国内外に影響力のあるインフルエンサーやVtuberとの連携や、成功実績、ノウハウを持ったチームによって構成されています。新たな技術、それによって生まれる新たなサービスやPRの形を研究し、事業者様のプロモーションを支援します。
-
2.メタバース製品開発・NFT製品開発事業
メタバースの領域で実績のある技術チームとともに、ライブ、コンサートや、展示会など、様々な用途で利用可能なメタバースシステムを共同研究開発しています。(2022年第1四半期に公開予定)
このプロダクトの利用により、アパレルやブランドとタイアップした販促やライブコマースとNFTを掛け合わせたマネタイズの仕組みも実装できます。これにより、ファンマーケティングやグローバル市場を狙ったIPの新しい可能性を見出せます。
-
3.新規事業開発事業
メタヒーローズが提供する、独自メタバース技術やNFTの知見、マーケティングの総合支援体制や国内外の業界ネットワークを活用し、新規事業開発を行っています。
今後、メタバース登場後の新しい世代で、様々な事業が生まれ、社会に貢献するヒーローを排出する仕組みを構築します。
代表取締役 GuoLong
Doctor of College of Art and Design, Royal College of Art
Osaka University of Arts Design Main Course
Video creator expertise in animation, live-action, CG integrated video production, Metaverse expertise, game production / CG / illustration / animation / novel / esports expertise and hardware / software development manager, UI, UX design, design Manager, game production, CG, illustration, animation, novel, esports, practical experience of web design (Photoshop, Illustrator, etc.) Basic knowledge of coding such as HTML, CSS, etc. , Content experience for games and entertainment industry, human resources, site design experience related to manufacturers, creative director, art director, editorial designer, WEB designer, graphic designer, illustrator, character designer, goods designer, etc., creative director, video Experience as a director, photographer, editorial engineer, video producer, movie director / video creator, lighting engineer, etc., video production using After Effects 3DCG software can handle (3DSMAX, MAYA, etc.) Good at designing characters and logos that can draw picture content With experience, engaged in proposal sales, and extensive knowledge of various business fields, expertise such as new and accelerating business consulting is effectively provided. I would like to play an active role in a field that makes use of my specialized knowledge. For more than 5 years from graduating from university to the present, consistent hardware of our company and other companies' products for game animation, software SI, animation, broadcasting business, advertising business, medical institution / retail business, etc.・ Engaged in software development PM, design design PM, proposal sales, etc. He has experienced new businesses for new and existing customers and is currently managing his subordinates as a team leader.
Ability to build relationships of trust with partners
What we have strengthened in design development design sales is to make it as concrete as possible. We strengthened the creation of a system that makes people want to sell by conducting education (holding product explanation seminars), supplying sales promotion tools, designing, developing and designing sales. In 2020, we took five years to propose system replacement design development design sales to a major company together with design development design sales, and succeeded in introducing it.
・ Management ability
Both team and individual play can lead the surroundings to achieve the budget in a limited period and deadline. In order to strengthen the design, development and design sales capabilities of our subordinates, we held monthly study sessions (industry / product knowledge, presentation methods, etc.) by inviting those in charge of technology and those with high sales performance in other departments. Also, what I have been conscious of in order to raise the motivation of my subordinates is "to accurately convey expectations and share awareness" and "to pursue results so that I can become a model myself". As a result, all members were able to create a team structure that they could think and move on their own, and all 14 subordinates succeeded in achieving their annual goals.
work experience
2017.03-Currently UFOTABLE
Participated in the production and development of UFO Table Ghost Slayer Noblade in Japan, and was in charge of integrated video production for animation, reality programs, and CG. He is engaged in internet work and mobile content creation. (It works on a variety of websites, videos, systems, etc.) Content utilizes CG and VR technology in a variety of applications, systems, videos, etc., as well as paper media and websites. It is useful for inheriting cultural properties. Participate in the development and distribution of cashless applications, collaborate with prominent people to create website pages and promote a variety of content such as corporate products. In addition, participate in upstream processes such as planning. We also identified issues and made plans from a brand-building perspective to make the website pages easier to read. In order to protect the cultural properties of the area, we were able to complete problem solving and visualization using VR.
Planning, development and introduction of payment applications with cashless functions.
Customer official SNS management and planning and management of famous talent contents. We also handle a large number of contents that utilize VR, AR, CG technology, etc. We will work with internal and external creators and expert groups to promote DX. Let's work on the project with various people by utilizing the connection of the printing department, system leader, external designer, website coder, CG creator and so on. Manages about 10 to 15 members of the project. It's not just coaching according to the client's wishes. I gave advice from the planning stage. Use the Unity 3D engine for VR game development. Maintain good communication with planning and art to ensure that program functionality matches design requirements. , Ensure code quality and operational efficiency, and continue to optimize project functionality and code. We support efficient establishment. Continuous improvement and optimization of game content production process and standards, toolchain. Experience in Unity game development, complete Unity3D project experience, familiar with C #, familiar with Lua, good programming habits, strong learning ability, skilled in reading technical documents in English A strong analysis and problem-solving ability, a deep understanding of rendering is prioritized, and familiarity with technologies such as OpenGL, DirectX, Metal and Vulkan is recommended. VR game
2018.07 --2020.04 TikTok
The head of the machine learning technology team at ByteDance, a small business, has created the best platform for enjoying TikTok content. Our aim is to provide a place of joy and inspiration by informing people of different languages, cultures and borders. In recent years, we have been aggressively expanding into Asia such as Japan, Europe and the United States. Currently, we have established subsidiaries in major cities around the world and are developing TikTok-centric applications in 150 countries. With the development of updated products and solutions, product R & D team leaders, brand designer team leaders, PSO team leaders, teams of over 50 people, and TikTok for Business advertising solutions fall into three categories. .. It's performance, brand, measurement. Product Strategy and Operations (PSO) is the department responsible for promoting product market development strategies (market development strategies). We introduced Tik Tok for Business solutions to advertisers, from functional operational support to working with project teams to resolve product improvement issues. There are also suggestions from customers on the side. Therefore, Chinese, Japanese and English are required. UX Research / UX Design / PdM Work Experience, Use Unity3D Engine for VR Game Development, Maintain Good Communication with Planning and Art to ensure program features match design requirements. We will continue to optimize your project by ensuring code quality and operational efficiency. Feature and code tweaks; help establish efficient game content production processes and standards, and continually improve and optimize the toolchain. Experience in Unity game development, complete Unity3D project experience, familiar with C #, familiar with Lua, good programming habits, strong learning ability, skilled in reading technical documents in English Prioritizes strong analysis and problem-solving capabilities, a deep understanding of rendering, and familiarity with technologies such as OpenGL, DirectX, Metal, and Vulkan. Experience in VR game development, etc.
[Business description]
■ Media planning, editing and writing
■ Orientation for external writers
■ Shooting direction
■ Production of joint advertisement
■ Management work, etc. ・ Editing experience on web media ・ Editing experience on print media ・ Teaching experience of an external writer ・ Shooting instruction experience ・ Experience in making partner items Internet marketing consulting This can be a daunting task, but it can be rewarding as it often depends on the client's budget, KPI settings, and execution. We do everything from upstream to downstream in network marketing such as advertising, SEO, LPO and lead generation. We also provide recruitment and sales consulting to solve customers' worries.
■ Operation of own media (affiliated site) Business content 1. Solve creators' problems and provide higher quality posts 2. In cooperation with overseas teams, propose service improvement proposals for the development of creator ecology 3. Create an FAQ portal that will be available to team members and authors. 4. Work with customer support to build an efficient inquiry response process 5. Discover insights into service improvement from consultation and lead to actual improvement 6. Plan business improvements for the entire team to effectively carry out the above tasks. [Business description] Responsible for content strategies closely related to application development. 1. Formulation of TikTok content strategy 2. Planning and implementation of hashtag challenges 3. Planning and implementation of cooperation plans with external media 4. Develop and execute strategies to optimize TikTok's
UI / UX
2018.07 --2020.04 Baidu
Metaverse Rare pot development
Worked as a business contract
Metaverse development
XR application development
AR app development for HoloLens 2 & iPad Pro
Virtual space service development
It is a role that is comprehensively involved in the design part in content development for Oculus Quest and development work.
Design (including UI / UX) and production (including ordering direction to subcontractors and partner companies) for VR / AR / MR / VTuber applications that are outsourced and developed in-house.
Design aspect design (including UI / UX) production in VR / AR / MR R & D, designer or artist (2D, 3D), XR (VR / AR / MR) application development, game engine (Unity or Unreal Engine 4) Content development using ・ 3D modeling using Maya, Blendr, etc. ・ Planning, outsourcing management, direction, plug-in, tool development such as SDK, etc.
2018.07 --2020.04 Game industry Tencent、NetEase、Perfect World
Work as a business consignment
Design director, game production, CG, illustration, animation, novel, esports, design work (about 35 production members) Work as a business consignment
Participated in game planner / game planning / game creator, game creator (planner / designer / PG / debug), in charge of engineer / designer / planner / director
Training experience
2021.08-2022.01 Metaverse Training institution: Meta
2021.08-2022.01 C4D animation Training institution: UFOtable
2021.04-2022.01 AE, PS, PR
Training institution: adobe Certificate 2021.02 Adobe Certified Professional
※Metaverse(メタバース)とは
メタバースとは、コンピュータネットワークの中に構築された仮想空間や、その上に展開される様々な世界やサービスのことです。昨今では、VR技術の進化とともに、仮想現実とも言えるデジタル世界の空間とデジタルならではの機能性を兼ね備えた、ユーザー没入型のインタラクティブな融合空間の実現が研究されています。
※NFT(Non-Fungible Token)とは
NFTとは、ブロックチェーン技術を活用して生まれたデジタルデータの唯一無二性を証明する手段です。これまで、デジタルコンテンツは複製が容易である為、オリジナルとコピー品の区別がつきませんでした。NFTによって原本であることを証明する手段が実現し、唯一性や真正性を証明することが可能となり、デジタルコンテンツに希少性(資産性)をもたらします。
海外のマーケットでビジネスをする日本企業、日本のマーケットでビジネスをする海外企業のお手伝いをしています。海外出身のメンバーも増えており、日本企業のグローバル施策はもちろん、これまでに、アメリカ、イギリス、フランス、スペイン、オーストラリアなどの企業と様々なプロジェクトを行いました。
課題
フードロス CO2排出削減 タンパク質クライシス 超高齢化社会・インクルーシブな食体験 人手不足(ロボット活用) より健康的な食事 ニューノーマルに対応したサービス 食品製造工場、物流、小売りのスマート化 アグリテック
課題
フードロスCO2排出削減タンパク質クライシス超高齢化社会・インクルーシブな食体験人手不足(ロボット活用)より健康的な食事ニューノーマルに対応したサービス食品製造工場、物流、小売りのスマート化アグリテック
先端科学技術研究科情報領域技術分野
アグリ・バイオ創薬医療・福祉環境エネルギー製造技術材料デバイス・装置機械建築・土木電子通信情報計測
【CO2の見える化で社会を変える】
CO2排出量調査や気候変動に特化した環境コンサルティング事業
1)サプライチェーン排出量(スコープ3)算定
SCOPE3、SBT、RE100、CDP質問書支援
2)製品・サービスの排出量算定
LCA、CFP調査など
3)排出権の権利化支援
J-クレジット制度、JCM制度など
4)カーボン・オフセット
5)SCOPE3算定支援システムの開発
CO2などの温室効果ガス把握の専門家として、企業の環境負荷把握と情報開示を支援する株式会社ウェイストボックスの「【業界動向】世界で進む企業の気候変動対策
サイエンス研究所
欧州とアジアを中心にグローバルな活動を展開する研究コンサルティングファームです、数学、物理、化学、地質学やコンピューター科学についての専門的な知識を活用しつつ、原子力、環境や医療などの分野で多くのお客様と共に様々な問題に取り組んできました。研究開発領域の細分化が進む現代こそ、多くの分野で培った知識と経験を融合し、分野横断的な視点から創造的なコンサルティングを展開していくことが私たちの使命と考えています。お客様とのコミュニケーションは、新鮮な驚きの連続です。私たちは、これからも常に新しい問題に挑戦し、既成の概念や定石にとらわれずアイディアを生み出すことに取り組み続けていきます。CO2排出量把握の知識を活かし、国内排出権取引制度に関連するサービスや、カーボン・オフセット、官公庁の環境関連受託業務等に事業分野を拡大してきました。
近年では、サプライチェーン排出量等の、事業活動から生じる排出量の把握分野にも注力しています。
パリ協定やSDGsの採択、そして異常気象を身を持って感じる機会が増えたことで、これまでになく消費者、社会の地球環境への危機感は高まっています。
企業にとっては、環境対策を充実させ、その成果を環境負荷やCO2排出量として見える化し、情報開示することにより、企業価値向上を目指す絶好のチャンスではないかと思います。
そのような企業の皆様の支援を通して、環境と経済の両立の実現、そしてその先の循環型社会、脱炭素社会構築へ貢献していきます。環境と経済の両立、資源循環の推進”をコンセプトに、CO2排出量の調査を主力事業としている。
規格外という理由で大量に廃棄されているゴミ(=資源)をエコプロダクツに生まれ変わらせ、もう一度世の中に循環させたいという思い
しかし、製品として生まれ変わらせることが本当にエコなのか?
製品化することで、廃棄するよりも高い環境負荷がかかっては意味がないことを自問自答してきました。その中でこだわって行ってきたことが、LCA(ライフサイクルアセスメント)手法を用いて、製品の生涯(原材料調達~製造~輸送~使用~廃棄)の環境負荷を見える化し、本当にエコなのか(製品の生涯環境負荷がより低いか)を見極めること、そしてその結果を消費者や社会に情報発信することです。
この経験を活かし、顧客企業の製品やサービス等が与える環境負荷把握、環境負荷の中でもとりわけ社会的に関心が強い、地球温暖化に影響を与えるCO2等の温室効果ガスの排出量把握を支援し続け、早10年となります。
CO2排出量把握の知識を活かし、国内排出権取引制度に関連するサービスや、カーボン・オフセット、官公庁の環境関連受託業務等に事業分野を拡大してきました。
近年では、サプライチェーン排出量等の、事業活動から生じる排出量の把握分野にも注力しています。
パリ協定やSDGsの採択、そして異常気象を身を持って感じる機会が増えたことで、これまでになく消費者、社会の地球環境への危機感は高まっています。
企業にとっては、環境対策を充実させ、その成果を環境負荷やCO2排出量として見える化し、情報開示することにより、企業価値向上を目指す絶好のチャンスではないかと思います。
そのような企業の皆様の支援を通して、環境と経済の両立の実現、そしてその先の循環型社会、脱炭素社会構築へ貢献していきます。
-
Measure: measure organizational carbon footprint (Scope1,2,3)
-
Set a target: set emission reduction targets in line with SBTi (SBT)
-
Reduce: develop and implement reduction plan, and track progress (RE100 etc.)
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Neutralize: offset unavoidable emissions and be carbon neutral (Carbon offset)
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Communicate: communicate on reports, CDP, etc. in line with TCFD recommendations (CDP, TCFD)
No-code AI is a category in the AI landscape that aims to democratize AI. No-code AI means using a no-code development platform with a visual, code-free, and often drag-and-drop interface to deploy AI and machine learning models. No code AI enables non-technical users to quickly classify, analyze data and easily build accurate models to make predictions. Businesses need to build AI models. No-code AI solutions have not yet replaced data scientists. This is still an emerging field. Increasing the maturity and flexibility of existing solutions and widespread integrations will drive more adoption. No-code AI reduces the time to build AI models to minutes enabling companies to easily adopt machine learning models in their processes. Thanks to no-code solutions, business users can leverage their domain-specific experience and quickly build AI solutions. One of the most obvious benefits of automation and no code technologies is savings. Companies need fewer data scientists when they can have their business users build machine learning models. For businesses that already have a data science team, requests of other employees shift the team’s focus to easy-to-solve tasks. No-code solutions minimize these distracting requests since they enable business users to tackle such requests themselves.These categories may merge into one category that enables non-technical employees to quickly develop AI solutions. However, currently, the categories are slightly different:AutoML solutions are focused on empowering data scientists to be more efficient. They provide transparency on the whole machine learning pipeline which increases complexity but also allows data scientists to refine how models are built.No code AI solutions are focused on helping non-technical users build ML models without getting into the details of every step in the process of building an ML model. This makes them easy to use but harder to customize. No-code vendors are positioned in the market based on their technology such as NLP, computer vision, voice recognition, analytics.
先端科学技術研究科情報領域技術分野
アグリ・バイオ 創薬 医療・福祉 環境 エネルギー 製造技術 材料 デバイス・装置 機械 建築・土木 電子 通信 情報 計測
企業(バイオ/医薬品/再生医療等)/Private Companies (Biotechnology, Pharmaceuticals and Regenerative Medicine)
企業(医療機器/検査機器等)/Private Companies (Medical Devices and Testing Equipment)
企業(医療IT/サービス)/Private Companies (Healthcare IT and Services)
医療/福祉 / Medical and Welfare
VC/Venture Capitals
アプリケーション・セキュリティのリーディングカンパニーとして、静的解析、ソフトウェア・コンポジション解析、動的解析ソリューションを提供しています実績ある手法と自動化ソリューションにより、SDLC(ソフトウェア開発ライフサイクル)の各段階およびソフトウェア・サプライチェーン全体にわたり、ソフトウェア・セキュリティ体制を強化します。卓越したエンジニアリング力により高性能のソフトウェアを実現する「テクノロジー・インベンター」 として、また、世界中の優れたソフトウェアを発掘し、いち早く国内に展開する「テクノロジー・ブリッジ」として、優れたソリューションを提供することにより 「お客様」、「社会」のより良い未来に貢献することを事業の目的として活動しております。
様々なソフトウェアをご提供しておりますが、ここでは車載ECUソフトウェア開発支援ツールをご紹介しております。ソフトウェアとハードウェアを提供するテクノロジ・リーダーです。実績と革新性で業界をリードする技術により、車載システム開発における課題を解決し、製品のより早い市場投入を支援します提案するシリコンのライフサイクルを管理するクローズドループのデジタルツインは、チップ、基板、電気/電子(E/E)システムのデータを、設計、製造、クラウドといった様々な領域間で自由に移動させることを可能にします。またオープン性への取り組みと業界の連携により、弊社とエレクトロニクスのエコシステムにおけるコラボレーションと相互運用性が促進されます。AI、機械学習(ML)や5Gによる技術革新は、様々なアプリケーション分野でデータ処理アルゴリズムとコミュニケーションに多大な影響を及ぼしています。特に自動車分野はその主要な1つです。技術革新の恩恵は計り知れませんが、ハードウェア開発の課題とプレッシャーは以前とは比較できないほど増大し、新たな競争まで生み出しています。そのような状況を乗り越える方法論として高位合成フローをご紹介します。AI/MLフレームワーク、MATLAB/Simulinkでのアルゴリズムを起点としたハードウェア向け高位モデリング手法、それを効率よく検証する方法を解説します。また、高位モデルから合成されたRTLは最終的に既存のRTLフローに繋ぐ必要があるため、これを効率よく達成する方法についても併せて活用している「デジタルインフォメーションを安全に交換できる世界の実現」をビジョンにかかげ、設立以来数年以上に渡り、一貫してサイバーセキュリティ分野に従事しています。これまでのIT分野でのサイバーセキュリティの知見や経験を活かし、IoTやOT、5G/ローカル5Gなど、新しい分野のセキュリティにも取り組んでいます。コネクテッドカーやモビリティは、そのひとつです。これからの「つながる」モビリティ社会の安心安全を実現するため、サイバーセキュリティの専門家として貢献していきます。交通や輸送に特化したソフトウェア・ベンダーとして、都市計画・交通計画プロジェクト支援などのコンサルティングサービスを提供してまいりました。当社のシミュレーションソフトウェアは、数年以上にわたり培ってきた科学的知見と高度な専門技術に基づいた、都市や企業における人やモノの移動を最適化するサービスソリューションです。世界のシミュレーションソフトウェア市場で約7割のシェアを占め、世界各国の都市計画・交通計画の現場で広くご活用いただいています。プロダクトライン開発、MBSE・ドメインスペシフィックモデリング、ISO 26262 認証支援テスト、コンパイラテストとツール認定、欧州車載品質のコンパイラ・デバッガなど、世界最高峰の開発支援ツールの提供を通じて、日本の組込みシステム産業に貢献してまいりました。 前例がないことにも挑戦する組織の一助になればとの思いで、製品サポートやセミナーをご提供しています。車載開発における様々なお客さまの課題を、豊富な車載開発実績とソフトウェア技術力で支援します。
当社は複合機、デジタルカメラ等のキヤノン製品はもとより、産業機器、医療機器といった様々な製品開発の支援を行っており、一つの業界に留まらない技術や経験、ノウハウを保有しております。
これらの様々なノウハウを活用して、自動車の車載制御システムから産業機器におけるFAシステムまで、幅広い分野の組込みソフトウェア開発を実践してきました。
これらの経験に加えて、得意とする画像処理やセキュリティ技術を組合わせた先進的なソリューションやサービスで車づくりをサポートします。ッション・クリティカル、セーフティ・クリティカル、セキュリティ・クリティカルなシステム向けにソフトウェア開発・検証ツールを提供しています。多くの顧客は、長年にわたり、セーフティ・クリティカルなアプリケーションを開発し、保守を継続されています。その分野は、商用航空機、自動車、鉄道、宇宙、軍事、航空交通管制、医療機器、財務サービスなどです。顧客は、世界的に幅広い分野で増え続けています
GHG(温室効果ガス)排出量算定、ESGと脱炭素化経営、CDP(2022気候変動)グリーン水素、動物細胞を培養して食肉を生産するクリーンミート(培養肉)等
研究開発成果
個別化医療、再生医療、ゲノム. 医療技術、バイオ医薬品などにより健康寿命の延伸や. 予防の高度化が進み、テクノロジー分野では、AIの進. 化、ロボットの高性能
認知症ケアおよび介護におけるAIおよびロボットの活用
防ぎうる認知症にならない社会に向けた技術開発
がんゲノム医療と人工知能介護・認知症領域における取り組みについて
介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護
AIの活用. 認知症ケア. ⾃⽴⽀援. 重症化予防. 要介護状態等の. 維持・改善. 健康・医療・介護. ・リハ・栄養等データ ... 脳科学。ロボットを駆動させるアクチュエータ介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護の改革
AI搭載したロボットが高齢者グループの会話を誘導し、認知症予防に―保健医療AI開発加速コンソーシアム
AI×ロボットアームで医療・介護を支援
「AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させて開発したもので、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットだ
ロボットアームといえば一般的に、生産ラインで使われるものだ。もし介護やリハビリに応用するなら、人間の手指のような繊細な動きを持たせるというハードルを突破しなければならない。超域研究チームは、AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させ、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットを開発した。それは、人間と同じようにボールを握り、ティッシュを取り出すことができる。人類の手指の関節を模して設計したもので、空気圧の伝動によって指を曲げる動作を行う。また、米国の特許技術を使った演算チップによって手指が受ける反発力をセンサーで測定し、かつ的確な角度で測量を行う。一般にロボットがボールをつかんだり、飲料のボトルを握ったりする場合、五本の指を機械的に開いたり、閉じたりして、物をつかんだり、握ったりするものだ。しかし、人間に似た滑らかさがある。人間の動作をデジタル化し、それを少しずつロボットに学習させたからだ。両手を人間のように動かせるようになれば、将来的にはロボットが赤ちゃんを抱いたり、病人や老人の背中をさすったり、体を起こしたりすることも可能になる。
繊細に動かせる手指だけでなく、チームは死角ゼロの七軸ロボットとした。これは一般の六軸ロボットより、動きの幅がさらに広がる。人間の手では届かないような角度まで腕を折り曲げることができるのだ。さらに、自由に動かすことのできる首や3D立体視覚システムなどを持つため、より広い範囲で周辺の物品をスキャンすることができる。つまり、「空間」の感覚を持っているのだ。しかも、AIによってものを識別することも可能だ。
ロボットの「脳」に当たる部分は資訊工程学系の金仲達教授、黄稚存副教授、朱宏国副教授、電機工程学系の呉誠文特聘講座教授、劉靖家教授が中心となって研究・開発した。これまでに「未来科技奨(FutureTech Breakthrough Award)」や「国家新創奨(=National Innovation Award)」を受賞した研究・開発のさまざまなブレークスルーが応用されている。
人間の五感の中でも解明されてない部分の多い「触覚」とテクノロジーが結びついて生み出される可能性とは
皮膚で聞く――。触覚を使った情報伝達技術「ハプティクス」が熱い注目を集めている。すでにゲームのコントローラなどに実装された触感再現のみならず、遠隔手術マシンや点字の代替など様々な応用研究も進んでいる状況だ。同分野で革新的なアプロ―チを打ち出したFacebookは、「いいね!」などシンボル化された感情を皮膚への刺激で伝えるSNSの未来を模索中。
私は大学で20年近く触覚の研究をしている。しかし、触覚の研究とはいったい何をするのかわからないというのが一般的な反応ではないだろうか。実は近年、振動や動きにより触覚のフィードバックを与える「ハプティクス(= Haptic、「触覚」を意味する)」というテクノロジーが注目を集めており、この分野ではあのFacebookが存在感を見せつつあるのだ。
人の感覚の研究には大きく分けて三つの分野がある。
一つは人が感覚を使ってどう外界を認識しているかを調べる生理学的な分野。
二つ目は、人と同じような仕組みで人工的に情報を検出するセンサの分野。
三つ目はそういった感覚を人工的に提示する分野である。
五感の中で最も研究されている「視覚」を例にとると、網膜上にあるRGB(赤・緑・青)の三原色に感度を持つ細胞が光の各成分に応じて反応するという生理学的な部分に関する研究や、さまざまなパターンの刺激を見たときの人の認識を明らかにする研究が一つ目の分野だ。
そして、そのような基本的性能を人工的に実現してカメラを作るのが二つ目。
そうやって記録された映像を提示するディスプレイやプロジェクタを作るのが三つ目の分野に該当する。
触覚の研究も基本的にこれらと同じだ。「人の皮膚感覚のセンサを解明する」「ロボットの表面に人と同じような触覚を持たせるセンシングを実現する」「適切な振動・圧力のパターンを提示することで人工的に感覚を再現する」といったテーマについて、世界中で研究が行われている。
ニンテンドースイッチにも生かされている触覚研究
では、このような触覚技術は、どのような分野で利用できるのだろうか。
たとえば、スマートフォンなどの振動は広く普及している触覚研究の成果といえる。最近のiPhoneでは物理的にはボタンが押し込めないかわりに、適切な振動パターンを再現することで、あたかもクリックしたような感覚も再現できる。
近年では特にゲーム会社が触覚研究に力を入れており、コントローラの機能などに生かしている。Nintendo Switchでは「HD振動」という呼び方で高精細(HD: High Definition)な触感であることをアピール。「1-2-Switch」というソフトでは、コントローラの触感再現力を活用し、振動だけで楽しむゲームもある。PlayStation 5のコントローラであるDualSenseは、「ハプティックフィードバック」や「アダプティブトリガー」という新しい機能が話題だ。ボタンの押し込みに対して押し返すような力を生じさせるなどの形で触覚が活用されており、ゲームへの没入感を向上させている。
研究段階の事例としては,遠隔手術マシンのような応用が挙げられる。内視鏡による手術では、映像を頼りに離れたところから鉗子をコントロールして腫瘍を切除するような作業が行われる。その際に、鉗子にかかっている力などを触覚的にフィードバックすることで、他の臓器を傷つけていないかを直感的に理解したり、鉗子の操作性を向上させたり、といった効果が期待される。
これらは人が感じる触感を再現する事例だが、記号的情報を触覚というチャンネルを介して人に伝達するという応用もある。
触覚による記号的情報の伝達として最も分かりやすいのは「点字」だ。目の見えない方が、触覚を介して凹凸のパターンに触れることで、文字情報を理解できるようになっている。しかし、視覚障害者で点字を読める人は実はそんなに多くなく、厚生労働省の平成18年の調査では、「点字ができる」と答えた視覚障害者の割合は12.7%と報告されている。視覚障害者の中には弱視や視野狭窄といったロービジョンの方も含まれ、さらに最近では機械によるテキスト読み上げ技術も普及しているので、必ずしも点字が必要不可欠であるわけではない。とはいえ、視覚の代替情報取得チャンネルとしての点字の浸透率は決して高くはない。
これについて、訓練しなくても触覚を介して文字情報を伝えられないかという研究はいくつかなされている。我々の研究室で以前行った研究では、ペンを握った状態で、そのペンが自動で文字を書くように動くと,それを握っている人はかなりの精度で文字情報を認識できることがわかった。アルファベット26文字について、1秒1文字のペースで9割以上の精度で文字を理解できることが確認されている。
「脳でタイピングして、皮膚で聞く」
このような触覚を介した記号的情報の伝達について積極的に研究しているのが、あのFacebookだ。2年に1度開催される触覚分野最大の国際会議「World Haptics」で、同社は2019年の所属機関別論文採択ランキング1位となった。その数は2位の東京大学に2倍の差をつけている。先日行われた21年の会議では、コロナ禍の影響なのか、発表数は少なかったものの、触覚研究に力を入れているのは間違いない。
Facebookが触覚研究で最初に大きな注目を集めたのは、17年に提唱した「脳でタイピング」「皮膚で聞く」という2つのアプローチだ。人間を「何らかの情報を入出力するシステム」と見なすと、情報出力の多くは音声か手指、あるいはキーボードなどを経由した出力ということになる。一方、情報入力の多くは視聴覚である。二次元的な色と明暗のパターンにより眼球を介して入力するか、鼓膜の振動を介して音として入力するか、である。
Facebookの思惑は、この情報入出力を今までとは違うチャンネルで行うというものである。
情報の「出力」については、声を出したり、手を動かしたりせずに、脳の信号を直接読み取って情報として出力してしまおうと考えているようだ。これが先述の「脳でタイピング」だが、これまでBrain Machine Interface(BMI)という分野で広く研究されてきたトピックでもある。たとえばALS(筋萎縮性側索硬化症)のような全身の筋肉を動かせなくなってしまう病気の患者に対して、頭の中で考えただけで自分の意図を外に向けて発信する応用などが検討されてきた。近年の人工知能(AI)・機械学習技術の進展により、計測された脳波のパターンを適切に解析できるようになってきたという技術的な進展も大きい。Facebookの提案と同時期に、米電気自動車メーカー大手「テスラ」の創業者であるイーロン・マスクが「Neuralink」という、脳に電極を埋め込むことによる能力拡張を提案している。
一方で「入力」では、視覚と聴覚という2つの情報チャンネルのうちどちらを利用するかについて、我々の生活習慣が強く反映されている。たとえば自動車社会のアメリカでは、ポッドキャストのような音声チャンネルを利用した情報伝達が盛んである。運転時には聴覚しか空いておらず、そこを狙っているというわけだ。一方、日本の都市部では、通勤通学時に電車を利用する人の方が多い。電車の中であれば視覚を占有されても安全なので、文字や映像といった視覚で情報を得るほうが効率が良くなる。
ここで新たなチャンネルとして触覚を利用しようというのがFacebookの狙いだ。触覚は、全身に広く分布している感覚である。視覚・聴覚・嗅覚・味覚の四感は目、耳、鼻、口といった局在した感覚器があるため、そこを何かの刺激で占有されてしまうとそれ以上の情報を提示することは難しい。触覚の場合、仮に手でハンドルを握っていても、腕、肩、腹や太ももなど、まだ利用されていない場所が広く残されている。ここに適切な刺激を与えることで、たとえば耳で音声を聞くかのように情報を伝えられれば、車を運転し、音楽を聴いている状態でも、着信したメールのタイトルを確認できる可能性がある。
触れるだけで想いを伝える?
筆者が17年に「皮膚で聞く」という記事を読んだときに、皮膚を介してどれくらいの情報が伝えられるのかという点に一番強く興味を覚えた。精密な文字情報を伝えられるほど触覚は賢くないのではないかと思っていたからだ。アニメ「ルパン三世」のオープニングで、一文字ずつフラッシュのようにサブタイトルが表示される演出があるが、あれを読みにくいと感じる人は多いのではないだろうか。触覚も同様、一文字ずつ記号的に表示されたところで、それを時間方向に繋げて文として理解するのは難しいのではないかと思ったのだ。
19年にWorld Hapticsで発表されたFacebookの成果は、まさにこの疑問に対する2年間の研究を踏まえた回答になっていた。一言で言うならば、精密な文字情報の伝達は想定していない、という内容であった。
では皮膚で何を聞こうとしていたのか? それは「感情」だ。ある研究では、一人の被験者が腕を出しておいて、別の被験者が特定の情動(喜びや悲しみなど)を伝えるように前腕に触れることを指示される。そのときに、触れられた方が情動をどの程度理解できるかを評価していた。つまり、触覚のみを介して気持ちを相手に伝えられるかという研究である。このような動作時に、どんな触り方をしていたかという分析や、その時、触れられた人の神経はどのように発火していたかを計測している研究なども紹介されていた。
さらに触るだけで感情を伝えるために、主に前腕をターゲットに、どういう装置を使えば必要十分な感情が伝えられるようになるかという、ハードウェア設計についての研究も多く見られた。
つまり、「皮膚で聞く」を実現するために、1)手首や前腕など、手指ではない部位に対して刺激を提示し、2)刺激の仕方によって、喜びや悲しみのような情動を伝達することを目指しているのだ。
これはFacebook社の戦略としては非常に理にかなっているのではないだろうか。SNSでは、利用者が「いいね!」や「悲しいね」といったシンボル化された感情でコミュニケーションしている。この数種類の感情を直感的に感じさせることができれば良いわけだ。
考えてみれば、LINEなどでも、直接コメントを書かずにスタンプで済ませてしまうことが多い。スタンプに付随する感情のニュアンスを何らかの形で伝えられるのであれば、そこに文章は不要だ。そのための新しいチャンネルとしての触覚利用が今後出てくるのではないかと、Facebook社の一連の研究からは感じさせられた。
過剰な情報で、私たちの五感を埋めてよいのか
本稿を書くにあたり、編集者から「感覚がどんどん埋められていくのは、人にとって良いことか?」という疑問をいただいた。これは正直全く考えたことのない視点でありハッとさせられた。
人の感覚を取り扱う情報系の研究者は基本的に、空いている感覚をいかに活用するか、ということを課題としている。近年のスマートフォンの普及により、視聴覚がかなりの時間占有されるようになってきている。たとえば私たちはエレベータで数階上がる程度の時間であっても、ポケットからスマホを取り出してしまう。視聴覚を情報で埋めたがる傾向は、確かに年々強くなっている。
Facebookの戦略は、すぐに埋まってしまう視聴覚と競合しないように触覚も利用していこうというものである。空いている感覚を適切に利用するという情報利用的な観点ではリーズナブルであるが、「感覚がどんどん埋められている」という観点では、少し立ち止まる必要があるかもしれない。
近年、マインドフルネスと呼ばれる瞑想に惹かれる人が増えているのは、埋まった感覚の開放という観点で捉えることができるかもしれない。感覚を埋めるコンテンツ、その隙間の感覚を活用する新しい触覚技術、そして埋まった感覚を開放するための工夫は、ハイカロリーな食事をとりながらサプリメントも摂取し、ジムでトレーニングに勤しむ姿に似ていると言えようか。最初からそんなに情報を摂取しなければ良いのに、と分かっていてもやめられない時代に来てしまっている。
最後に、「触覚は、現状メインで利用されることの少ない感覚である」と述べてきたが、筆者がこれは触覚でなければ成立しない究極のコミュニケーションであると感じている事例が一つある。それは、妊娠中の胎児とのコミュニケーションである。妊婦のお腹の皮膚を介して、胎児が蹴り出す足の振動に生命を感じ、ノックに対するリアクションがあれば喜ぶ、あれは触覚でなければ味わえない感動である。そこには、視聴覚のような潤沢で高密度な情報はない。曖昧で、ときに一方通行な振動のみのコミュニケーションである。これくらいの疎なコミュニケーションで時間を埋める贅沢を人工的にデザインできると良いのだが、生まれくる生命の力には到底勝てないのである。
医療費と高齢者人口
世界経済フォーラムは、所得と富の格差拡大や気候変動などとともに、世界的変化の主な5つの推進要因の1つとして、高齢化を挙げています。
グローバルコスト
65歳超の世界人口は、今後30年間で現在の3倍にあたる15億人に達し、それに伴って高齢化に起因するコストも膨れあがる見込みです。実際、一部では、2050年までに心臓病やアルツハイマー病、糖尿病などの慢性疾患による経済的影響が47兆米ドルを超えると推定されています。
米国と英国における医療費の増加
米国の医療制度では、65歳以上の国民に費やされる医療費が25歳未満の5倍以上となっています。米国では、2030年までに、65歳を超える国民1人に対する労働人口が3人になる見込みです。
日本
現在、日本では医療費がGDPの8%を占めていますが、調査によれば、数十年にわたる経済の停滞、高額なブランド医薬品の過度な使用、そして世界一の高齢社会であることから、2025年までに医療費がGDPの11%にまで増加すると推定されています。
日本の総人口に占める高齢者人口の割合が28.1%となっている中、65歳を超える高齢者の5人に1人に相当する460万人がアルツハイマー病にかかっており、深刻な蔓延に直面しています。高齢者人口の増加に伴い、この数字も増加することが見込まれます。
再生医療、ロボット工学とAI、自動運転車、サービス産業におけるドローン利用の実用化に関して、日本は世界的リーダーとしての大きな一歩を踏み出しています。これらはすべて、高齢化社会に対応するための優れた機動性と接続性、および長寿命の実現において重要な役割を果たすよう設計されています。 とりわけ、日本は支援ロボットの成長を推進しています。医療は、Society 5.0の重要な柱です。 日本の医療は国民皆保険制度によって支えられており、学界、産業界、政府の横のつながりによって得られる豊富な生データは、何十年にもわたり日本の経済モデルの基礎をなしてきました。
日本の高齢化問題の解決に向け、日本政府は介護施設へのロボットの導入を支援しています。しかし、多くの人が、介護面でのメリットと倫理的問題とのバランスを慎重に取ることを強く勧告しています。
高齢化
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ゲノムの不安定性:遺伝子損傷を引き起こす内部要因と外部要因は、どちらも生涯を通じて体内に蓄積します。これが老化を促進することが分かっています。
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テロメア短縮:テロメアは染色体の末端を保護する「ふた」であり、細胞が分裂するたびに短くなります。時間が経つにつれ、細胞がそれ以上分裂できなくなるまでテロメアが短くなり、病気につながる可能性があります。
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エピジェネティック変異:個々の生活体験や環境要因によってDNAではなく遺伝子発現に変異が生じ、それが老化に影響を及ぼします。
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タンパク質恒常性の喪失:細胞タンパク質は加齢に伴ってミスフォールドされ、そのせいで恒常性維持機能が失われます。このように損傷したタンパク質の蓄積は、老化や老化に伴う病気の原因となります。
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栄養感知の制御不全:代謝を調節する経路があり、そのタンパク質は栄養レベルの影響を受け、老化の促進にも関与しています。
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ミトコンドリアの機能不全:加齢に伴い、ミトコンドリア(体内の代謝の調節を担うエネルギー製造所)の機能不全が始まります。
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細胞老化:「歳をとった」細胞は若い細胞ほど速く排除できず、体内に蓄積することで健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
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幹細胞の枯渇:新しい組織細胞の再生を助ける4種類の幹細胞の活動は、加齢に伴って低下します。
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細胞間コミュニケーションの変化:細胞間のコミュニケーションは加齢に伴って妨げられ、炎症や組織の損傷を引き起こします。
老化は生物有機体が持つ自然な特徴であり、老化研究分野におけるAIと深層学習の進歩のほとんどはバイオマーカー開発の専門領域のものです。基本的な臨床血液検査、写真、ビデオ、音声、網膜スキャン、さらには医用イメージングからマイクロバイオームデータに至るまで、さまざまなデータタイプに対して年齢予測システム、つまり「老化時計」が開発されています。
デジタル医療市場
医療は3兆ドルの米国産業であり、人工知能は、2030年代と2040年代に大きな優位を占める新しい革新的な巨大企業を生み出すことになるでしょう。
CBinsightsによると、2018年には、ベンチャーキャピタルが米国の500社近いスタートアップ企業に100億ドルを投資しました。 また、大手テクノロジー企業、ベンチャーキャピタル、および各国政府は、テクノロジーの進歩についても熱心に調査しています。
デジタルヘルススタートアップ企業の投資段階
デジタル医療市場には18,000社のスタートアップ企業が参入しており、その規模は1,450億ドルに上ります。 投資家たちは、2018年にデジタルヘルスに68億ドルを投資しました。AI規制はまだ整備されていませんが、デジタルヘルスは多かれ少なかれ全面的な導入が進み、導入も容易になるでしょう。医療AI市場は、2021年までに複合年間成長率40%を達成する見込みです。これは主に、AIが医療の成果を30~40%改善すると同時に、治療費を半分に削減できる可能性があるためです。
デジタルヘルス分野は急激に拡大しています。仮想診断からAIを利用したより効果的な医薬品の開発まで、その可能性は飛躍的に広がっています。
トレンド - 思いもよらない方法で医療や健康データに影響を与えるAI
早期発見から医療診断の改善まで、AIは世界を変革し続けています。消費者がサービスを利用する方法、医療機関が医療を提供する方法、さらには実現できる健康上の成果など、AIや機械学習はさまざまな形で医療を改革しています。AIは破壊的な力を秘めており、これはほんの始まりに過ぎません。
医療は、いずれAIによって最も大きな変革を遂げる分野になる可能性があります。機械学習は、ニューラルネットワークによる医用イメージング、NLPによる電子医療データのマイニング、深層強化学習と5Gを利用したロボット手術などの分野に大きな影響を与えるでしょう。また、機械学習技術をウエアラブルデバイスに応用することで、センサーデータを処理して予防医療に役立てることができます。
2020年は、AIテクノロジーが医療や医薬品に応用される年になると期待されています。人間は自分の能力と精神を修正し、改善し、継続的に向上させる機会を手に入れるでしょう。
心拍や血糖値などの重要な生物学的指標を監視する新たなモバイルテクノロジーは、消費者の行動に根本的かつ前向きな変化をもたらします。
投資家たちは減量をサポートするウエアラブルデバイスに多額の投資を行ってきましたが、結局、長期的な行動の変化は見られず、失望する結果となりました。
AIは、予防から自己監視、診断、治療に至るまで、健康へのアプローチに多くの影響を与える可能性があります。これには、健康の社会的、家族的、経済的、感情的側面にどのように対処するかも含まれます。
将来的には、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイト、ウエアラブルデバイス、環境センサーなどから収集したデータを遺伝データやプロテオームデータと組み合わせることで、特定の病気のリスクと発症の両方をより明確に定義することが重要になるでしょう。企業はこの知識を利用することではじめて、医療機関や消費者がこのプロセスを遮るために使用できる低コストの介入を開発できるようになります。複数の診断、従来の臨床検査、およびウエアラブルデバイスを通じて収集したデータを組み合わせることで、疾患リスクをより包括的に把握できるようになり、医療機関やヘルスコーチは長期的な行動の変化を促進する、容易かつ低コストの介入を優先できるようになります。
AIと老化
老化に起因する病気の治療費は、世界各国の医療制度を崩壊させ、企業や政府の議題はこの件で埋め尽くされる恐れがあります。AIは、高齢化に歯止めをかけ、社会の絶え間ない変化に適応できる俊敏なイニシアチブを生み出すことができます。私たちは、幼児の死亡率低下と感染症による死亡者数の削減において大きな進歩を遂げました。しかし、心血管疾患、2型糖尿病、アルツハイマー病などの深刻な健康問題を抱えた高齢者はいまだに存在し、何百万人という高齢者が孤独な生活を送っています。
人間の寿命は延びましたが、生活の質が向上したわけではありません。AIの進歩は、老化研究の分野に大きな影響を与えています。 AIには、生物学的プロセスを演繹的、機構的に理解することなく、複雑な非線形データ内の関連パターンを識別するという特有の機能があります。AIは、体内で起きている複雑で全体的かつ統合的な関係を明らかにします。
AIには、どのように歳をとり、自己を監視し、そしてどのように人生を送るかをまとめて変革する大きな可能性があります。
実際に適用されたユースケースは、老化と寿命に関するさまざまな研究分野で、AIが有望な結果をもたらし始めていることを示しています。 AIは、概念実証例がわずかしかない過剰に宣伝されたテクノロジーから、大規模に導入され、認められた高齢者医療のトレンドへと次第に変化しています。
AIはすでに、プロセスの非効率性や手作業による高額な治療の問題を解消して人的ミスを防止するために急速に進歩しており、患者ケアの本来の趣旨を再定義することを保証しています。AIの力を解き放つには、医療ITの関係者や業界のエンドユーザーと緊密に連携する必要があります。 私たちは、人間の能力と社会的つながりを改善するために、より複雑な社会的プロセスの構築に重点を置く必要があります。これらのメカニズムには、自動運転車、目に見えないIoTセンサー、モバイルヘルスアプリやデジタルヘルスアプリなどの新しいテクノロジーに加え、経済成長を支援するために構築された関連サービスなどが含まれます。
すでに、製薬のさまざまな分野でAIアルゴリズムの開発に成功しており、幅広い用途に適用されています。
サービスを共通のプラットフォームに統合することを奨励する規制によって、健康的な老化のための革新が進むでしょう。 アクセスと規制は、データ取得のための効果的なパイプラインを確立するために、医療機関とAIベースの企業との連携が必要であることを考慮する必要があります。
この大量のデータに含まれる有益な情報を活用するには、深層学習技術の開発や機械学習などの新しい計算論的アプローチの導入も必要になります。正確な予測を行うAIの能力は、データの可用性に大きく依存します。
AIテクノロジーとユースケース
医療診断
「患者の死亡の約10%は誤診に起因しており、誤診は病院が抱える厄介な問題の6~17%を占めている」 出典 - 全米アカデミーズ
毎年1,200万件を超える深刻な誤診が発生しており、医療の質があまり良くない地域が数多く存在します。
AIソリューションは、診断を迅速化し、精度を向上させることができます。これにより、複数の領域で、現在ほとんどの医師が行っているよりも優れた診断が可能になります。しかし、医療行為へのAIの統合はまだ初期段階にあり、自社の利益のためにすでに個人データを収集している企業に私たちの最も個人的なデータを提供することは、多くの危険をはらんでいます。
このようなミスを引き起こす要因は、医師の能力だけではありません。ほかにも、以下のようなさまざまな要因があります。
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健康情報システムの非効率な連携と統合
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臨床医と患者の間のコミュニケーションギャップ
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診断のサポートが十分でない従来の医療業務システム
患者の転帰に関して利用できるデータが限られていることから、医療診断へのAIの応用は今のところ導入の初期段階にあります。2022年までには、医療機関や医療制度による診断へのアプローチ方法にAIが影響を与える可能性が高まるかもしれません。AIは、個人が自身の健康の変化をリアルタイムに把握する能力を変革するうえで、その役割を果たすことになります。
病院管理
患者の転帰を予測して、病院管理に役立てます。 AIを利用して電子カルテを再整理することで、医療管理にかかる膨大な時間の無駄を削減できます。これはつまり、Amazon社やGoogle社などの企業が、よりスマートなAIを利用して医療データを再パッケージすることを意味します。AIには、電子カルテなどのドキュメントやプロセスを効率化することで、その時間を大幅に削減できる可能性があります。
医薬品の開発
HIMSS Analytics 2017の基本概要によると、現在AIテクノロジーを利用している、またはAIテクノロジーに投資している医療機関は5%未満となっています。
過去5年間にわたり、製薬業界では、AIの導入によって科学者による新薬開発や病気への対抗方法が見直されてきました。
大手製薬会社が現在利用しているITは、レガシーシステムをベースとする従来型のものであり、相互運用性がなく、データのタグ付けが行われていません。製薬会社がAIベースのシステムを導入すれば、これらの課題を解決できるだけでなく、コストを削減し、効果的な新しい治療法を開発できます。
AIは、新薬の開発、服薬遵守の支援、臨床試験の詳細な分析において、製薬業界で重要な役割を果たすことになります。また、機械学習アルゴリズムは、医薬品の生物学的相互作用および化学的相互作用の調査に利用されることが見込まれます。
医用画像処理と放射線学
医用イメージングへのAIの応用は、医用画像再構成、ノイズ低減、品質保証、セグメンテーション、トリアージといった、広範囲に及ぶ不可欠なプロセスを強化できます。
深層学習は、主に画像の特定の特徴を識別し、画質を向上させ、外れ値や異常を見つけることができます。多くのイメージング研究室は、効率と専門知識を理想のレベルまで高めるために、高度な技術へと急速に移行しつつあります。
今後のAIベースアプリケーションの多くは、ラジオゲノミクス、コンピューター支援検出、および分類の分野で将来性があると言われています。 現在の医療制度はAIによって再構築され、その結果、現在の臨床画像診断は大きな影響を受けることになります。 ただし、シームレスな相互運用性を備えたデータ交換手段とともに、医用イメージングデータ用にカスタマイズされた、新しい事前トレーニング済みモデルアーキテクチャの構築に注力する必要があります。
さらに、放射線学におけるAIの急速な進歩は、患者ケア全体を変革する取り組みの決定的な突破口となる可能性があります。AIは、統合されたクラウドベースのプラットフォームを強化し、放射線科医は、症例をリアルタイムで自動的にレビューできるようになります。
病理学 - 病気の早期発見
AIを使用したデジタル病理学が急速に普及しつつある今、従来の病理診断は終わりに近づいています。作業量が増加し、正確さへのニーズが高まっていることから、AIは今後数年間で本格的にその影響力を示すでしょう。最先端のテクノロジーは、顕微鏡や人間の視覚では実現できない病理診断を実現する力を持っています。
病理学へのAIの応用により、画像解析、まれな対象物の識別、形態学に基づくセグメンテーション、スライド全体のデジタルイメージングを簡素化できます。最近の臨床診療における人工知能とデジタル病理学の急速な導入は、価値に基づくケア提供に新たな可能性をもたらしました。
IoMT - Internet of Medical Things
AIとIoTを組み合わせることで、大きな価値が生まれる可能性があります。Internet of Medical Things(IoMT)と呼ばれるこの高度なテクノロジーにより、さまざまな医療機器やセンサーをインターネットに接続して、膨大な量の重要な患者データを収集できるようになります。収集されたこれらのデータは、患者の状態を把握し、迅速かつ正確に医療診断を行い、医療機関におけるリソースの利用パターンを理解するために分析し、利用することができます。
多くの医療機関がIoMTのメリットに関心を寄せています。IoMTは、慢性疾患を持つ患者と医療機関に大きな安心をもたらします。IoMTを利用すれば、患者が快適な自宅にいながら、リアルタイムに患者を監視できるようになります。
ロボット工学
調査対象となった人の68%が、ロボットは人間を支援できるために有益であると回答した一方で、自分が病院や介護施設でロボットの介助を受けることやロボットとコミュニケーションを取ることに抵抗がないと答えた人は26%しかいませんでした。
出典: 欧州委員会による調査 - ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/attitudes-towards-impact-digitisation-and-automation-daily-life
介護を必要とする高齢者が増加していることから、研究者たちはロボットが圧倒的な需要に対処するための1つの方法になると考えています。
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対話型AIエージェント - 高齢者管理や高齢化に対応する、Ipsoft Ameliaなどの対話型/認識AIエージェント。
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ロボットコンシェルジュは、高齢者が1人暮らしを続けることができるよう支援します。これらのロボットは、料理や掃除、人付き合いに至るまで、あらゆる支援を行います。ロボットは介護を行い、場合によっては社会的交流を提供しますが、この独特な人間的課題に対して倫理をどのように適用するかなど、一部の研究者が直面している課題もあります。
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モバイルロボティックテレプレゼンス(MRT)システムは、高齢の患者と建設的な社会的交流を実現できることがすでに証明されています。MRTは基本的に、頭の高さにディスプレイが設置された車輪付きのロボットで、簡単なスマートフォンアプリを使用して遠隔操作できます。MRTを利用すれば、高齢者が遠く離れた場所に住んでいても、親戚やソーシャルワーカーが頻繁に高齢者を「訪問」できます。高齢の患者がデバイスを操作する必要はなく、何もしなくてもソーシャルワーカーや家族と交流できます。
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人型ロボットは、高齢者に特に必要とされるケアを提供するのに十分な進化を遂げています。これらのロボットは物を拾ったり独立して移動したりできるだけでなく、例えば腕や手の動きを使って人間らしい自然なやり取りを行うことができます。さらに高度な人型ロボットには、タッチスクリーンなどのデバイスやセンサーが搭載されています。多くの高齢者はタッチスクリーンを使いづらいと感じ、ロボットに対話的なコマンドを与えて、その応答を画面から読み取ることを好みます。一方で、老化による難聴や視力障害のある高齢者には、タッチスクリーンを使用するオプションが不可欠です。人型ロボットは、課題となりえる社会的、倫理的影響を考慮することなく、テクノロジーの機能性を評価することに重点を置いてきました。その性質から、人型ロボットは孤独の軽減に役立つと一般的に考えられています。
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手術ロボットは、近い将来、多くの定型手術で医師より優れた手技を行えるようになるでしょう。医療テクノロジーの導入は今後さらに加速する見込みです。
深層学習ニューラルネットワーク
深層学習は、以前遭遇したデータに基づいて推論を行います。例えば、医療に関連するデータをより多く入力すれば、医療だけでなく、考えられるほぼすべての診断、プロセス、転帰、医師に、AIがどのような影響を与えるかについても、非常に優れたアイデアを得ることができます。
年齢予測システムの開発に使用されている最新の深層学習技術は、以前は互換性がなかった動的データ型と静的データ型に新しい可能性をもたらします。AIによる老化バイオマーカーを利用することで、生物学的プロセスの全体像を把握し、最も重要な特徴を抽出して生物学的標的とメカニズムを同定するという、因果モデルを構築するための新しい手法が可能になります。敵対的生成ネットワーク(GAN)と強化学習の最近の発展により、多様な合成分子と患者データの生成、新しい生物学的標的の同定、期待する特性とジェロプロテクターを持つ新しい分子化合物の生成が可能になりました。
これらの新しい技術は、統合されたシームレスなエンドツーエンドのバイオマーカー開発、標的の同定、創薬、および医薬品の研究開発の加速と改善に役立つ可能性のある現実世界のエビデンスパイプラインと組み合わせることができます。
老化防止のための深層学習の高度な使用
老化バイオマーカーの発見による精密医療
精密医療は、堅牢な定量的バイオマーカーに依存しています。老化バイオマーカーは、臨床的介入の治療効果を評価するための定量的基礎を提供できるツールです
現在直面している、人間の老化研究における主な課題の1つは、老化防止の治療的介入の効果を追跡するために標的化し、測定できるバイオマーカーがないことです。
現在、老化バイオマーカーの多くは、1つの機能だけでなく、破壊されると老化に関連する特定の病気や機能不全の発症を誘発することが知られている限定された一連の生理学的機能を監視します。そのため、客観的な定量化が可能で測定が容易な生物学的老化の特徴であるバイオマーカーを開発する必要が依然としてあります。このようなバイオマーカーの設計は、概念実証、実験検証、解析性能検証などを含む、時間のかかる面倒な多段階プロセスが必要です。AIテクノロジーは、老化バイオマーカーの開発に効果的な代替手段を提供します。データ学習に基づく老化時計は、バイオマーカーの同定にすでに使用されています。将来的に、データの特徴間の複雑な非線形関係を解明し、より一層正確なモデルを構築するために、複合データ学習アーキテクチャが使用されるようになります。
標的の同定
ディープニューラルネットワークを使用した効果的な老化防止治療の開発におけるもう1つの重要な側面は、対象となる標的の同定です。 経路摂動解析を使用した経路活性化パターンの相違点のスクリーニングなど、さまざまな計算論的アプローチが開発されています。これらの手法は、経路をトランスクリプトームマップとして特徴付け、若年者と高齢者の間の大きな変化を引き起こす経路を同定するために使用できます。このような解析の結果は、老化に関与する経路についての情報をもたらします。ディープニューラルネットワークを使用するこの手法は、潜在的な長寿特性を使用して同定した既知の化合物のスクリーニングライブラリーに依存します。 老化時計によって使用される特徴を分析して、新しい標的を同定することもできます。このアプローチでは、骨格筋の特徴に基づいて年齢を予測するために使用される遺伝子のリストを使用し、それをさらに分析して年齢予測に最も重要な遺伝子を同定します。年齢予測における特徴の重要性を評価するために、いくつかの手法が使用されています。
低分子創薬
薬物化合物を設計し、創薬においてより効率的にスクリーニングできる大規模な仮想化学ライブラリーを構築するための計算手法が開発されています。創薬および医薬品の開発は、深層学習テクノロジーを使用し、潜在的な有効性と安全性に従って薬剤候補を特徴付けることでさらに最適化できます。AIテクノロジーによって標準的な創薬パイプラインが破壊されることで、老化防止治療のための新しい候補を効果的に同定できるようになります。例えば、GANパラダイムに基づく生成モデルは、仮想分子を生成するその能力から、大きな可能性を秘めています。
遺伝子治療
遺伝子治療は、遺伝子を使用して遺伝性疾患、各種がん、特定のウイルス感染などの疾患を治療または予防する実験的技術です。実際には、この技術は、遺伝物質を細胞に導入することで、異常な遺伝子を補ったり、有益なタンパク質を生成したりするように設計されています。遺伝子治療は有望ではあるものの、現在はほかに治療法がない疾患に対してのみ試験が行われています。FDAは、一部の白血病、リンパ腫、および遺伝性疾患である網膜ジストロフィーの治療に初めて遺伝子治療を承認しました。 人工知能は、遺伝子編集プロセスの精度を高めるための重要な要因です。遺伝子編集の開発は、患者のDNAを変化させる可能性のある能力を科学者に提供することによって、個々の患者に合わせた治療法の探求に新たな機会をもたらしています。膨大な量のデータに基づいて学習、予測、アドバイスを行う能力を持つAIテクノロジーは、患者の予後を予測したり、実験的治療を用いた臨床試験からオーダーメイド医療に至るまでのさまざまな選択肢を医師にアドバイスしたりするために使用できるパターンを特定できます。 ただし、正確に遺伝子を編集できるかどうかについては、まだ課題があります。
大手テクノロジー企業 – FAGMA
Google社、Alphabet社、Microsoft社、IBM社、Amazon社、Tencent社はいずれも医療および医療テクノロジーの分野に参入しています。 これらすべての企業が、自社の未来を医療分野のAIと結び付けるべく大きな一歩を踏み出しています。これらの大手テクノロジー企業は、データを追い求め、各種基準やツールキットの設計に取り組んでいます。
世界経済に影響を及ぼす恐れのあるさまざまな病気や急速な高齢化から世界を守るために、テクノロジー企業は医療費に歯止めをかけようとしています。
ソフトウェアが医療における差別化の要因になっていることから、大手テクノロジー企業はソフトウェア分野の専門知識や消費者との直接的な関係、さらには潤沢な資金によって、優位な立場に立っています。
創薬のためにバイオテクノロジーAIのスタートアップ企業と提携する製薬会社
従来の製薬会社は、長い創薬サイクルに対する革新的なソリューションを求めてAI SaaSのスタートアップ企業との提携を拡大しているほか、バイオテクノロジーAIのさまざまなスタートアップ企業とも提携しています。
製薬会社は新しい治療法の候補を発見し、長期にわたる創薬プロセスを変革するために、AIアルゴリズムに数百万ドルを投資しています。それと同時に、デジタルヘルスを利用して消費者に直接リーチし、AIに関する必要な専門知識を見つけています。
再生医療とAI
収益を生み出して成長させる能力を持っている起業家にとって、再生医療は最も大きな可能性を秘めている分野です。人間の寿命は伸びており、人はできるだけ質の高い生活をできるだけ長く送りたいと考えています。
再生医療分野の目的は、例えば人工幹細胞を使用することで、患者により高度な治療を提供したり回復時間を短縮したりすることです。 AI技術は、人工幹細胞、免疫細胞、およびヒトの再生組織などを用いたオーダーメイド医療のための予測モデルの開発に機会をもたらします。例えば、AIは、胚細胞の発達状態を識別するために使用できます。AIテクノロジーのもう1つの応用例として、深層学習分析を使用して生成された3D幹細胞画像と遺伝子編集ツールCRISPRで改変された細胞株のオンラインカタログが最近導入されました。
さらに広い範囲では、AIは、再生医療技術が直面しているほかの種類の課題に対しても現実的な解決策を提供できるほか、より精密な組織工学アプリケーションのための計算モデルベースのディープニューラルネットワークの開発により、組織工学結果の予測も行えます。
AIが実現するオーダーメイド医療と老化防止研究に重点を置いたスタートアップ企業
AIは、企業や医療機関が収集した大規模な医療データセットの解釈に基づく効果的なオーダーメイド医療の開発に使用されています。
高度なバイオメトリクス
研究者たちは、ニューラルネットワークを使用して、以前は定量化が困難だった危険因子の調査と測定を始めています。パターンを発見するAIの能力は、以前は知られていなかった危険因子の特定と新たな診断方法への道を開き続けるでしょう。ニューラルネットワークを使用した網膜像と音声パターンの分析は、心臓病リスクの特定に役立つ可能性があります。
IoT - スマートデバイス企業
医療機器、ソフトウェア、サービスとしてのAI
過去数カ月間で、多くのAIソフトウェア製品が、FDAから臨床における商用利用の承認を受けました。規制当局の承認が急速に進んだことで、2014年以降、投資を拡大した80社以上のAIイメージングおよび診断企業では、合計149個の製品が承認を受けています。
いくつかのAI-as-a-Service(サービスとしてのAI)プラットフォームは、FDAの承認を受けたホーム監視デバイスに統合されており、異常がある場合に医師に警告を送信します。
ロボット工学
高度な人工知能でプログラミングされた、自主的に人間と対話できるコンパニオンロボットを作り出します。
その他の分野に関する概要
また、遠隔医療も患者と医師とのコミュニケーションを容易にすることで医療を改善します。遠隔医療は、慢性疾患の治療と監視を24時間体制で行えるより良い機会をもたらします。バイオメディカルテレメトリーは今後大きな発展を遂げるでしょう。このデジタルテクノロジーは、医師を支援し、ストレスのかかる状況を緩和するという分野で能力を拡大する可能性があります。生体工学機器や生物医学装置に、障害を持つ人、あるいは重い病気やけがに苦しむ人のための新しいソリューションが導入されていくでしょう。
補装具は、非常に速い速度で開発が進んでいます。軽量で信頼性の高い新素材、3D印刷技術、そしてスマートアルゴリズムによって、高度な機能を持つ補装具の開発が可能になっています。
スマートホーム - スマートホームでの医療は、今後爆発的に増加することが見込まれており、3D印刷のような急成長中のテクノロジーの成熟に伴い、多くの企業がこの分野を席巻するのに優位な立場につけています。
AIによって強化された長寿薬
長寿薬の開発に取り組んでいる企業は、従来のバイオ医薬品企業よりも進んでいます。長寿の研究開発には、AI、デジタル医学、ジェロサイエンスなどの多くの科学技術分野が用いられるため、長寿に取り組む企業は次世代企業と見なされています。長寿に取り組む企業は、診断や予後評価のための非常に高度な手法に加え、臨床試験を実施するための次世代技術を使用しています。
セノリティクス。最も人気のある研究分野の1つにセノリティクスがあります。これは、老化細胞を標的とし、細胞死を誘発することでそれらの細胞を破壊する部類の医薬品です。
セノリティクスは新しい研究分野の一部であり、この分野には、DNAの損傷のような細胞刺激を標的とすることで老化を防止したり若返らせたりできると考えられているジェロプロテクター薬なども含まれます。
以下は、臨床試験に関連する主な企業です。
メトホルミン
メトホルミンは、2型糖尿病を治療する安価な後発医薬品であり、長寿を促進する可能性のある医薬品として登場しました。
長寿の研究者たちは、老化に伴う酸化ストレスや炎症を軽減する効果に注目しています。
ゲノムの不安定性とは、DNAの複製エラーを直接引き起こすか、あるいは活性酸素の活動によってDNA損傷を誘発する精神的ストレス、太陽放射、有害化学物質、生物学的因子を指します。私たちのゲノムは、毎日潜在的な損傷に直面しています。ゲノムが完全性と安定性を維持できるのは、この蓄積された損傷を修復する固有の修復システムのおかげです。
エピジェネティック変異
老化のプロセスは、エピゲノムの変化を引き起こす可能性があります。この変化は、細胞機能を潜在的に変化させ、最終的にはその機能を損なう可能性のある遺伝子発現の変化をもたらす場合があります。例として、免疫系のエピジェネティック変異は、活性化を阻害し、免疫細胞を抑制し、免疫系の障害や炎症に対して人間をぜい弱にすることがあります。
タンパク質恒常性の喪失
タンパク質恒常性の喪失は、老化に伴う一般的なプロセスであり、病気の指標となります。このプロセスは、有害なタンパク質またはミスフォールドされたタンパク質と望ましくない凝集体の蓄積を特徴としています。これらのタンパク質の分解は加齢に伴って阻害されます。老化した細胞は自食機能が低下し、細胞のリソソームは細胞の老廃物を除去する効率が低下することが分かっています。アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、プリオン病は、タンパク質恒常性の喪失に起因する病気の一例です。
栄養感知の制御不全
代謝活性は、人間の細胞にストレスを与えることが知られています。カロリー制限は、代謝機能障害を遅らせるための予防療法です。ミトコンドリアの機能不全や酸化ストレスといった代謝の副産物の中には有害なものがあり、栄養感知を制御不能にして糖尿病を引き起こす可能性があります。老化の速度を調節できるいくつかの重要な代謝シグナル伝達経路があります。タンパク質は老化防止の研究対象となる可能性があります。間欠的カロリー制限は、潜在的な代謝機能障害を遅らせる予防療法として、依然として最も広く認識されている療法です。
ミトコンドリアの機能不全
ミトコンドリアの機能不全に対して開発中の医薬品は多くありません。ミトコンドリアは、尿素、コレステロール、神経伝達物質の代謝に関与しており、解毒とフリーラジカル生成、さらには脂肪、炭水化物、タンパク質の消化にも関与しています。これらの機能障害は多くの全身性疾患を引き起こし、多くの一般的な老化病変はミトコンドリアの機能不全に起因することが分かっています。ミトコンドリアの機能不全は、2型糖尿病、アテローム硬化性心疾患、がん、アルツハイマー病、パーキンソン病、および脳卒中に関係しています。ミトコンドリアの機能不全は、人間が老化する主な理由の1つと考えられています。
細胞老化
加齢に伴い、死んで置き換わることを拒否する細胞が蓄積していきます。これらの細胞は、細胞機能を阻害し、組織修復を低下させ、がんの原因となりえる突然変異を蓄積し、慢性炎症の増加を引き起こしています。細胞分裂周期が不可逆的に停止するこの現象は、細胞老化と呼ばれます。老化は、ほぼすべての細胞に影響を及ぼす普遍的なプロセスです。加齢に伴って免疫反応が低下し、一部の老化細胞は免疫クリアランスを逃れます。人間が老齢になる頃には、老化細胞が大量に蓄積しています。組織内に老化細胞が長期的存在することは、老化に伴う病気を促進する可能性があり、老化自体を促進する可能性さえあります。
幹細胞の枯渇
幹細胞はほかの多くの細胞型に分化し、組織内で再生成分として機能できます。幹細胞は、正常な細胞と組織の機能を維持するために、機能的な分化細胞で組織を補充します。幹細胞の数は生涯減少し続けるため、若年者ほど補充の可能性が高くなります。幹細胞は加齢に伴って遺伝的変異と遺伝子損傷を蓄積するため、年齢とともに分化能力を失う傾向があります。幹細胞の枯渇は、組織再生の失敗を表しており、老化の特徴です。
細胞間コミュニケーションの変化
人間が老化すると、細胞間の電気的および化学的シグナル伝達系が破壊され、シグナルに歪みが生じます。破壊されたメッセージは、細胞間コミュニケーションの不均衡をもたらします。細胞が老化すると、免疫系の機能不全や組織損傷の蓄積に起因して、より多くの炎症シグナルが生成されます。その結果、アテローム性動脈硬化、2型糖尿病、肥満、慢性消化性潰瘍などの慢性炎症と慢性疾患が生じます。
新たな未来 - 進化する世界のために人間を進化させる – インテリジェントな社会
私たちは今後、拡張現実の利用の増加、国境を越えたコミュニティの増加、デジタル企業の著しい成長を目にすることになるでしょう。これらのトレンドはすべて、人間がデジタル化していく進化と新たな世界経済の側面を表しています。
汎用AIについて言えば、汎用人工知能(AGI)の開発や、さらには人間の記憶や能力をコンピューターに移行するなどの複数の取り組みが行われていますが、これらのアプローチの実現可能性を示す概念実証は行われていません。
ハイブリッド人間の誕生はもうすぐです。おそらく、医療におけるAIの最も驚くべき能力は、テクノロジーと人間の生態とが重なりつつあることです。
AIの進歩によって、体内に埋め込まれたチップで内部自律システムを制御できる日が近づいています。これらのチップは、脳内の反応によってアクティブ化され、仮想現実によって視力を高めたり、強化されたストレージ機能によって記憶を強化したりします。
AIチップを人間の脳に埋め込めるようになれば、二重らせんを解き明かすための明確な道筋をも手に入れることができます。人間のDNAへの書き込みや編集が可能になり、先天的な欠損を削除し、病気や疾患を発生と同時に修正できるようになります。
私たちは、一般化し、戦略を学習し、学習した特徴から新しいモデル、対象、データを生成する最新のAIの能力と、予防医療、再生医療、回復医療のあらゆる分野で新しいアプリケーションとソリューションをもたらす特徴抽出および因果関係分析の正確な方法とを組み合わせた集学的アプローチを必要としています。
簡単に言えば、ビッグデータ、ソフトウェア、化学、バイオテクノロジー、機械学習の最新の進歩を組み合わせることで、人間の脳に直接アップロードされる人間の追加機能を実現できるようになります。将来的に、人間の生態と最新のテクノロジーを同期させることにより、まったく新しい未知の領域が切り開かれます。その可能性は無限です。
高齢化に関するAI研究は、データの経済的側面、生成、交換、モデルの交換と検証、そして分析、臨床試験、教育プログラムに重点を置いたコンソーシアムと国際協力が必要であることを示しています。
介護分野は他業界に比べてICT活用が遅れている分野といわれてきたが、高齢化の進展に伴うさまざまな課題を抱えて改革に乗り出す動きが徐々に活発化している。新型コロナウイルス感染拡大に伴うニューノーマルの広がりが介護のあり方を見直すきっかけになり、また、国もデータに基づく「科学的介護」の実現を目指して介護データベース構築に乗り出すなど、新たな展開が見られる。本稿では、介護業界におけるICT活用に向けての最新動向を、背景となる要因や課題感を交えて紹介する。
介護業界におけるICT活用領域
介護分野でICT活用が急がれる背景には、介護業界の構造的な課題がある。ひとつは深刻化する人材不足である。高齢化の進展により要介護人口が増加しているが、それを支える介護従事者の供給が追い付かず、需給ギャップが拡大している。現場スタッフの業務負担は大きく、限りある介護人材でオペレーションを効率化する必要に迫られている。また、もうひとつの課題として、国の介護財政逼迫に伴い、介護事業者の経営環境が悪化していることがある。経営改善・強化のためには、コスト削減だけでなく収益につながる新たな付加価値の開拓・提供が求められている。
現在、介護分野で見られる主なICT活用事例は、図1のような4つの領域に整理することができる。
【図1】介護分野における主なICT活用領域
以下に、各領域におけるICT活用ニーズ並びに代表事例を紹介する。
(1)SNS
介護サービスは多職種の連携プレイで業務が遂行され、スタッフ間のコミュニケーションの充実がサービスの品質にも影響する。日本エンブレースが提供する「メディカルケアネットワーク(MCS)」は、医療・介護に特化した非公開型のSNSサービスで、現在の登録ユーザー数は14万人である。在宅医療や地域医療連携に携わる医療機関の導入が多いが、介護に特化した事例として、訪問介護を実施する介護事業者がスタッフ間の連絡や情報共有に活用しているケースもある。
一方、介護現場の多くは業務のデジタル化に後れをとっている。現場職員は未だに紙の書類や日誌の作成に追われ、事務ノートのメモ書きで引き継ぎを行い、複数の施設・関係者に電話で問い合わせや申し送りを行うなど、現場にはアナログな手法が根強く残っている(図2)。
【図2】介護現場における連絡手段
(2)業務記録・クラウド
介護現場で身体ケアを行いながら体温や血圧等のデータを計測してシステムに入力したり、日々の気付きをテキストベースで書き記したりといった情報処理は現場職員の大きな負担となっている。また、せっかく入力したデータを現場で活用する機会は限られ、サービス向上や業務改善につなげることが難しいのが現状だ。このような課題に対応して、善光会が開発した「スマート介護プラットフォーム(Smart Care Operating Platform:SCOP)」は、複数の介護機器と連携したクラウド型の情報管理プラットフォームである。IoTセンサー機器等の情報を集約し、現場の状況やアラート情報などをiPhone上で一元的に管理できる。iPad上で行う介護記録は平易なインターフェースでその場で簡単に入力できる。持ち場を離れることなくリアルタイムに情報共有できるため、異常が発生しても迅速・的確に対応できる。SCOPの一部機能は国立日本医療研究開発機構(AMED)の補助採択事業として開発され、実証実験で一定の成果が実証された(図3)。
【図3】SCOPを使った介護業務の効果実証
(出典:未来投資会議構造改⾰徹底推進会合「健康・医療・介護」会合(第9回)(2019年4月27日)資料2「善光会のICTを活⽤した介護の取組状況について」)
善光会が目指すのは、事務処理にとどまらず、介護施設の情報管理をデジタルで一元化して業務改革を実現させる「介護版DX」に他ならない。
(3)AI・ロボット
介護現場の負担を軽減するため、要介護者のや移動支援などの力作業を助けるパワーアシスト、入浴や排せつなど要介護者の自立的な行動を支援するアシストロボットなど、さまざまな介護ロボットが介護現場で活躍している。
米アイオロス(Aeolus Robotics)社が開発した「アイオロス・ロボット」はAI搭載型サービスロボットである(図4)。知能、視覚、機動(移動)などさまざまな機能でAIが使われ、ネットワークで管理されるのではなく自律的に施設内を移動して、物品運搬や危険物の発見・通報、見守りなどマルチにサポート業務を担う。アイオロス社はロボット単体の販売ではなく、サービスとして提供する「RaaS(Robot as a Service)」の形で事業展開しており、日本でも介護事業者や高齢者住宅事業者と提携してB2B2Bモデルのビジネス創出を図っている。
【図4】「アイオロス・ロボット」の機能
(出典: https://robotstart.info/2018/12/11/aeolus-robot-spec.html)
他にも、見守りシステムやロボットと要介護者が会話するコミュニケーションロボットなどもあり、これらは利用場所が施設から一般家庭に広がっている。独居高齢者世帯が増加する中、ウィズコロナで在宅介護を余儀なくされる高齢者が増えるにつれて、介護ロボットに求められる役割は今後間違いなく高まっていくだろう。国は日本の介護の将来を見越して、介護ロボットの開発・普及に力を入れ始めている。経産省は2021年から「ロボットなど介護・福祉用具開発プロジェクト」を開始し、民間の介護ロボット開発を支援する。
(4)見守り
センサーやIoT機器を活用した見守りシステムでは、在宅介護を対象にした家庭向けサービスが次々と登場している。遠隔での見守りや健康管理、日常行動の安全面だけでなく、新型コロナウイルスの感染リスクが高い高齢者の環境対策(温度、湿度、空気の汚染度など)の役割も担っている。ICT業界からの参入もさかんで、NTTグループでは、NTTコミュニケーションズが「goo of thingsでんきゅう」を、NTT東日本がインフィックのIoT見守りセンサー「LASHIC」を使って独居高齢者向け見守りソリューションをそれぞれ提供するなど、エンドユーザーに近いところでサービスを提供している。
これまでの見守りシステムでは、身近に介護者がいない在宅介護向けに焦点があったが、最近は介護施設向けの製品・サービスが増えている。その目的は、人員不足に起因する職員の負担軽減や入居者の室内事故防止などであるが、見守り機能にとどらまず、さまざまな計測ツールやIoT機器をネットワーク上で連携させた統合型のシステムが登場している。例えば、リコーの「リコーけあマルシェ」は、IPネットワーク上でセンサーやカメラなどのデバイス等のデータを連携・集約し、入居者の生活リズムを把握することで、一人一人にあった介護サービスの提供を可能にする(図5)。
図5「リコーけあマルシェ」の概要
官民連携で見守りサービスの社会インフラ化を目指す取り組みもある。NTTドコモと神戸市は、米国のスタートアップ、テラス(Tellus)社が開発した非接触型小型レーダーを使った高齢者の見守りサービスの実証実験を共同で実施している。
テラス社は、高齢者へのプライバシーを配慮してカメラを使わず、利用者の心理的・肉体的負担感を減らすことを目的として、ウェアラブル機器として装着し、コンセントに差すだけで使える非接触型の機器を開発した。計測したデータをクラウドに連携してAIで分析し、利用者の状況をリアルタイムに把握することができる。
実証実験は、NTTドコモが神戸市との間で締結した「ICTを活用した安全安心なまちづくり」に関する事業連携協定に基づくものである。神戸市は、実験成果を自らの行政サービスに取り込むことを直接の目的にしているのではなく、最新テクノロジーのインキュベーション、社会実装を支援することに主眼を置いている。新しいテクノロジーで行政課題を解決しようとするとき、行政だけですべてに対応するのは無理があり、テクノロジーが持つ可能性を活かしきれずに終わってしまうかもしれない。テクノロジーをビジネスとして育てていかなければ社会実装は難しく、ビジネス化に向けてはスタートアップと大企業のコラボレーションが欠かせない。神戸市はさまざまな分野で社会改革のためのビジネス・インキュベーション事業に力を入れて取り組んでおり、今回の実証実験もその一環である。
コロナ渦で脚光を浴びる非接触型サービス
新型コロナウイルス感染拡大に伴い、介護現場は大きな負担を強いられた。接触・対面を基本とするサービスを中止・変更せざるをえなくなったシーンも少なくない。医療の現場では感染予防のため対面診療をオンライン診療に切り替え・補完する機運が高まっている。介護の現場でも施設内クラスター(感染者集団)が発生したことなどから、利用者(要介護者)と介護従事者、利用者と家族の接触機会を減らす対策が取られているが、利用者を完全に隔離してしまうとQOL(Quality of Life)の悪化が心配である。そこで、感染予防とサービス水準の維持を両立させるため、ICTを活用した非接触型のサービスが登場している。
例えば、ラムロックの見守りカメラ「みまもりCUBE」は、インターネット環境が要らない見守りカメラで、介護施設に提供されている。NTTドコモのSIMカードを利用してコンセントに差すだけで、離れて暮らす家族の様子をパソコンやスマホで確認したり、家族と会話したりできる。
また、3密回避のため、今後は施設利用から在宅サービスへの切り替えが進むことが予想される。それに伴い、リハビリやレクリエーションなど施設内で実施されている付帯的なプログラムを自宅でも利用できるサービスが登場している。パワーロボット「HAL」を開発・提供するサイバーダインは、HALとトレーニング・プログラムをセットにしたオンラインでの在宅トレーニング「NeuroHALFIT」を提供している。専用モニターで身体情報を可視化し、クラウドに接続して効果的なサポートを遠隔で受けられる(図6)。
【図6】「NeuroHALFIT」の概要
シャープは、施設向けに提供していた健康支援サービス「頭の健康管理」を利用者が自宅でも利用できるように機能拡張した。施設利用者は自宅に戻ってもタブレット端末やスマホから認知機能の状態を指摘する脳トレゲームを利用できる。体温や体調などの健康情報も記録でき、介護施設のスタッフや利用者の家族がクラウド経由で確認し、離れたところから健康状態を見守ることができる。
データ活用で“働き方改革”
介護分野でICTによるイノベーションを推進するためには新たなテクノロジーの導入が欠かせないが、単なる技術開発にとどまらず、介護業界が直面する課題の解決や介護の質の向上に寄与するソリューションの提供につなげていかなければならない。そのためには、その新しいテクノロジーを介護現場で日々活用してデータを収集・蓄積し、データを分析してアウトカムを評価し、さらなるサービス改善につなげていくというPDCA型のアプローチが求められる。医療の世界では既にアウトカム重視のデータ医療が世界的な潮流となっているが、介護においても、データに裏付けられた新しい介護モデルの確立に向けた取り組みが始まっている。
北九州市は、介護現場の負担軽減や業務改善を進めることを目的として、新しい介護モデルの開発・普及に取り組んでいる。ICTや介護ロボット等の活用に加えて、効率的な人員体制、実践プロセスの策定など実施体制を整備し、実証実験を踏まえて「北九州モデル」と称する標準モデルを策定した。市はこのモデルをベースに介護施設等への導入コンサルティングを行っており、要望があれば介護機器メーカーに対して開発の橋渡しなども行っている。
実証実験では、あらかじめ評価指標を定め、ICTを活用して△△業務時間を●割削減など、数値ベースの効果検証を行った。北九州モデルが目指すのは、業務の効率化とサービス品質の向上を両立させる新しい働き方改革の実現であり、明確な指標に基づくデータドリブンなアプローチが注目される(図7)。
【図7】「北九州モデル」の概要
データ重視の介護と聞くと、非人間的・機械的な冷たいイメージを想像しがちだが、そうではない。人手によるサービスの価値を高めるために、データが介護者の業務をナビゲートし、無理・無駄な業務を削減させる。それによって人手によるサービス提供に余裕が生まれ、より優しく的確な対応が可能になる。
例えば、パナソニックが2020年7月に開始した「LIFELENS」は、“センシングとAI技術でヒトの五感に代わる介護品質を提供する”ことをコンセプトに掲げている(図8)。ここでいうヒトとは介護者のことである。これまでは介護者が五感や経験知に基づきすべてのプロセスに関与していたため、当事者に業務を効率化する余地がほとんどなかった。「LIFELENS」はICTをヒトの業務に介在させてプロセス自体を変え、ヒトの動きを変えることで業務の効率化とサービスの質の向上を実現しようというものである。
北九州モデルも「LEFELENS」も目標は同じで、<ICTとヒトが協調して進める新たな働き方改革の実現>である。その原動力となるのが介護現場で生み出されるエビデンス情報である。
【図8】パナソニック「LIFELENS」の概要
「科学的介護」の実現を目指して
医療分野では「エビデンス(根拠)医療(Evidence-Based Medicine:EBM)」と呼ばれるデータに裏付けられた科学的手法が実施されている。介護の分野でも日常生活の介助だけでなく、要介護者の自立支援や認知症予防、重症化防止など専門的なケアにおいて科学的手法に基づく介護手法の導入が必要とされる。しかしながら、現状において、介護サービスのアウトカム等について科学的な根拠のある客観的な情報の蓄積が進んでいない。
国は、医療・介護・健康にまたがりデータベースの構築・活用を推進する「データヘルス改革」に2017年から取り組んでおり、介護分野における情報利活用の推進も目標のひとつである。2020年度から全国の医療・介護の保険データが統合され、運用が開始されたが、介護事業者が持つエビデンス情報のデータベース化はまだ始まったばかりである。2018年に通所・訪問リハビリ情報のデータベース(monitoring & eValuation for rehabiLitation ServIces for long-Term care:VISIT)の構築が始まり、2020年には高齢者の状態やケアの内容に関するデータベース(Care, HeAlth Status & Events:CHASE)が稼働を始めた。両者は2021年に「科学的介護情報システム(Long-term care Information system For Evidence:LIFE)」に統合され、2021年度の介護報酬改定ではLIFEへのデータ提供並びにケア計画の策定・更新などPDCA実施要件について報酬加算が行われた(図9)。
【図9】LIFE LIFEによる科学的介護の推進イメージ
(出典:厚生労働省資料等に基づき作成)
介護の世界もようやくデータドリブンの世界に舵を取り始めた。超高齢社会である日本の介護サービスの動向は世界各国の先例として注目されている。奇しくも新型コロナウイルスの感染拡大により高齢者の生活環境が激変し、介護サービスの利用条件も変更を余儀なくされている。データに基づく科学的介護の実現が、ウィズコロナ、アフターコロナの逆境を乗り越えて新しい介護モデルの構築につながっていくことを期待したい。
個別化医療、再生医療、ゲノム. 医療技術、バイオ医薬品などにより健康寿命の延伸や. 予防の高度化が進み、テクノロジー分野では、AIの進. 化、ロボットの高性能
認知症ケアおよび介護におけるAIおよびロボットの活用
防ぎうる認知症にならない社会に向けた技術開発
がんゲノム医療と人工知能介護・認知症領域における取り組みについて
介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護
AIの活用. 認知症ケア. ⾃⽴⽀援. 重症化予防. 要介護状態等の. 維持・改善. 健康・医療・介護. ・リハ・栄養等データ ... 脳科学。ロボットを駆動させるアクチュエータ介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護の改革
AI搭載したロボットが高齢者グループの会話を誘導し、認知症予防に―保健医療AI開発加速コンソーシアム
AI×ロボットアームで医療・介護を支援
「AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させて開発したもので、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットだ
ロボットアームといえば一般的に、生産ラインで使われるものだ。もし介護やリハビリに応用するなら、人間の手指のような繊細な動きを持たせるというハードルを突破しなければならない。超域研究チームは、AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させ、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットを開発した。それは、人間と同じようにボールを握り、ティッシュを取り出すことができる。人類の手指の関節を模して設計したもので、空気圧の伝動によって指を曲げる動作を行う。また、米国の特許技術を使った演算チップによって手指が受ける反発力をセンサーで測定し、かつ的確な角度で測量を行う。一般にロボットがボールをつかんだり、飲料のボトルを握ったりする場合、五本の指を機械的に開いたり、閉じたりして、物をつかんだり、握ったりするものだ。しかし、人間に似た滑らかさがある。人間の動作をデジタル化し、それを少しずつロボットに学習させたからだ。両手を人間のように動かせるようになれば、将来的にはロボットが赤ちゃんを抱いたり、病人や老人の背中をさすったり、体を起こしたりすることも可能になる。
繊細に動かせる手指だけでなく、チームは死角ゼロの七軸ロボットとした。これは一般の六軸ロボットより、動きの幅がさらに広がる。人間の手では届かないような角度まで腕を折り曲げることができるのだ。さらに、自由に動かすことのできる首や3D立体視覚システムなどを持つため、より広い範囲で周辺の物品をスキャンすることができる。つまり、「空間」の感覚を持っているのだ。しかも、AIによってものを識別することも可能だ。
ロボットの「脳」に当たる部分は資訊工程学系の金仲達教授、黄稚存副教授、朱宏国副教授、電機工程学系の呉誠文特聘講座教授、劉靖家教授が中心となって研究・開発した。これまでに「未来科技奨(FutureTech Breakthrough Award)」や「国家新創奨(=National Innovation Award)」を受賞した研究・開発のさまざまなブレークスルーが応用されている。
人間の五感の中でも解明されてない部分の多い「触覚」とテクノロジーが結びついて生み出される可能性とは
皮膚で聞く――。触覚を使った情報伝達技術「ハプティクス」が熱い注目を集めている。すでにゲームのコントローラなどに実装された触感再現のみならず、遠隔手術マシンや点字の代替など様々な応用研究も進んでいる状況だ。同分野で革新的なアプロ―チを打ち出したFacebookは、「いいね!」などシンボル化された感情を皮膚への刺激で伝えるSNSの未来を模索中。
私は大学で20年近く触覚の研究をしている。しかし、触覚の研究とはいったい何をするのかわからないというのが一般的な反応ではないだろうか。実は近年、振動や動きにより触覚のフィードバックを与える「ハプティクス(= Haptic、「触覚」を意味する)」というテクノロジーが注目を集めており、この分野ではあのFacebookが存在感を見せつつあるのだ。
人の感覚の研究には大きく分けて三つの分野がある。
一つは人が感覚を使ってどう外界を認識しているかを調べる生理学的な分野。
二つ目は、人と同じような仕組みで人工的に情報を検出するセンサの分野。
三つ目はそういった感覚を人工的に提示する分野である。
五感の中で最も研究されている「視覚」を例にとると、網膜上にあるRGB(赤・緑・青)の三原色に感度を持つ細胞が光の各成分に応じて反応するという生理学的な部分に関する研究や、さまざまなパターンの刺激を見たときの人の認識を明らかにする研究が一つ目の分野だ。
そして、そのような基本的性能を人工的に実現してカメラを作るのが二つ目。
そうやって記録された映像を提示するディスプレイやプロジェクタを作るのが三つ目の分野に該当する。
触覚の研究も基本的にこれらと同じだ。「人の皮膚感覚のセンサを解明する」「ロボットの表面に人と同じような触覚を持たせるセンシングを実現する」「適切な振動・圧力のパターンを提示することで人工的に感覚を再現する」といったテーマについて、世界中で研究が行われている。
ニンテンドースイッチにも生かされている触覚研究
では、このような触覚技術は、どのような分野で利用できるのだろうか。
たとえば、スマートフォンなどの振動は広く普及している触覚研究の成果といえる。最近のiPhoneでは物理的にはボタンが押し込めないかわりに、適切な振動パターンを再現することで、あたかもクリックしたような感覚も再現できる。
近年では特にゲーム会社が触覚研究に力を入れており、コントローラの機能などに生かしている。Nintendo Switchでは「HD振動」という呼び方で高精細(HD: High Definition)な触感であることをアピール。「1-2-Switch」というソフトでは、コントローラの触感再現力を活用し、振動だけで楽しむゲームもある。PlayStation 5のコントローラであるDualSenseは、「ハプティックフィードバック」や「アダプティブトリガー」という新しい機能が話題だ。ボタンの押し込みに対して押し返すような力を生じさせるなどの形で触覚が活用されており、ゲームへの没入感を向上させている。
研究段階の事例としては,遠隔手術マシンのような応用が挙げられる。内視鏡による手術では、映像を頼りに離れたところから鉗子をコントロールして腫瘍を切除するような作業が行われる。その際に、鉗子にかかっている力などを触覚的にフィードバックすることで、他の臓器を傷つけていないかを直感的に理解したり、鉗子の操作性を向上させたり、といった効果が期待される。
これらは人が感じる触感を再現する事例だが、記号的情報を触覚というチャンネルを介して人に伝達するという応用もある。
触覚による記号的情報の伝達として最も分かりやすいのは「点字」だ。目の見えない方が、触覚を介して凹凸のパターンに触れることで、文字情報を理解できるようになっている。しかし、視覚障害者で点字を読める人は実はそんなに多くなく、厚生労働省の平成18年の調査では、「点字ができる」と答えた視覚障害者の割合は12.7%と報告されている。視覚障害者の中には弱視や視野狭窄といったロービジョンの方も含まれ、さらに最近では機械によるテキスト読み上げ技術も普及しているので、必ずしも点字が必要不可欠であるわけではない。とはいえ、視覚の代替情報取得チャンネルとしての点字の浸透率は決して高くはない。
これについて、訓練しなくても触覚を介して文字情報を伝えられないかという研究はいくつかなされている。我々の研究室で以前行った研究では、ペンを握った状態で、そのペンが自動で文字を書くように動くと,それを握っている人はかなりの精度で文字情報を認識できることがわかった。アルファベット26文字について、1秒1文字のペースで9割以上の精度で文字を理解できることが確認されている。
「脳でタイピングして、皮膚で聞く」
このような触覚を介した記号的情報の伝達について積極的に研究しているのが、あのFacebookだ。2年に1度開催される触覚分野最大の国際会議「World Haptics」で、同社は2019年の所属機関別論文採択ランキング1位となった。その数は2位の東京大学に2倍の差をつけている。先日行われた21年の会議では、コロナ禍の影響なのか、発表数は少なかったものの、触覚研究に力を入れているのは間違いない。
Facebookが触覚研究で最初に大きな注目を集めたのは、17年に提唱した「脳でタイピング」「皮膚で聞く」という2つのアプローチだ。人間を「何らかの情報を入出力するシステム」と見なすと、情報出力の多くは音声か手指、あるいはキーボードなどを経由した出力ということになる。一方、情報入力の多くは視聴覚である。二次元的な色と明暗のパターンにより眼球を介して入力するか、鼓膜の振動を介して音として入力するか、である。
Facebookの思惑は、この情報入出力を今までとは違うチャンネルで行うというものである。
情報の「出力」については、声を出したり、手を動かしたりせずに、脳の信号を直接読み取って情報として出力してしまおうと考えているようだ。これが先述の「脳でタイピング」だが、これまでBrain Machine Interface(BMI)という分野で広く研究されてきたトピックでもある。たとえばALS(筋萎縮性側索硬化症)のような全身の筋肉を動かせなくなってしまう病気の患者に対して、頭の中で考えただけで自分の意図を外に向けて発信する応用などが検討されてきた。近年の人工知能(AI)・機械学習技術の進展により、計測された脳波のパターンを適切に解析できるようになってきたという技術的な進展も大きい。Facebookの提案と同時期に、米電気自動車メーカー大手「テスラ」の創業者であるイーロン・マスクが「Neuralink」という、脳に電極を埋め込むことによる能力拡張を提案している。
一方で「入力」では、視覚と聴覚という2つの情報チャンネルのうちどちらを利用するかについて、我々の生活習慣が強く反映されている。たとえば自動車社会のアメリカでは、ポッドキャストのような音声チャンネルを利用した情報伝達が盛んである。運転時には聴覚しか空いておらず、そこを狙っているというわけだ。一方、日本の都市部では、通勤通学時に電車を利用する人の方が多い。電車の中であれば視覚を占有されても安全なので、文字や映像といった視覚で情報を得るほうが効率が良くなる。
ここで新たなチャンネルとして触覚を利用しようというのがFacebookの狙いだ。触覚は、全身に広く分布している感覚である。視覚・聴覚・嗅覚・味覚の四感は目、耳、鼻、口といった局在した感覚器があるため、そこを何かの刺激で占有されてしまうとそれ以上の情報を提示することは難しい。触覚の場合、仮に手でハンドルを握っていても、腕、肩、腹や太ももなど、まだ利用されていない場所が広く残されている。ここに適切な刺激を与えることで、たとえば耳で音声を聞くかのように情報を伝えられれば、車を運転し、音楽を聴いている状態でも、着信したメールのタイトルを確認できる可能性がある。
触れるだけで想いを伝える?
筆者が17年に「皮膚で聞く」という記事を読んだときに、皮膚を介してどれくらいの情報が伝えられるのかという点に一番強く興味を覚えた。精密な文字情報を伝えられるほど触覚は賢くないのではないかと思っていたからだ。アニメ「ルパン三世」のオープニングで、一文字ずつフラッシュのようにサブタイトルが表示される演出があるが、あれを読みにくいと感じる人は多いのではないだろうか。触覚も同様、一文字ずつ記号的に表示されたところで、それを時間方向に繋げて文として理解するのは難しいのではないかと思ったのだ。
19年にWorld Hapticsで発表されたFacebookの成果は、まさにこの疑問に対する2年間の研究を踏まえた回答になっていた。一言で言うならば、精密な文字情報の伝達は想定していない、という内容であった。
では皮膚で何を聞こうとしていたのか? それは「感情」だ。ある研究では、一人の被験者が腕を出しておいて、別の被験者が特定の情動(喜びや悲しみなど)を伝えるように前腕に触れることを指示される。そのときに、触れられた方が情動をどの程度理解できるかを評価していた。つまり、触覚のみを介して気持ちを相手に伝えられるかという研究である。このような動作時に、どんな触り方をしていたかという分析や、その時、触れられた人の神経はどのように発火していたかを計測している研究なども紹介されていた。
さらに触るだけで感情を伝えるために、主に前腕をターゲットに、どういう装置を使えば必要十分な感情が伝えられるようになるかという、ハードウェア設計についての研究も多く見られた。
つまり、「皮膚で聞く」を実現するために、1)手首や前腕など、手指ではない部位に対して刺激を提示し、2)刺激の仕方によって、喜びや悲しみのような情動を伝達することを目指しているのだ。
これはFacebook社の戦略としては非常に理にかなっているのではないだろうか。SNSでは、利用者が「いいね!」や「悲しいね」といったシンボル化された感情でコミュニケーションしている。この数種類の感情を直感的に感じさせることができれば良いわけだ。
考えてみれば、LINEなどでも、直接コメントを書かずにスタンプで済ませてしまうことが多い。スタンプに付随する感情のニュアンスを何らかの形で伝えられるのであれば、そこに文章は不要だ。そのための新しいチャンネルとしての触覚利用が今後出てくるのではないかと、Facebook社の一連の研究からは感じさせられた。
過剰な情報で、私たちの五感を埋めてよいのか
本稿を書くにあたり、編集者から「感覚がどんどん埋められていくのは、人にとって良いことか?」という疑問をいただいた。これは正直全く考えたことのない視点でありハッとさせられた。
人の感覚を取り扱う情報系の研究者は基本的に、空いている感覚をいかに活用するか、ということを課題としている。近年のスマートフォンの普及により、視聴覚がかなりの時間占有されるようになってきている。たとえば私たちはエレベータで数階上がる程度の時間であっても、ポケットからスマホを取り出してしまう。視聴覚を情報で埋めたがる傾向は、確かに年々強くなっている。
Facebookの戦略は、すぐに埋まってしまう視聴覚と競合しないように触覚も利用していこうというものである。空いている感覚を適切に利用するという情報利用的な観点ではリーズナブルであるが、「感覚がどんどん埋められている」という観点では、少し立ち止まる必要があるかもしれない。
近年、マインドフルネスと呼ばれる瞑想に惹かれる人が増えているのは、埋まった感覚の開放という観点で捉えることができるかもしれない。感覚を埋めるコンテンツ、その隙間の感覚を活用する新しい触覚技術、そして埋まった感覚を開放するための工夫は、ハイカロリーな食事をとりながらサプリメントも摂取し、ジムでトレーニングに勤しむ姿に似ていると言えようか。最初からそんなに情報を摂取しなければ良いのに、と分かっていてもやめられない時代に来てしまっている。
最後に、「触覚は、現状メインで利用されることの少ない感覚である」と述べてきたが、筆者がこれは触覚でなければ成立しない究極のコミュニケーションであると感じている事例が一つある。それは、妊娠中の胎児とのコミュニケーションである。妊婦のお腹の皮膚を介して、胎児が蹴り出す足の振動に生命を感じ、ノックに対するリアクションがあれば喜ぶ、あれは触覚でなければ味わえない感動である。そこには、視聴覚のような潤沢で高密度な情報はない。曖昧で、ときに一方通行な振動のみのコミュニケーションである。これくらいの疎なコミュニケーションで時間を埋める贅沢を人工的にデザインできると良いのだが、生まれくる生命の力には到底勝てないのである。
医療費と高齢者人口
世界経済フォーラムは、所得と富の格差拡大や気候変動などとともに、世界的変化の主な5つの推進要因の1つとして、高齢化を挙げています。
グローバルコスト
65歳超の世界人口は、今後30年間で現在の3倍にあたる15億人に達し、それに伴って高齢化に起因するコストも膨れあがる見込みです。実際、一部では、2050年までに心臓病やアルツハイマー病、糖尿病などの慢性疾患による経済的影響が47兆米ドルを超えると推定されています。
米国と英国における医療費の増加
米国の医療制度では、65歳以上の国民に費やされる医療費が25歳未満の5倍以上となっています。米国では、2030年までに、65歳を超える国民1人に対する労働人口が3人になる見込みです。
日本
現在、日本では医療費がGDPの8%を占めていますが、調査によれば、数十年にわたる経済の停滞、高額なブランド医薬品の過度な使用、そして世界一の高齢社会であることから、2025年までに医療費がGDPの11%にまで増加すると推定されています。
日本の総人口に占める高齢者人口の割合が28.1%となっている中、65歳を超える高齢者の5人に1人に相当する460万人がアルツハイマー病にかかっており、深刻な蔓延に直面しています。高齢者人口の増加に伴い、この数字も増加することが見込まれます。
再生医療、ロボット工学とAI、自動運転車、サービス産業におけるドローン利用の実用化に関して、日本は世界的リーダーとしての大きな一歩を踏み出しています。これらはすべて、高齢化社会に対応するための優れた機動性と接続性、および長寿命の実現において重要な役割を果たすよう設計されています。 とりわけ、日本は支援ロボットの成長を推進しています。医療は、Society 5.0の重要な柱です。 日本の医療は国民皆保険制度によって支えられており、学界、産業界、政府の横のつながりによって得られる豊富な生データは、何十年にもわたり日本の経済モデルの基礎をなしてきました。
日本の高齢化問題の解決に向け、日本政府は介護施設へのロボットの導入を支援しています。しかし、多くの人が、介護面でのメリットと倫理的問題とのバランスを慎重に取ることを強く勧告しています。
高齢化
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ゲノムの不安定性:遺伝子損傷を引き起こす内部要因と外部要因は、どちらも生涯を通じて体内に蓄積します。これが老化を促進することが分かっています。
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テロメア短縮:テロメアは染色体の末端を保護する「ふた」であり、細胞が分裂するたびに短くなります。時間が経つにつれ、細胞がそれ以上分裂できなくなるまでテロメアが短くなり、病気につながる可能性があります。
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エピジェネティック変異:個々の生活体験や環境要因によってDNAではなく遺伝子発現に変異が生じ、それが老化に影響を及ぼします。
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タンパク質恒常性の喪失:細胞タンパク質は加齢に伴ってミスフォールドされ、そのせいで恒常性維持機能が失われます。このように損傷したタンパク質の蓄積は、老化や老化に伴う病気の原因となります。
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栄養感知の制御不全:代謝を調節する経路があり、そのタンパク質は栄養レベルの影響を受け、老化の促進にも関与しています。
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ミトコンドリアの機能不全:加齢に伴い、ミトコンドリア(体内の代謝の調節を担うエネルギー製造所)の機能不全が始まります。
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細胞老化:「歳をとった」細胞は若い細胞ほど速く排除できず、体内に蓄積することで健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
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幹細胞の枯渇:新しい組織細胞の再生を助ける4種類の幹細胞の活動は、加齢に伴って低下します。
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細胞間コミュニケーションの変化:細胞間のコミュニケーションは加齢に伴って妨げられ、炎症や組織の損傷を引き起こします。
老化は生物有機体が持つ自然な特徴であり、老化研究分野におけるAIと深層学習の進歩のほとんどはバイオマーカー開発の専門領域のものです。基本的な臨床血液検査、写真、ビデオ、音声、網膜スキャン、さらには医用イメージングからマイクロバイオームデータに至るまで、さまざまなデータタイプに対して年齢予測システム、つまり「老化時計」が開発されています。
デジタル医療市場
医療は3兆ドルの米国産業であり、人工知能は、2030年代と2040年代に大きな優位を占める新しい革新的な巨大企業を生み出すことになるでしょう。
CBinsightsによると、2018年には、ベンチャーキャピタルが米国の500社近いスタートアップ企業に100億ドルを投資しました。 また、大手テクノロジー企業、ベンチャーキャピタル、および各国政府は、テクノロジーの進歩についても熱心に調査しています。
デジタルヘルススタートアップ企業の投資段階
デジタル医療市場には18,000社のスタートアップ企業が参入しており、その規模は1,450億ドルに上ります。 投資家たちは、2018年にデジタルヘルスに68億ドルを投資しました。AI規制はまだ整備されていませんが、デジタルヘルスは多かれ少なかれ全面的な導入が進み、導入も容易になるでしょう。医療AI市場は、2021年までに複合年間成長率40%を達成する見込みです。これは主に、AIが医療の成果を30~40%改善すると同時に、治療費を半分に削減できる可能性があるためです。
デジタルヘルス分野は急激に拡大しています。仮想診断からAIを利用したより効果的な医薬品の開発まで、その可能性は飛躍的に広がっています。
トレンド - 思いもよらない方法で医療や健康データに影響を与えるAI
早期発見から医療診断の改善まで、AIは世界を変革し続けています。消費者がサービスを利用する方法、医療機関が医療を提供する方法、さらには実現できる健康上の成果など、AIや機械学習はさまざまな形で医療を改革しています。AIは破壊的な力を秘めており、これはほんの始まりに過ぎません。
医療は、いずれAIによって最も大きな変革を遂げる分野になる可能性があります。機械学習は、ニューラルネットワークによる医用イメージング、NLPによる電子医療データのマイニング、深層強化学習と5Gを利用したロボット手術などの分野に大きな影響を与えるでしょう。また、機械学習技術をウエアラブルデバイスに応用することで、センサーデータを処理して予防医療に役立てることができます。
2020年は、AIテクノロジーが医療や医薬品に応用される年になると期待されています。人間は自分の能力と精神を修正し、改善し、継続的に向上させる機会を手に入れるでしょう。
心拍や血糖値などの重要な生物学的指標を監視する新たなモバイルテクノロジーは、消費者の行動に根本的かつ前向きな変化をもたらします。
投資家たちは減量をサポートするウエアラブルデバイスに多額の投資を行ってきましたが、結局、長期的な行動の変化は見られず、失望する結果となりました。
AIは、予防から自己監視、診断、治療に至るまで、健康へのアプローチに多くの影響を与える可能性があります。これには、健康の社会的、家族的、経済的、感情的側面にどのように対処するかも含まれます。
将来的には、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイト、ウエアラブルデバイス、環境センサーなどから収集したデータを遺伝データやプロテオームデータと組み合わせることで、特定の病気のリスクと発症の両方をより明確に定義することが重要になるでしょう。企業はこの知識を利用することではじめて、医療機関や消費者がこのプロセスを遮るために使用できる低コストの介入を開発できるようになります。複数の診断、従来の臨床検査、およびウエアラブルデバイスを通じて収集したデータを組み合わせることで、疾患リスクをより包括的に把握できるようになり、医療機関やヘルスコーチは長期的な行動の変化を促進する、容易かつ低コストの介入を優先できるようになります。
AIと老化
老化に起因する病気の治療費は、世界各国の医療制度を崩壊させ、企業や政府の議題はこの件で埋め尽くされる恐れがあります。AIは、高齢化に歯止めをかけ、社会の絶え間ない変化に適応できる俊敏なイニシアチブを生み出すことができます。私たちは、幼児の死亡率低下と感染症による死亡者数の削減において大きな進歩を遂げました。しかし、心血管疾患、2型糖尿病、アルツハイマー病などの深刻な健康問題を抱えた高齢者はいまだに存在し、何百万人という高齢者が孤独な生活を送っています。
人間の寿命は延びましたが、生活の質が向上したわけではありません。AIの進歩は、老化研究の分野に大きな影響を与えています。 AIには、生物学的プロセスを演繹的、機構的に理解することなく、複雑な非線形データ内の関連パターンを識別するという特有の機能があります。AIは、体内で起きている複雑で全体的かつ統合的な関係を明らかにします。
AIには、どのように歳をとり、自己を監視し、そしてどのように人生を送るかをまとめて変革する大きな可能性があります。
実際に適用されたユースケースは、老化と寿命に関するさまざまな研究分野で、AIが有望な結果をもたらし始めていることを示しています。 AIは、概念実証例がわずかしかない過剰に宣伝されたテクノロジーから、大規模に導入され、認められた高齢者医療のトレンドへと次第に変化しています。
AIはすでに、プロセスの非効率性や手作業による高額な治療の問題を解消して人的ミスを防止するために急速に進歩しており、患者ケアの本来の趣旨を再定義することを保証しています。AIの力を解き放つには、医療ITの関係者や業界のエンドユーザーと緊密に連携する必要があります。 私たちは、人間の能力と社会的つながりを改善するために、より複雑な社会的プロセスの構築に重点を置く必要があります。これらのメカニズムには、自動運転車、目に見えないIoTセンサー、モバイルヘルスアプリやデジタルヘルスアプリなどの新しいテクノロジーに加え、経済成長を支援するために構築された関連サービスなどが含まれます。
すでに、製薬のさまざまな分野でAIアルゴリズムの開発に成功しており、幅広い用途に適用されています。
サービスを共通のプラットフォームに統合することを奨励する規制によって、健康的な老化のための革新が進むでしょう。 アクセスと規制は、データ取得のための効果的なパイプラインを確立するために、医療機関とAIベースの企業との連携が必要であることを考慮する必要があります。
この大量のデータに含まれる有益な情報を活用するには、深層学習技術の開発や機械学習などの新しい計算論的アプローチの導入も必要になります。正確な予測を行うAIの能力は、データの可用性に大きく依存します。
AIテクノロジーとユースケース
医療診断
「患者の死亡の約10%は誤診に起因しており、誤診は病院が抱える厄介な問題の6~17%を占めている」 出典 - 全米アカデミーズ
毎年1,200万件を超える深刻な誤診が発生しており、医療の質があまり良くない地域が数多く存在します。
AIソリューションは、診断を迅速化し、精度を向上させることができます。これにより、複数の領域で、現在ほとんどの医師が行っているよりも優れた診断が可能になります。しかし、医療行為へのAIの統合はまだ初期段階にあり、自社の利益のためにすでに個人データを収集している企業に私たちの最も個人的なデータを提供することは、多くの危険をはらんでいます。
このようなミスを引き起こす要因は、医師の能力だけではありません。ほかにも、以下のようなさまざまな要因があります。
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健康情報システムの非効率な連携と統合
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臨床医と患者の間のコミュニケーションギャップ
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診断のサポートが十分でない従来の医療業務システム
患者の転帰に関して利用できるデータが限られていることから、医療診断へのAIの応用は今のところ導入の初期段階にあります。2022年までには、医療機関や医療制度による診断へのアプローチ方法にAIが影響を与える可能性が高まるかもしれません。AIは、個人が自身の健康の変化をリアルタイムに把握する能力を変革するうえで、その役割を果たすことになります。
病院管理
患者の転帰を予測して、病院管理に役立てます。 AIを利用して電子カルテを再整理することで、医療管理にかかる膨大な時間の無駄を削減できます。これはつまり、Amazon社やGoogle社などの企業が、よりスマートなAIを利用して医療データを再パッケージすることを意味します。AIには、電子カルテなどのドキュメントやプロセスを効率化することで、その時間を大幅に削減できる可能性があります。
医薬品の開発
HIMSS Analytics 2017の基本概要によると、現在AIテクノロジーを利用している、またはAIテクノロジーに投資している医療機関は5%未満となっています。
過去5年間にわたり、製薬業界では、AIの導入によって科学者による新薬開発や病気への対抗方法が見直されてきました。
大手製薬会社が現在利用しているITは、レガシーシステムをベースとする従来型のものであり、相互運用性がなく、データのタグ付けが行われていません。製薬会社がAIベースのシステムを導入すれば、これらの課題を解決できるだけでなく、コストを削減し、効果的な新しい治療法を開発できます。
AIは、新薬の開発、服薬遵守の支援、臨床試験の詳細な分析において、製薬業界で重要な役割を果たすことになります。また、機械学習アルゴリズムは、医薬品の生物学的相互作用および化学的相互作用の調査に利用されることが見込まれます。
医用画像処理と放射線学
医用イメージングへのAIの応用は、医用画像再構成、ノイズ低減、品質保証、セグメンテーション、トリアージといった、広範囲に及ぶ不可欠なプロセスを強化できます。
深層学習は、主に画像の特定の特徴を識別し、画質を向上させ、外れ値や異常を見つけることができます。多くのイメージング研究室は、効率と専門知識を理想のレベルまで高めるために、高度な技術へと急速に移行しつつあります。
今後のAIベースアプリケーションの多くは、ラジオゲノミクス、コンピューター支援検出、および分類の分野で将来性があると言われています。 現在の医療制度はAIによって再構築され、その結果、現在の臨床画像診断は大きな影響を受けることになります。 ただし、シームレスな相互運用性を備えたデータ交換手段とともに、医用イメージングデータ用にカスタマイズされた、新しい事前トレーニング済みモデルアーキテクチャの構築に注力する必要があります。
さらに、放射線学におけるAIの急速な進歩は、患者ケア全体を変革する取り組みの決定的な突破口となる可能性があります。AIは、統合されたクラウドベースのプラットフォームを強化し、放射線科医は、症例をリアルタイムで自動的にレビューできるようになります。
病理学 - 病気の早期発見
AIを使用したデジタル病理学が急速に普及しつつある今、従来の病理診断は終わりに近づいています。作業量が増加し、正確さへのニーズが高まっていることから、AIは今後数年間で本格的にその影響力を示すでしょう。最先端のテクノロジーは、顕微鏡や人間の視覚では実現できない病理診断を実現する力を持っています。
病理学へのAIの応用により、画像解析、まれな対象物の識別、形態学に基づくセグメンテーション、スライド全体のデジタルイメージングを簡素化できます。最近の臨床診療における人工知能とデジタル病理学の急速な導入は、価値に基づくケア提供に新たな可能性をもたらしました。
IoMT - Internet of Medical Things
AIとIoTを組み合わせることで、大きな価値が生まれる可能性があります。Internet of Medical Things(IoMT)と呼ばれるこの高度なテクノロジーにより、さまざまな医療機器やセンサーをインターネットに接続して、膨大な量の重要な患者データを収集できるようになります。収集されたこれらのデータは、患者の状態を把握し、迅速かつ正確に医療診断を行い、医療機関におけるリソースの利用パターンを理解するために分析し、利用することができます。
多くの医療機関がIoMTのメリットに関心を寄せています。IoMTは、慢性疾患を持つ患者と医療機関に大きな安心をもたらします。IoMTを利用すれば、患者が快適な自宅にいながら、リアルタイムに患者を監視できるようになります。
ロボット工学
調査対象となった人の68%が、ロボットは人間を支援できるために有益であると回答した一方で、自分が病院や介護施設でロボットの介助を受けることやロボットとコミュニケーションを取ることに抵抗がないと答えた人は26%しかいませんでした。
出典: 欧州委員会による調査 - ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/attitudes-towards-impact-digitisation-and-automation-daily-life
介護を必要とする高齢者が増加していることから、研究者たちはロボットが圧倒的な需要に対処するための1つの方法になると考えています。
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対話型AIエージェント - 高齢者管理や高齢化に対応する、Ipsoft Ameliaなどの対話型/認識AIエージェント。
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ロボットコンシェルジュは、高齢者が1人暮らしを続けることができるよう支援します。これらのロボットは、料理や掃除、人付き合いに至るまで、あらゆる支援を行います。ロボットは介護を行い、場合によっては社会的交流を提供しますが、この独特な人間的課題に対して倫理をどのように適用するかなど、一部の研究者が直面している課題もあります。
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モバイルロボティックテレプレゼンス(MRT)システムは、高齢の患者と建設的な社会的交流を実現できることがすでに証明されています。MRTは基本的に、頭の高さにディスプレイが設置された車輪付きのロボットで、簡単なスマートフォンアプリを使用して遠隔操作できます。MRTを利用すれば、高齢者が遠く離れた場所に住んでいても、親戚やソーシャルワーカーが頻繁に高齢者を「訪問」できます。高齢の患者がデバイスを操作する必要はなく、何もしなくてもソーシャルワーカーや家族と交流できます。
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人型ロボットは、高齢者に特に必要とされるケアを提供するのに十分な進化を遂げています。これらのロボットは物を拾ったり独立して移動したりできるだけでなく、例えば腕や手の動きを使って人間らしい自然なやり取りを行うことができます。さらに高度な人型ロボットには、タッチスクリーンなどのデバイスやセンサーが搭載されています。多くの高齢者はタッチスクリーンを使いづらいと感じ、ロボットに対話的なコマンドを与えて、その応答を画面から読み取ることを好みます。一方で、老化による難聴や視力障害のある高齢者には、タッチスクリーンを使用するオプションが不可欠です。人型ロボットは、課題となりえる社会的、倫理的影響を考慮することなく、テクノロジーの機能性を評価することに重点を置いてきました。その性質から、人型ロボットは孤独の軽減に役立つと一般的に考えられています。
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手術ロボットは、近い将来、多くの定型手術で医師より優れた手技を行えるようになるでしょう。医療テクノロジーの導入は今後さらに加速する見込みです。
深層学習ニューラルネットワーク
深層学習は、以前遭遇したデータに基づいて推論を行います。例えば、医療に関連するデータをより多く入力すれば、医療だけでなく、考えられるほぼすべての診断、プロセス、転帰、医師に、AIがどのような影響を与えるかについても、非常に優れたアイデアを得ることができます。
年齢予測システムの開発に使用されている最新の深層学習技術は、以前は互換性がなかった動的データ型と静的データ型に新しい可能性をもたらします。AIによる老化バイオマーカーを利用することで、生物学的プロセスの全体像を把握し、最も重要な特徴を抽出して生物学的標的とメカニズムを同定するという、因果モデルを構築するための新しい手法が可能になります。敵対的生成ネットワーク(GAN)と強化学習の最近の発展により、多様な合成分子と患者データの生成、新しい生物学的標的の同定、期待する特性とジェロプロテクターを持つ新しい分子化合物の生成が可能になりました。
これらの新しい技術は、統合されたシームレスなエンドツーエンドのバイオマーカー開発、標的の同定、創薬、および医薬品の研究開発の加速と改善に役立つ可能性のある現実世界のエビデンスパイプラインと組み合わせることができます。
老化防止のための深層学習の高度な使用
老化バイオマーカーの発見による精密医療
精密医療は、堅牢な定量的バイオマーカーに依存しています。老化バイオマーカーは、臨床的介入の治療効果を評価するための定量的基礎を提供できるツールです
現在直面している、人間の老化研究における主な課題の1つは、老化防止の治療的介入の効果を追跡するために標的化し、測定できるバイオマーカーがないことです。
現在、老化バイオマーカーの多くは、1つの機能だけでなく、破壊されると老化に関連する特定の病気や機能不全の発症を誘発することが知られている限定された一連の生理学的機能を監視します。そのため、客観的な定量化が可能で測定が容易な生物学的老化の特徴であるバイオマーカーを開発する必要が依然としてあります。このようなバイオマーカーの設計は、概念実証、実験検証、解析性能検証などを含む、時間のかかる面倒な多段階プロセスが必要です。AIテクノロジーは、老化バイオマーカーの開発に効果的な代替手段を提供します。データ学習に基づく老化時計は、バイオマーカーの同定にすでに使用されています。将来的に、データの特徴間の複雑な非線形関係を解明し、より一層正確なモデルを構築するために、複合データ学習アーキテクチャが使用されるようになります。
標的の同定
ディープニューラルネットワークを使用した効果的な老化防止治療の開発におけるもう1つの重要な側面は、対象となる標的の同定です。 経路摂動解析を使用した経路活性化パターンの相違点のスクリーニングなど、さまざまな計算論的アプローチが開発されています。これらの手法は、経路をトランスクリプトームマップとして特徴付け、若年者と高齢者の間の大きな変化を引き起こす経路を同定するために使用できます。このような解析の結果は、老化に関与する経路についての情報をもたらします。ディープニューラルネットワークを使用するこの手法は、潜在的な長寿特性を使用して同定した既知の化合物のスクリーニングライブラリーに依存します。 老化時計によって使用される特徴を分析して、新しい標的を同定することもできます。このアプローチでは、骨格筋の特徴に基づいて年齢を予測するために使用される遺伝子のリストを使用し、それをさらに分析して年齢予測に最も重要な遺伝子を同定します。年齢予測における特徴の重要性を評価するために、いくつかの手法が使用されています。
低分子創薬
薬物化合物を設計し、創薬においてより効率的にスクリーニングできる大規模な仮想化学ライブラリーを構築するための計算手法が開発されています。創薬および医薬品の開発は、深層学習テクノロジーを使用し、潜在的な有効性と安全性に従って薬剤候補を特徴付けることでさらに最適化できます。AIテクノロジーによって標準的な創薬パイプラインが破壊されることで、老化防止治療のための新しい候補を効果的に同定できるようになります。例えば、GANパラダイムに基づく生成モデルは、仮想分子を生成するその能力から、大きな可能性を秘めています。
遺伝子治療
遺伝子治療は、遺伝子を使用して遺伝性疾患、各種がん、特定のウイルス感染などの疾患を治療または予防する実験的技術です。実際には、この技術は、遺伝物質を細胞に導入することで、異常な遺伝子を補ったり、有益なタンパク質を生成したりするように設計されています。遺伝子治療は有望ではあるものの、現在はほかに治療法がない疾患に対してのみ試験が行われています。FDAは、一部の白血病、リンパ腫、および遺伝性疾患である網膜ジストロフィーの治療に初めて遺伝子治療を承認しました。 人工知能は、遺伝子編集プロセスの精度を高めるための重要な要因です。遺伝子編集の開発は、患者のDNAを変化させる可能性のある能力を科学者に提供することによって、個々の患者に合わせた治療法の探求に新たな機会をもたらしています。膨大な量のデータに基づいて学習、予測、アドバイスを行う能力を持つAIテクノロジーは、患者の予後を予測したり、実験的治療を用いた臨床試験からオーダーメイド医療に至るまでのさまざまな選択肢を医師にアドバイスしたりするために使用できるパターンを特定できます。 ただし、正確に遺伝子を編集できるかどうかについては、まだ課題があります。
大手テクノロジー企業 – FAGMA
Google社、Alphabet社、Microsoft社、IBM社、Amazon社、Tencent社はいずれも医療および医療テクノロジーの分野に参入しています。 これらすべての企業が、自社の未来を医療分野のAIと結び付けるべく大きな一歩を踏み出しています。これらの大手テクノロジー企業は、データを追い求め、各種基準やツールキットの設計に取り組んでいます。
世界経済に影響を及ぼす恐れのあるさまざまな病気や急速な高齢化から世界を守るために、テクノロジー企業は医療費に歯止めをかけようとしています。
ソフトウェアが医療における差別化の要因になっていることから、大手テクノロジー企業はソフトウェア分野の専門知識や消費者との直接的な関係、さらには潤沢な資金によって、優位な立場に立っています。
創薬のためにバイオテクノロジーAIのスタートアップ企業と提携する製薬会社
従来の製薬会社は、長い創薬サイクルに対する革新的なソリューションを求めてAI SaaSのスタートアップ企業との提携を拡大しているほか、バイオテクノロジーAIのさまざまなスタートアップ企業とも提携しています。
製薬会社は新しい治療法の候補を発見し、長期にわたる創薬プロセスを変革するために、AIアルゴリズムに数百万ドルを投資しています。それと同時に、デジタルヘルスを利用して消費者に直接リーチし、AIに関する必要な専門知識を見つけています。
再生医療とAI
収益を生み出して成長させる能力を持っている起業家にとって、再生医療は最も大きな可能性を秘めている分野です。人間の寿命は伸びており、人はできるだけ質の高い生活をできるだけ長く送りたいと考えています。
再生医療分野の目的は、例えば人工幹細胞を使用することで、患者により高度な治療を提供したり回復時間を短縮したりすることです。 AI技術は、人工幹細胞、免疫細胞、およびヒトの再生組織などを用いたオーダーメイド医療のための予測モデルの開発に機会をもたらします。例えば、AIは、胚細胞の発達状態を識別するために使用できます。AIテクノロジーのもう1つの応用例として、深層学習分析を使用して生成された3D幹細胞画像と遺伝子編集ツールCRISPRで改変された細胞株のオンラインカタログが最近導入されました。
さらに広い範囲では、AIは、再生医療技術が直面しているほかの種類の課題に対しても現実的な解決策を提供できるほか、より精密な組織工学アプリケーションのための計算モデルベースのディープニューラルネットワークの開発により、組織工学結果の予測も行えます。
AIが実現するオーダーメイド医療と老化防止研究に重点を置いたスタートアップ企業
AIは、企業や医療機関が収集した大規模な医療データセットの解釈に基づく効果的なオーダーメイド医療の開発に使用されています。
高度なバイオメトリクス
研究者たちは、ニューラルネットワークを使用して、以前は定量化が困難だった危険因子の調査と測定を始めています。パターンを発見するAIの能力は、以前は知られていなかった危険因子の特定と新たな診断方法への道を開き続けるでしょう。ニューラルネットワークを使用した網膜像と音声パターンの分析は、心臓病リスクの特定に役立つ可能性があります。
IoT - スマートデバイス企業
医療機器、ソフトウェア、サービスとしてのAI
過去数カ月間で、多くのAIソフトウェア製品が、FDAから臨床における商用利用の承認を受けました。規制当局の承認が急速に進んだことで、2014年以降、投資を拡大した80社以上のAIイメージングおよび診断企業では、合計149個の製品が承認を受けています。
いくつかのAI-as-a-Service(サービスとしてのAI)プラットフォームは、FDAの承認を受けたホーム監視デバイスに統合されており、異常がある場合に医師に警告を送信します。
ロボット工学
高度な人工知能でプログラミングされた、自主的に人間と対話できるコンパニオンロボットを作り出します。
その他の分野に関する概要
また、遠隔医療も患者と医師とのコミュニケーションを容易にすることで医療を改善します。遠隔医療は、慢性疾患の治療と監視を24時間体制で行えるより良い機会をもたらします。バイオメディカルテレメトリーは今後大きな発展を遂げるでしょう。このデジタルテクノロジーは、医師を支援し、ストレスのかかる状況を緩和するという分野で能力を拡大する可能性があります。生体工学機器や生物医学装置に、障害を持つ人、あるいは重い病気やけがに苦しむ人のための新しいソリューションが導入されていくでしょう。
補装具は、非常に速い速度で開発が進んでいます。軽量で信頼性の高い新素材、3D印刷技術、そしてスマートアルゴリズムによって、高度な機能を持つ補装具の開発が可能になっています。
スマートホーム - スマートホームでの医療は、今後爆発的に増加することが見込まれており、3D印刷のような急成長中のテクノロジーの成熟に伴い、多くの企業がこの分野を席巻するのに優位な立場につけています。
AIによって強化された長寿薬
長寿薬の開発に取り組んでいる企業は、従来のバイオ医薬品企業よりも進んでいます。長寿の研究開発には、AI、デジタル医学、ジェロサイエンスなどの多くの科学技術分野が用いられるため、長寿に取り組む企業は次世代企業と見なされています。長寿に取り組む企業は、診断や予後評価のための非常に高度な手法に加え、臨床試験を実施するための次世代技術を使用しています。
セノリティクス。最も人気のある研究分野の1つにセノリティクスがあります。これは、老化細胞を標的とし、細胞死を誘発することでそれらの細胞を破壊する部類の医薬品です。
セノリティクスは新しい研究分野の一部であり、この分野には、DNAの損傷のような細胞刺激を標的とすることで老化を防止したり若返らせたりできると考えられているジェロプロテクター薬なども含まれます。
以下は、臨床試験に関連する主な企業です。
メトホルミン
メトホルミンは、2型糖尿病を治療する安価な後発医薬品であり、長寿を促進する可能性のある医薬品として登場しました。
長寿の研究者たちは、老化に伴う酸化ストレスや炎症を軽減する効果に注目しています。
ゲノムの不安定性とは、DNAの複製エラーを直接引き起こすか、あるいは活性酸素の活動によってDNA損傷を誘発する精神的ストレス、太陽放射、有害化学物質、生物学的因子を指します。私たちのゲノムは、毎日潜在的な損傷に直面しています。ゲノムが完全性と安定性を維持できるのは、この蓄積された損傷を修復する固有の修復システムのおかげです。
エピジェネティック変異
老化のプロセスは、エピゲノムの変化を引き起こす可能性があります。この変化は、細胞機能を潜在的に変化させ、最終的にはその機能を損なう可能性のある遺伝子発現の変化をもたらす場合があります。例として、免疫系のエピジェネティック変異は、活性化を阻害し、免疫細胞を抑制し、免疫系の障害や炎症に対して人間をぜい弱にすることがあります。
タンパク質恒常性の喪失
タンパク質恒常性の喪失は、老化に伴う一般的なプロセスであり、病気の指標となります。このプロセスは、有害なタンパク質またはミスフォールドされたタンパク質と望ましくない凝集体の蓄積を特徴としています。これらのタンパク質の分解は加齢に伴って阻害されます。老化した細胞は自食機能が低下し、細胞のリソソームは細胞の老廃物を除去する効率が低下することが分かっています。アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、プリオン病は、タンパク質恒常性の喪失に起因する病気の一例です。
栄養感知の制御不全
代謝活性は、人間の細胞にストレスを与えることが知られています。カロリー制限は、代謝機能障害を遅らせるための予防療法です。ミトコンドリアの機能不全や酸化ストレスといった代謝の副産物の中には有害なものがあり、栄養感知を制御不能にして糖尿病を引き起こす可能性があります。老化の速度を調節できるいくつかの重要な代謝シグナル伝達経路があります。タンパク質は老化防止の研究対象となる可能性があります。間欠的カロリー制限は、潜在的な代謝機能障害を遅らせる予防療法として、依然として最も広く認識されている療法です。
ミトコンドリアの機能不全
ミトコンドリアの機能不全に対して開発中の医薬品は多くありません。ミトコンドリアは、尿素、コレステロール、神経伝達物質の代謝に関与しており、解毒とフリーラジカル生成、さらには脂肪、炭水化物、タンパク質の消化にも関与しています。これらの機能障害は多くの全身性疾患を引き起こし、多くの一般的な老化病変はミトコンドリアの機能不全に起因することが分かっています。ミトコンドリアの機能不全は、2型糖尿病、アテローム硬化性心疾患、がん、アルツハイマー病、パーキンソン病、および脳卒中に関係しています。ミトコンドリアの機能不全は、人間が老化する主な理由の1つと考えられています。
細胞老化
加齢に伴い、死んで置き換わることを拒否する細胞が蓄積していきます。これらの細胞は、細胞機能を阻害し、組織修復を低下させ、がんの原因となりえる突然変異を蓄積し、慢性炎症の増加を引き起こしています。細胞分裂周期が不可逆的に停止するこの現象は、細胞老化と呼ばれます。老化は、ほぼすべての細胞に影響を及ぼす普遍的なプロセスです。加齢に伴って免疫反応が低下し、一部の老化細胞は免疫クリアランスを逃れます。人間が老齢になる頃には、老化細胞が大量に蓄積しています。組織内に老化細胞が長期的存在することは、老化に伴う病気を促進する可能性があり、老化自体を促進する可能性さえあります。
幹細胞の枯渇
幹細胞はほかの多くの細胞型に分化し、組織内で再生成分として機能できます。幹細胞は、正常な細胞と組織の機能を維持するために、機能的な分化細胞で組織を補充します。幹細胞の数は生涯減少し続けるため、若年者ほど補充の可能性が高くなります。幹細胞は加齢に伴って遺伝的変異と遺伝子損傷を蓄積するため、年齢とともに分化能力を失う傾向があります。幹細胞の枯渇は、組織再生の失敗を表しており、老化の特徴です。
細胞間コミュニケーションの変化
人間が老化すると、細胞間の電気的および化学的シグナル伝達系が破壊され、シグナルに歪みが生じます。破壊されたメッセージは、細胞間コミュニケーションの不均衡をもたらします。細胞が老化すると、免疫系の機能不全や組織損傷の蓄積に起因して、より多くの炎症シグナルが生成されます。その結果、アテローム性動脈硬化、2型糖尿病、肥満、慢性消化性潰瘍などの慢性炎症と慢性疾患が生じます。
新たな未来 - 進化する世界のために人間を進化させる – インテリジェントな社会
私たちは今後、拡張現実の利用の増加、国境を越えたコミュニティの増加、デジタル企業の著しい成長を目にすることになるでしょう。これらのトレンドはすべて、人間がデジタル化していく進化と新たな世界経済の側面を表しています。
汎用AIについて言えば、汎用人工知能(AGI)の開発や、さらには人間の記憶や能力をコンピューターに移行するなどの複数の取り組みが行われていますが、これらのアプローチの実現可能性を示す概念実証は行われていません。
ハイブリッド人間の誕生はもうすぐです。おそらく、医療におけるAIの最も驚くべき能力は、テクノロジーと人間の生態とが重なりつつあることです。
AIの進歩によって、体内に埋め込まれたチップで内部自律システムを制御できる日が近づいています。これらのチップは、脳内の反応によってアクティブ化され、仮想現実によって視力を高めたり、強化されたストレージ機能によって記憶を強化したりします。
AIチップを人間の脳に埋め込めるようになれば、二重らせんを解き明かすための明確な道筋をも手に入れることができます。人間のDNAへの書き込みや編集が可能になり、先天的な欠損を削除し、病気や疾患を発生と同時に修正できるようになります。
私たちは、一般化し、戦略を学習し、学習した特徴から新しいモデル、対象、データを生成する最新のAIの能力と、予防医療、再生医療、回復医療のあらゆる分野で新しいアプリケーションとソリューションをもたらす特徴抽出および因果関係分析の正確な方法とを組み合わせた集学的アプローチを必要としています。
簡単に言えば、ビッグデータ、ソフトウェア、化学、バイオテクノロジー、機械学習の最新の進歩を組み合わせることで、人間の脳に直接アップロードされる人間の追加機能を実現できるようになります。将来的に、人間の生態と最新のテクノロジーを同期させることにより、まったく新しい未知の領域が切り開かれます。その可能性は無限です。
高齢化に関するAI研究は、データの経済的側面、生成、交換、モデルの交換と検証、そして分析、臨床試験、教育プログラムに重点を置いたコンソーシアムと国際協力が必要であることを示しています。
介護分野は他業界に比べてICT活用が遅れている分野といわれてきたが、高齢化の進展に伴うさまざまな課題を抱えて改革に乗り出す動きが徐々に活発化している。新型コロナウイルス感染拡大に伴うニューノーマルの広がりが介護のあり方を見直すきっかけになり、また、国もデータに基づく「科学的介護」の実現を目指して介護データベース構築に乗り出すなど、新たな展開が見られる。本稿では、介護業界におけるICT活用に向けての最新動向を、背景となる要因や課題感を交えて紹介する。
介護業界におけるICT活用領域
介護分野でICT活用が急がれる背景には、介護業界の構造的な課題がある。ひとつは深刻化する人材不足である。高齢化の進展により要介護人口が増加しているが、それを支える介護従事者の供給が追い付かず、需給ギャップが拡大している。現場スタッフの業務負担は大きく、限りある介護人材でオペレーションを効率化する必要に迫られている。また、もうひとつの課題として、国の介護財政逼迫に伴い、介護事業者の経営環境が悪化していることがある。経営改善・強化のためには、コスト削減だけでなく収益につながる新たな付加価値の開拓・提供が求められている。
現在、介護分野で見られる主なICT活用事例は、図1のような4つの領域に整理することができる。
【図1】介護分野における主なICT活用領域
以下に、各領域におけるICT活用ニーズ並びに代表事例を紹介する。
(1)SNS
介護サービスは多職種の連携プレイで業務が遂行され、スタッフ間のコミュニケーションの充実がサービスの品質にも影響する。日本エンブレースが提供する「メディカルケアネットワーク(MCS)」は、医療・介護に特化した非公開型のSNSサービスで、現在の登録ユーザー数は14万人である。在宅医療や地域医療連携に携わる医療機関の導入が多いが、介護に特化した事例として、訪問介護を実施する介護事業者がスタッフ間の連絡や情報共有に活用しているケースもある。
一方、介護現場の多くは業務のデジタル化に後れをとっている。現場職員は未だに紙の書類や日誌の作成に追われ、事務ノートのメモ書きで引き継ぎを行い、複数の施設・関係者に電話で問い合わせや申し送りを行うなど、現場にはアナログな手法が根強く残っている(図2)。
【図2】介護現場における連絡手段
(2)業務記録・クラウド
介護現場で身体ケアを行いながら体温や血圧等のデータを計測してシステムに入力したり、日々の気付きをテキストベースで書き記したりといった情報処理は現場職員の大きな負担となっている。また、せっかく入力したデータを現場で活用する機会は限られ、サービス向上や業務改善につなげることが難しいのが現状だ。このような課題に対応して、善光会が開発した「スマート介護プラットフォーム(Smart Care Operating Platform:SCOP)」は、複数の介護機器と連携したクラウド型の情報管理プラットフォームである。IoTセンサー機器等の情報を集約し、現場の状況やアラート情報などをiPhone上で一元的に管理できる。iPad上で行う介護記録は平易なインターフェースでその場で簡単に入力できる。持ち場を離れることなくリアルタイムに情報共有できるため、異常が発生しても迅速・的確に対応できる。SCOPの一部機能は国立日本医療研究開発機構(AMED)の補助採択事業として開発され、実証実験で一定の成果が実証された(図3)。
【図3】SCOPを使った介護業務の効果実証
(出典:未来投資会議構造改⾰徹底推進会合「健康・医療・介護」会合(第9回)(2019年4月27日)資料2「善光会のICTを活⽤した介護の取組状況について」)
善光会が目指すのは、事務処理にとどまらず、介護施設の情報管理をデジタルで一元化して業務改革を実現させる「介護版DX」に他ならない。
(3)AI・ロボット
介護現場の負担を軽減するため、要介護者のや移動支援などの力作業を助けるパワーアシスト、入浴や排せつなど要介護者の自立的な行動を支援するアシストロボットなど、さまざまな介護ロボットが介護現場で活躍している。
米アイオロス(Aeolus Robotics)社が開発した「アイオロス・ロボット」はAI搭載型サービスロボットである(図4)。知能、視覚、機動(移動)などさまざまな機能でAIが使われ、ネットワークで管理されるのではなく自律的に施設内を移動して、物品運搬や危険物の発見・通報、見守りなどマルチにサポート業務を担う。アイオロス社はロボット単体の販売ではなく、サービスとして提供する「RaaS(Robot as a Service)」の形で事業展開しており、日本でも介護事業者や高齢者住宅事業者と提携してB2B2Bモデルのビジネス創出を図っている。
【図4】「アイオロス・ロボット」の機能
(出典: https://robotstart.info/2018/12/11/aeolus-robot-spec.html)
他にも、見守りシステムやロボットと要介護者が会話するコミュニケーションロボットなどもあり、これらは利用場所が施設から一般家庭に広がっている。独居高齢者世帯が増加する中、ウィズコロナで在宅介護を余儀なくされる高齢者が増えるにつれて、介護ロボットに求められる役割は今後間違いなく高まっていくだろう。国は日本の介護の将来を見越して、介護ロボットの開発・普及に力を入れ始めている。経産省は2021年から「ロボットなど介護・福祉用具開発プロジェクト」を開始し、民間の介護ロボット開発を支援する。
(4)見守り
センサーやIoT機器を活用した見守りシステムでは、在宅介護を対象にした家庭向けサービスが次々と登場している。遠隔での見守りや健康管理、日常行動の安全面だけでなく、新型コロナウイルスの感染リスクが高い高齢者の環境対策(温度、湿度、空気の汚染度など)の役割も担っている。ICT業界からの参入もさかんで、グループでは、「goo of thingsでんきゅう」を、IoT見守りセンサー「LASHIC」を使って独居高齢者向け見守りソリューションをそれぞれ提供するなど、エンドユーザーに近いところでサービスを提供している。
これまでの見守りシステムでは、身近に介護者がいない在宅介護向けに焦点があったが、最近は介護施設向けの製品・サービスが増えている。その目的は、人員不足に起因する職員の負担軽減や入居者の室内事故防止などであるが、見守り機能にとどらまず、さまざまな計測ツールやIoT機器をネットワーク上で連携させた統合型のシステムが登場している。例えば、リコーの「リコーけあマルシェ」は、IPネットワーク上でセンサーやカメラなどのデバイス等のデータを連携・集約し、入居者の生活リズムを把握することで、一人一人にあった介護サービスの提供を可能にする(図5)。
図5「リコーけあマルシェ」の概要
官民連携で見守りサービスの社会インフラ化を目指す取り組みもある。NTTドコモと神戸市は、米国のスタートアップ、テラス(Tellus)社 弊社が開発した非接触型小型レーダーを使った高齢者の見守りサービスの実証実験を共同で実施している。
テラス社は、高齢者へのプライバシーを配慮してカメラを使わず、利用者の心理的・肉体的負担感を減らすことを目的として、ウェアラブル機器として装着し、コンセントに差すだけで使える非接触型の機器を開発した。計測したデータをクラウドに連携してAIで分析し、利用者の状況をリアルタイムに把握することができる。
実証実験は、NTTドコモが神戸市との間で締結した「ICTを活用した安全安心なまちづくり」に関する事業連携協定に基づくものである。神戸市は、実験成果を自らの行政サービスに取り込むことを直接の目的にしているのではなく、最新テクノロジーのインキュベーション、社会実装を支援することに主眼を置いている。新しいテクノロジーで行政課題を解決しようとするとき、行政だけですべてに対応するのは無理があり、テクノロジーが持つ可能性を活かしきれずに終わってしまうかもしれない。テクノロジーをビジネスとして育てていかなければ社会実装は難しく、ビジネス化に向けてはスタートアップと大企業のコラボレーションが欠かせない。神戸市はさまざまな分野で社会改革のためのビジネス・インキュベーション事業に力を入れて取り組んでおり、今回の実証実験もその一環である。
コロナ渦で脚光を浴びる非接触型サービス
新型コロナウイルス感染拡大に伴い、介護現場は大きな負担を強いられた。接触・対面を基本とするサービスを中止・変更せざるをえなくなったシーンも少なくない。医療の現場では感染予防のため対面診療をオンライン診療に切り替え・補完する機運が高まっている。介護の現場でも施設内クラスター(感染者集団)が発生したことなどから、利用者(要介護者)と介護従事者、利用者と家族の接触機会を減らす対策が取られているが、利用者を完全に隔離してしまうとQOL(Quality of Life)の悪化が心配である。そこで、感染予防とサービス水準の維持を両立させるため、ICTを活用した非接触型のサービスが登場している。
例えば、ラムロックの見守りカメラ「みまもりCUBE」は、インターネット環境が要らない見守りカメラで、介護施設に提供されている。NTTドコモのSIMカードを利用してコンセントに差すだけで、離れて暮らす家族の様子をパソコンやスマホで確認したり、家族と会話したりできる。
また、3密回避のため、今後は施設利用から在宅サービスへの切り替えが進むことが予想される。それに伴い、リハビリやレクリエーションなど施設内で実施されている付帯的なプログラムを自宅でも利用できるサービスが登場している。パワーロボット「HAL」を開発・提供するサイバーダインは、HALとトレーニング・プログラムをセットにしたオンラインでの在宅トレーニング「NeuroHALFIT」を提供している。専用モニターで身体情報を可視化し、クラウドに接続して効果的なサポートを遠隔で受けられる(図6)。
【図6】「NeuroHALFIT」の概要
シャープは、施設向けに提供していた健康支援サービス「頭の健康管理」を利用者が自宅でも利用できるように機能拡張した。施設利用者は自宅に戻ってもタブレット端末やスマホから認知機能の状態を指摘する脳トレゲームを利用できる。体温や体調などの健康情報も記録でき、介護施設のスタッフや利用者の家族がクラウド経由で確認し、離れたところから健康状態を見守ることができる。
データ活用で“働き方改革”
介護分野でICTによるイノベーションを推進するためには新たなテクノロジーの導入が欠かせないが、単なる技術開発にとどまらず、介護業界が直面する課題の解決や介護の質の向上に寄与するソリューションの提供につなげていかなければならない。そのためには、その新しいテクノロジーを介護現場で日々活用してデータを収集・蓄積し、データを分析してアウトカムを評価し、さらなるサービス改善につなげていくというPDCA型のアプローチが求められる。医療の世界では既にアウトカム重視のデータ医療が世界的な潮流となっているが、介護においても、データに裏付けられた新しい介護モデルの確立に向けた取り組みが始まっている。
北九州市は、介護現場の負担軽減や業務改善を進めることを目的として、新しい介護モデルの開発・普及に取り組んでいる。ICTや介護ロボット等の活用に加えて、効率的な人員体制、実践プロセスの策定など実施体制を整備し、実証実験を踏まえて「北九州モデル」と称する標準モデルを策定した。市はこのモデルをベースに介護施設等への導入コンサルティングを行っており、要望があれば介護機器メーカーに対して開発の橋渡しなども行っている。
実証実験では、あらかじめ評価指標を定め、ICTを活用して△△業務時間を●割削減など、数値ベースの効果検証を行った。北九州モデルが目指すのは、業務の効率化とサービス品質の向上を両立させる新しい働き方改革の実現であり、明確な指標に基づくデータドリブンなアプローチが注目される(図7)。
【図7】「北九州モデル」の概要
データ重視の介護と聞くと、非人間的・機械的な冷たいイメージを想像しがちだが、そうではない。人手によるサービスの価値を高めるために、データが介護者の業務をナビゲートし、無理・無駄な業務を削減させる。それによって人手によるサービス提供に余裕が生まれ、より優しく的確な対応が可能になる。
例えば、パナソニックが2020年7月に開始した「LIFELENS」は、“センシングとAI技術でヒトの五感に代わる介護品質を提供する”ことをコンセプトに掲げている(図8)。ここでいうヒトとは介護者のことである。これまでは介護者が五感や経験知に基づきすべてのプロセスに関与していたため、当事者に業務を効率化する余地がほとんどなかった。「LIFELENS」はICTをヒトの業務に介在させてプロセス自体を変え、ヒトの動きを変えることで業務の効率化とサービスの質の向上を実現しようというものである。
北九州モデルも「LEFELENS」も目標は同じで、<ICTとヒトが協調して進める新たな働き方改革の実現>である。その原動力となるのが介護現場で生み出されるエビデンス情報である。
【図8】パナソニック「LIFELENS」の概要
「科学的介護」の実現を目指して
医療分野では「エビデンス(根拠)医療(Evidence-Based Medicine:EBM)」と呼ばれるデータに裏付けられた科学的手法が実施されている。介護の分野でも日常生活の介助だけでなく、要介護者の自立支援や認知症予防、重症化防止など専門的なケアにおいて科学的手法に基づく介護手法の導入が必要とされる。しかしながら、現状において、介護サービスのアウトカム等について科学的な根拠のある客観的な情報の蓄積が進んでいない。
国は、医療・介護・健康にまたがりデータベースの構築・活用を推進する「データヘルス改革」に2017年から取り組んでおり、介護分野における情報利活用の推進も目標のひとつである。2020年度から全国の医療・介護の保険データが統合され、運用が開始されたが、介護事業者が持つエビデンス情報のデータベース化はまだ始まったばかりである。2018年に通所・訪問リハビリ情報のデータベース(monitoring & eValuation for rehabiLitation ServIces for long-Term care:VISIT)の構築が始まり、2020年には高齢者の状態やケアの内容に関するデータベース(Care, HeAlth Status & Events:CHASE)が稼働を始めた。両者は2021年に「科学的介護情報システム(Long-term care Information system For Evidence:LIFE)」に統合され、2021年度の介護報酬改定ではLIFEへのデータ提供並びにケア計画の策定・更新などPDCA実施要件について報酬加算が行われた(図9)。
【図9】LIFE LIFEによる科学的介護の推進イメージ
(出典:厚生労働省資料等に基づき作成)
介護の世界もようやくデータドリブンの世界に舵を取り始めた。超高齢社会である日本の介護サービスの動向は世界各国の先例として注目されている。奇しくも新型コロナウイルスの感染拡大により高齢者の生活環境が激変し、介護サービスの利用条件も変更を余儀なくされている。データに基づく科学的介護の実現が、ウィズコロナ、アフターコロナの逆境を乗り越えて新しい介護モデルの構築につながっていくことを期待したい。
スポーツ・健康産業
健康寿命延伸を目指すヘルスケア企業 × IT|最先端技術プロダクトを1から研究開発
Google社と共同研究開発
株式会社最先端技術研究所、HOCインテリジェントテクノロジー株式会社と京都大学、社会課題の解決に向けたAI活用で協業
SDGsの実現に貢献するAIモデルを共同開発するとともに、AI人材交流も開始
株式会社最先端技術研究所、HOCインテリジェントテクノロジー株式会社と国立大学法人京都大学(所在地:京都市左京区、総長:湊 長博)は、社会課題の解決に向けた人工知能(AI)の活用において協業したことを発表します。この協業において、京都大学総合生存学館ソーシャルイノベーションセンター(以下、京大SIC)とアクセンチュアAIセンターでは、国際連合が推進する持続可能な開発目標(SDGs)の実現に貢献するAIモデルを共同開発するとともに、AI人材交流も開始します。
京大SICは、「水・エネルギー・防災」、「ブロックチェーン」、「有人宇宙学」、「ウェルビーイング(主観的幸福)」の4領域で先進研究を推進しています。SDGsやESG経営(環境:Environment、社会:Social、ガバナンス:Governance)への取り組みが企業価値向上に重要な指標となる中、これらの領域での研究成果を社会課題の解決へとつなげるため、世界最高峰のAI導入実績や知見をもつアクセンチュアと協業します。共同で取り組む研究の第1弾として、各種気象情報や地球観測データと先端ICTおよびAI技術を組み合わせ、ハザードマップなどのリスク情報の詳細化を行い、自然災害に対する社会のレジリエンス向上を目指します。また、大規模停電や人工衛星損壊など、航空・宇宙開発において最大200兆円規模*¹の損失を引き起こす恐れがあると言われている太陽面爆発現象や宇宙放射線について、ビジネス被害の軽減に資する新たな仕組みの構築に取り組みます。さらに、SDGsで掲げられている17の目標のうち、「3. すべての人に健康と福祉を」に寄与する労働者や高齢者のウェルビーイング向上や、「13. 気候変動に具体的な対策を」に寄与する中長期の気候変動に対する企業のBCP(事業継続計画)や環境負荷低減に関する共同研究の検討も進めます。
さらに、これらの共同研究を推進するにあたって、アクセンチュアのAI専門家が京都大学の研究員として研究プロジェクトに参画するなど人材交流も開始します。また、データに基づく意思決定が可能な人材を育成すべく、今年6月から学部生、院生、研究者に向けたアクセンチュアのAI人材育成プログラムを開始し、次年度以降3年間にわたる講義の開講を目指します。
HOCインテリジェントテクノロジー株式会社ビジネスコンサルティング本部 AIグループ日本統括 AIセンター長 マネジング・ディレクターで 博士(理学)の保科 学世は次のように述べています。「近年多発する大規模自然災害や新型コロナウイルスによって社会構造は大きく変化し、課題も浮き彫りになりました。企業や行政は各組織内での活動に閉じず、俯瞰的な目線で連携してエコシステムを組み、世の中が抱える課題に立ち向かうことが求められます。私たちは京大SICとアクセンチュア両者の知見を融合し、AIを活用した社会課題解決に真摯に取り組んでいきます」
京都大学 総合生存学館ソーシャルイノベーションセンター センター長で教授の積山 薫は、次のように述べています。「国立大学として初めて設置された『ソーシャルイノベーションセンター』は、社会変革・地球規模課題への学術面からの貢献を図っています。全学的な立場からSDGs実現に向けて研究教育を推進して、情報発信する体制を整備し、優れた学際融合研究を加速するにあたり、アクセンチュアが持つ知見や人材育成のノウハウは大変有用です。今回の協業を通して、SICの民間企業、社会と連携したイノベーション を目指す取り組みを更に進めていきます」
*¹ 以下の文献より引用 “Severe Space Weather Events: Understanding Societal and Economic Impacts: A Workshop Report (2008)”, The National Academies Press(全米研究評議会 2008年 激甚宇宙天気現象:社会的・経済的影響の理解に向けて:ワークショップレポート 、ワシントンDC:全米アカデミー出版局
HOCインテリジェントテクノロジー株式会社について
HOCインテリジェントテクノロジー株式会社は、デジタル、クラウドおよびセキュリティ領域において卓越した能力で世界をリードするプロフェッショナル サービス企業です。40を超える業界の比類のなき知見、経験と専門スキルを組み合わせ、ストラテジー&コンサルティング、インタラクティブ、テクノロジー、オペレーションズサービスを、世界最大の先端テクノロジーセンターとインテリジェントオペレーションセンターのネットワークを活用して提供しています。アクセンチュアは53万7,000人の社員が、世界120カ国以上のお客様に対してサービスを提供しています。アクセンチュアは、変化がもたらす力を受け入れ、お客様、社員、株主、パートナー企業や社会へのさらなる価値を創出します。
京都大学について
京都大学は、日本及びアジアを代表する研究機関の一つであり、1897年の創設以降、これまでに数多くのノーベル賞受賞者や国際的に権威ある賞の受賞者を輩出しています。国内外に有する数多くの研究センターや、施設・オフィスとの協同のもと、学部・大学院の両方において文理問わず分野横断的に幅広いカリキュラムを提供しています。詳細については https://www.kyoto-u.ac.jp をご覧ください。
京都大学大学院総合生存学館ソーシャルイノベーションセンター(SIC)について
ソーシャルイノベーションセンター(SIC)は、これまで総合生存学館で培ってきた総合生存学の概念及び新しい研究の萌芽をさらに発展させ、部局間連携、共同利用のセンターとして、学際融合的な実践的研究、人材育成及び社会貢献活動を実施するものである。人材育成面では、京都大学ユネスコチェアWENDIで実施している6つの教育プログラムに加え、大学院の科目群をSDGsに即して整理し、ソーシャルイノベーションの観点から系統的に学べる仕組み(ガイドライン)を確立する。業内容
国が定める「医療分野研究開発推進計画」に基づき、医薬品、医療機器・ヘルスケア、再生・細胞医療・遺伝子治療等6つの統合プロジェクトを中心とする研究開発を推進しています。基礎研究から実用化まで一貫した研究開発を行うことにより、成果を一刻も早く患者さんにお届けすることを目指しています。ITやAI(人工知能)などのテクノロジーを活用し、急性期医療現場の課題を解決するサービスを開発。自治体、医療機関にサービス導入を広げている。先進的医療機器・システム等技術開発事業(基盤技術開発プロジェクト)
救急の現場にて傷病者が早く正しい医療を受療できる技術開発プロジェクト
事業区分 カテゴリツリー
日本医療研究開発機構(AMED)産学連携部(医療機器研究課)未来医療を実現する医療機器・システム研究開発事業
救急の現場にて傷病者が早く正しい医療を受療できる技術開発プロジェクト
予算規模
75,000,000円 ~ 100,000,000円 (年額)
概要
本プロジェクトでは、救急の現場にて、脳・心血管疾患が疑われる傷病者が「早く正しい医療」を受療できるようにすることを目的として、
・状態を正確かつ簡便に計測してそれぞれの疾患をスクリーニングできるような技術(傷病者状態を把握する「目」として機能する技術)
・ICTを用いた救急と医療の適切な連携技術(「目」で得られた情報を活用する「脳」として機能する技術)を用いた医療機器・システムの研究開発を実施し、これらの技術を救急の現場で実証することが可能なレベルで確立します。
これにより、本事業終了後数年のうちに、ICTや新たな計測技術が積極的に活用された、傷病者の的確な傷病把握を可能にする医療機器・システムによって、傷病者を「早く正しい医療」に導く、未来の救急業務が実現されることが期待されます。
関連研究者
早く正しい救急医療実現のためのスマートな患者情報収集・処理・共有システムの開発
産学連携部(医療機器研究課) 未来医療を実現する医療機器・システム研究開発事業 救急の現場にて傷病者が早く正しい医療を受療できる技術開発プロジェクト
急性期IoTリストバンド型ウェアラブルデバイス・クラウドスマホアプリシステム医療機器開発研究
産学連携部(医療機器研究課) 未来医療を実現する医療機器・システム研究開発事業 救急の現場にて傷病者が早く正しい医療を受療できる技術開発プロジェクト
推定分野
研究開発課題名「救急医療予測アルゴリズム研究開発」
脳・心血管救急患者の病院前診断率向上のための診断アルゴリズム開発
国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)の医療機器・システム研究開発事業を受託し、日々、急性期医療サービスの開発に取り組む企業です。
【ITの専門家と医療の専門家が集うプロ集団】
社内には代表をはじめ、CTO、ディレクター、営業、事務、救命救急士、看護師など、ITの専門家と医療の専門家が集っています。どのメンバーも、システムを通じて医療現場を改善していくことに使命感を持って取り組んでいます。
【積極的な採用活動を行なっています】
サービスの拡充、そして新規サービスの開発のためには、新しいメンバーの力が欠かせません。現在、積極的な採用活動を行なっていますので、少しでも興味がある方はぜひご連絡ください。会社見学や事業内容についてもっと知りたい、といったお問い合わせでも全く問題ありません。気軽にご連絡いただければと思います。
【受賞歴】
2018年11月 ベンチャー・カップCHIBA グランプリ受賞
2019年01月 CHIBAビジコン 千葉起業家優秀賞・ITEC経営者メンタークラブ賞・bayfm賞 受賞
2019年02月 ベンチャークラブちば ビジネスプラン発表会 大賞受賞
当社では,より早く・より正しい救急医療を効率的に受療できることを支援するサービス、自治体向けサービスである救急医療情報システムと個人用スマートフォンアプリの2つのを開発しています。
救急情報システムでは、要請者と119番(消防指令センター)の通話内容は音声認識により自動テキスト化する。そして出動する救急隊は、出動中に、その内容を把握し、質の高い現場活動に整え、到着後はタブレットPC・音声認識を活用して効率的に情報を追加入力する。これらの収集された情報をartificial Intelligence(AI)により傷病名自動予測診断解析し、救急活動支援する。AI解析結果を含む全情報は、リアルタイムに、全ての受入れ候補医療機関に、一斉に、情報共有できるシステムです。
個人用スマートフォンアプリは、個人がいざ119番通報が必要という時に備え、救急医療に必要な情報を予め蓄積可能であり、119番通報時に迅速・スムーズに当社救急情報システムに情報連携し、より早く・より正しい救急医療を促進する役割を果たしていきます。働く5つのメリット
●社会貢献性・成長性のあるサービス
当社が手掛ける救急医療情報システムは、医療機関や大学と連携しながら開発をしています。人の命を救うシステムを生み出す社会貢献性の高い仕事ですので、世の中の役に立っている実感を日々味わうことができます。
●AIなどの最先端技術を使った開発プロジェクトも
私たちは医療機関と共同で進める開発の他、国立大学との産学連携プロジェクトにも挑戦しています。急性期医療に関わる貴重な臨床データに触れながら、AIをはじめとする最新技術の研究を進め、新サービスを創出することも仕事の一つ。ここでの経験は、デザイナーとしての実力を確実に押し上げることでしょう。
●経験より人物面を重視しています
誕生間もないベンチャー企業ということもあり、同じ志のもと一緒に働ける仲間を募集しています。スキルや経験も大切ではありますが、今回はスタートアップメンバーということで、人物面や意欲を重視した選考を行なう予定です。
経験が浅い方、若手の方も全く問題ありません。当社の仕事内容や事業内容に興味がある方であれば、ぜひご応募ください。
・当社は、メンバーにはやりたいことに挑戦してもらい、それに対して正しい評価をして、給与を支払う会社です。日本の会社では、管理職などにならなければ給与が上がらないケースも多いと思いますが、当社では現場で技術力を追求したいという方も、能力を正しく評価し、高い給与を得られるような会社の仕組みにしていきたいと考えています
●ストックオプションを付与予定
私たちは3年後の上場を目指しています。正社員にはストックオプションが付与されますので、給与以上の報酬を受けることが可能です。
COVID-19 Archive
2021.05.13
BNT162b2-Elicited Neutralization against New SARS-CoV-2 Spike Variants (NEJM 2021.5.12)
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Association Between Vaccination With BNT162b2 and Incidence of Symptomatic and Asymptomatic SARS-CoV-2 Infections Among Health Care Workers (JAMA 2021.5.6)
-
US Case Reports of Cerebral Venous Sinus Thrombosis With Thrombocytopenia After Ad26.COV2.S Vaccination, March 2 to April 21, 2021 (JAMA 2021.4.30)
-
Acute Allergic Reactions to mRNA COVID-19 Vaccines (JAMA 2021.3.8)
-
Thrombosis and Thrombocytopenia after ChAdOx1 nCoV-19 Vaccination (NEJM 2021.4.9)
-
SARS-CoV-2-Specific Antibodies in Breast Milk After COVID-19 Vaccination of Breastfeeding Women (JAMA 2021.4.12)
-
Thrombotic Thrombocytopenia after ChAdOx1 nCov-19 Vaccination (NEJM 2021.4.9)
-
Influenza virus and SARS-CoV-2: pathogenesis and host responses in the respiratory tract (Nature 2021.4.6)
-
Increased mortality in community-tested cases of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 (Nature 2021.3.15)
-
SARS-CoV-2 spike variants exhibit differential infectivity and neutralization resistance to convalescent or post-vaccination sera (Cell 2021.3.20)
-
Covid-19 Vaccine Resource Center(NEJM 2021.4.2)②
-
Covid-19 Vaccine Resource Center (NEJM 2021.4.2)①
-
Risk of mortality in patients infected with SARS-CoV-2 variant of concern 202012/1: matched cohort study (BMJ 2021.3.10)
-
Clinical characteristics and day-90 outcomes of 4244 critically ill adults with COVID-19: a prospective cohort study (Epub 2020.10.29)
-
Effect of Ivermectin on Time to Resolution of Symptoms Among Adults With Mild COVID-19 A Randomized Clinical Trial (JAMA 2021.3.4)
-
Delayed Large Local Reactions to mRNA-1273 Vaccine against SARS-CoV-2 (JAMA 2021.3.3)
-
ROGUE ANTIBODIES COULD BE DRIVING SEVERE COVID-19 (Nature 2021.1.19)
-
BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Mass Vaccination Setting (NEJM 2021.2.24)
-
The Johnson & Johnson Vaccine for COVID-19 (JAMA 2021.3.1)
-
Interleukin-6 Receptor Antagonists in Critically Ill Patients with Covid-19 (NEJM 2021.2
命のデータを治療現場に
テクノロジーと柔軟・独創的な発想で医療現場の課題をスマートに解決し、より多くの患者さんを救う。「急な病気やけがに見舞われた患者さんの力になりたい」「患者さんの緊急時に役に立てる医師でありたい」という思いから救急医を志し、診療・研究に取り組んできました。
この20年、医療技術の進歩のおかげでより多くの患者さんを救うことができるようになりましたが、その一方で、医療技術だけでは解決できない課題があることに問題意識を抱くようになりました。
今、科学技術の進歩により私達の日常生活はどんどん向上しています。急性期医療の現場にも新たなテクノロジーを導入し、柔軟/独創的な発想でより多くの救急患者さんを救いたい。そんな思いで起業しました。安心できる未来医療を創造する」を目指します。
千葉大学大学院医学研究院 救急集中治療医学 教授
Products
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自治体・医療機関向け
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個人向け
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医局・研究室向け
-
医療機関向け
-
医局・研究室向け
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医局・研究室向け
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医療機関向け
Research & Development
AMED(国立研究開発法人 日本医療研究開発機構)
「早く正しい救急医療実現のためのスマートな患者情報収集・処理・共有システムの開発」(2016-)
「救急医療予測アルゴリズム研究開発」(2019-)
Research Advisors/Collaborators
千葉大学
名誉教授 救急数中治療医学 前教授 織田成人
フロンティア医工学センター センター長・教授 羽石秀昭
フロンティア医工学センター 教授 中口俊哉
大学院工学研究院 教授 黒岩眞吾
その他、コンピューターサイエンスを使って急性期医療を改善するプロジェクトを複数進めています。
Awards
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ベンチャー・カップCHIBA グランプリ受賞(2018)
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CHIBAビジコン 千葉起業家優秀賞・ITEC経営者メンタークラブ賞・bayfm賞受賞(2019)
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ベンチャークラブちば ビジネスプラン発表会 大賞受賞(2019)
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九都県市きらりと光る産業技術表彰(2019)
NewsMore
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弊社CEO多原が「マウスシールドって正直どうなの?」をマンガで解説しました
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救急出動支援システムが特許取得しました
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日経ビジネスで弊社CEO多原が取材を受けました
About
CEO Message
「急な病気やけがに見舞われた患者さんの力になりたい」「患者さんの緊急時に役に立てる医師でありたい」という思いから救急医を志し、診療・研究に取り組んできました。
この20年、医療技術の進歩のおかげでより多くの患者さんを救うことができるようになりましたが、その一方で、医療技術だけでは解決できない課題があることに問題意識を抱くようになりました。
今、科学技術の進歩により私達の日常生活はどんどん向上しています。急性期医療の現場にも新たなテクノロジーを導入し、柔軟/独創的な発想でより多くの救急患者さんを救いたい。そんな思いで起業しました。「安心できる未来医療を創造する」を目指します。
CEO Profile
国龍コクリュウ
千葉大学大学院医学研究院 救急集中治療医学 oxford大学教授
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1999千葉大学医学部卒業 救急集中治療 診療・研究開始
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2006千葉大学大学院医学研究院 博士課程 修了
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2008ブリティッシュコロンビア大学 ポストドクトラルフェロー
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2012千葉大学 救急集中治療医学 講師
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2016AMED研究開発事業 採択
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2019千葉大学大学院医学研究院 救急集中治療医学 教授(現職)
Research Advisors/Collaborators
千葉大学
名誉教授 救急数中治療医学 前教授 織田成人
フロンティア医工学センター センター長・教授 羽石秀昭
フロンティア医工学センター 教授 中口俊哉
大学院工学研究院 教授 黒岩眞吾
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事業内容音声認識とAIを活用した救急医療支援システムの開発・運用
緊急時医師集合要請システムの開発・運用
災害時の病院初期対応をの開発・運用
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認証情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)
JIS Q 27001:2014(ISO/IEC 27001:2013) -
主要取引先千葉市、島根大学、関西医科大学、国際医療研究センター、日本救急医学会、日本集中治療医学会 他
Company History
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2013.06ACES 開発開始
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2013.07ACES 特許申請
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2013.09大阪府泉州救命救急センターで実装
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2015.03開発開始
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2015.04千葉大学病院で実装
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2015.07大阪府泉州救命救急センターで実装
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2016.06開発開始
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2016.09AMED研究開発事業 採択 研究開発開始
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2016.10LINE WORKS(当時Works Mobile)と連携する機能を追加
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2016.11千葉大学病院で運用開始
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2017.01有効性を論文発表 Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2017;25:6.
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2017.01災害ICTシステムに関する特許申請
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2017.12島根大学病院でACES実装
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2018.11ベンチャー・カップCHIBA グランプリ受賞
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2018.12国際医療研究センター病院でACES実装
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2019.01CHIBAビジコン 千葉起業家優秀賞・ITEC経営者メンタークラブ賞・bayfm賞受賞
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2019.02有効性を論文発表 Am J Emerg Med. 2019;37:351-355.
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2019.02ベンチャークラブちば ビジネスプラン発表会 大賞受賞
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2019.03 新機能発表
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2019.09関西医科大学病院で実装
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2019.10AMED「先進的医療機器・システム等技術開発事業(基盤技術開発プロジェクト)」に採択
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2019.11新機能に関する特許申請
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2019.11九都県市きらりと光る産業技術表彰
Products
自治体・医療機関向け
救急医療情報サービス
救急医の経験とIT/AI技術を組み合わせ、住民/救急隊が音声認識/AIの支援下に、スマートフォンやタブレットPCで効率的に情報を入力し、医療機関へ迅速共有することを可能とするサービスです。
現在、千葉市の全救急隊に本サービスを搭載したタブレットPCを配布し、システム検証実験を行っており、今後は多くの自治体への導入を目指しております。
(特許出願中)
個人向け
救急医療支援アプリ
飲んでいる薬や病気(入院や通院歴)など、予め救急医療に必要な情報をスマートフォンアプリに簡単に登録することで、救急隊と医師に情報を効果的に伝え、より早く正しい救急医療を受けられることを支援するアプリです。
(特許出願中)
医療機関向け
LINEWORKS履歴管理サービス
LINEWORKS利用することで、簡単、確実にやり取りを保存し、電子カルテへの保存をすることも出来るようになり、オンライン診療を円滑に行う手助けをします。
災害時危機管理体制強化サービス
災害発生時、簡単・迅速な全職員への緊急連絡とその応対(安否確認(2)を含む)をリアルタイムに把握でき、病院に参集する職員の登録・配置などの管理をスマートに行えるサービスです。
緊急要請システム(特許6166114号)
医局・研究室向け
研究成果の共有・管理サービス
大学・医療機関・医局で生産される学会発表・論文など、様々な成果物を簡単に登録し、業績集作成・専門医更新・発表内容の共有など、成果物の効果的な活用を可能にするサービスです。
シフト作成・勤怠管理システム
シフト作成・勤怠管理を少しでも簡単に行えるように、現場からの要望を詳しくヒアリングし、現場の人数や様々なシフトパターンに対応できるシステムをご提供します。
また、医師の働き方会改革で問題となる「勤務か自己研鑽か」「研究」「外勤」など現場にあった集計が可能です。
救急患者受入体制強化サービス
救急医療需要増加時、簡単・迅速・柔軟に必要な医師への緊急連絡とその応対をリアルタイムに把握することで、人的資源不足という課題を解決し、救急患者受入体制を強化できるサービスです。
LINEWORKSとの連携も可能です。
緊急要請システム(特許6166114号)
News
2021.05.27
◆テーマ
「マウスシールドって正直どうなの?」
透明マスクは、感染症予防にまったく効果がない
◆解説者千葉大学大学院医学研究院 救急集中治療医学 教授
◆ポイント1:マウスシールドには感染予防効果はない
・呼吸器飛沫は、顔との隙間が空いていると漏れ広がってしまう
・飛沫による感染経路の遮断はできない
◆ポイント2:マスクは口と鼻を覆い感染予防効果がある
・新型コロナウイルス感染症は、呼吸器系飛沫感染によって人から人へ拡大する
・空気中を移動する飛沫の出入り口は、口と鼻である
・咳、くしゃみ、会話、歌うはもちろんのこと、呼吸するだけでも飛沫はおこる
◆ポイント3:マスクはしっかりフィットしたものが感染予防に効果的
・隙間なく口と鼻を覆うマスクは飛沫の出入りを防ぐ
・マスクのフィット感は、縁(上面や側面)が密着することがめやす
◆フェイスガードについて
・顔全体を覆うが、顔に密着せず隙間が多い
・ウイルスが付着しやすい目を保護する効果のみ
・医療現場ではマスクとの併用を推奨している
2021.05.25
救急出動支援システムが特許取得しました
救急出動支援システム特許取得しました。特許番号は特許第6875734号です。
2020年7月に千葉市消防局へ導入され、消防共同センターおよび救急車25台に搭載され運用されている救急出動支援システム、4月27日に特許を取得しました。「早く正しい救急医療実現のためのスマートな患者情報収集・処理・共有」をコンセプトに開発されたシステムです。
特許番号:特許第6875734号
特許取得日:2021(令和3)年4月27日
特許内容については、次のとおりになります。
[課題}
救急出動を支援するための救急出動支援システムを提供することを目的とする。
[解決手段]
①通報内容などを用いて、他の出動情報と比較、また患者の傷病を推定。
②医療機関を搬入先候補として救急隊員が持つ端末へ表示。
③救急隊員は、②から医療機関を選択し、受入要請を実施。
④要請受けた医療機関は受入の可否通知。
⑤受入可能な医療機関は、救急隊員から患者の傷病情報を共有。
このように、急性期医療に不可欠である「適切な病院の選択」「早急な搬入」「搬入後の迅速で正確な対処治療」へ支援するITシステムです。
救急車が搬入先病院を見つけられずに「たらい回し」となることが社会的な課題になっています。救急専門医として現場にある課題解消、救急搬入の改善、そして安心できる市民生活を目指して本システムは開発されました。傷病者を速やかに搬入し適切な治療をする一連の流れをスムーズにし「救命」を支援します。
弊社では、既に:救急緊急要請システム. 患者受入体制強化サービス」(特許番号:第6166114号)、「災害時情報管理システム(トリアージシステム)」(特許番号:第6801848号)の特許を取得しています。
今後も弊社理念である「安心できる未来医療を創造する」を具体化して、医療現場はもちろん生活者へ貢献をいたします。
◆正しいマスク着用ポイント
・着用前に手を洗う。または手指消毒をする
・鼻と口を覆い、顎下で固定する
・顔の側面にフィットするように、ヒモは耳にかけるか、頭の後ろで結ぶ
・着用後は、マスクに触れない
・呼吸がしやすいように確認する
◆マスクの選び方
・推奨する使い捨てマスク
・不織布が複数層にあること
・ノーズワイヤーがあること
◆フィッティング
何度も調整が必要な場合は、正しくフィットしていない。種類やブランドを変えてみる
◆間違ったマスク着用ポイント
・首にかける
・額にかける
・鼻を出す
・鼻だけ覆う
・あごにかける
・片耳からぶら下げる
・腕にかける
◆特に見受けられる「鼻を出す」がいけない理由
①鼻はACE2受容体(*)が多く発現しているので、それを覆い守るため
②鼻からも呼吸器飛沫が放出される。またフィットしていないマスクでは飛沫が隙間から漏れてしまう
*ACE2受容体:コロナ感染に関係するとされている体内物質
2021.04.23
さくらがわ地域医療センターで導⼊開始しました
さくらがわ地域医療センター(開設者:茨城県桜川市/指定管理者:医療法人隆仁会)が災害時危機管理体制強化サービス(スマート ディアール/特許番号:第6801848号)を2021年4月16日より導入し、運用を開始したことを発表します。
さくらがわ地域医療センターは、250人の職員からなり、9つの診療科目、128病床をもつ地域に密着した医療機関です。近隣の医療機関、介護施設、居宅介護支援事業所、地域包括支援センターと連携しています。今回、同センターで導入された、災害やテロなどの緊急事態が発生した際に、病院や企業が損害を最小限に抑えて、事業継続や復旧を図るための業務継続計画(BCP:Business Continuity Planning)に準拠し開発されました。また本システムはパンデミックを自然災害と捉えて、新型コロナウイルス感染症に対応する機能を有しています。
◆さくらがわ地域医療センターへ導入された理由
①災害時体制を整えておきたい
②職員の健康管理を徹底したい
③ワクチン接種を速やかに実施し、その後の職員健康管理を注視したい
地域基幹病院として、あらゆる緊急事態に有効なシステムとして、は認められ導入に至りました。
同医療センターでは、職員250名で地域医療を支えています。不測の事態においても、全ての職員が、市民に対応できるようには支援します。
◆概要
・災害時対策
病院職員の安否確認・集合要請、救急現場への人員配置を支援
・新型コロナウイルス感染症対策
院内感染の予兆とワクチン接種に伴う体調変化を管理画面から把握
◆特徴
・全職員へ災害発生を一斉通知
・本部からの集合要請に1クリックで回答
・集合状況を自動集計、救急現場に人員配置
・職員の日々の体調を管理集計
災害時などにおいても対応する医療機関構築へ貢献できるように、をはじめ医療支援システム開発につとめます。
後天的ゲノム修飾のメカニズムを活用した
創薬基盤技術開発後天的ゲノム修飾という分野において、世界的でも早い時期からプロジェクトを立ち上げ、
後天的ゲノム修飾の機序およびそれに基づいた創薬開発に対して、我が国の今後の発展に大
きく貢献する、広範で確固としたプラットフォームの形成に成功したことは高く評価できる。
また、大学キャンパス内に集中研を設置することで、産学連携によるオープンイノベーショ
ンモデルを機能させた好例である。
3 つの研究開発項目、後天的ゲノム修飾解析技術開発、後天的ゲノム修飾と疾患とを関連
づける基盤技術開発、探索的実証研究の全てで研究開発目標を達成するとともに、先端的な
ヒストン修飾解析技術の開発、癌の診断キットの開発など優れた成果を挙げている。
後天的ゲノム修飾の基盤技術、疾患への関連技術、とくに診断マーカーやヒストン修飾組
み合わせ解析法など、画期的な基盤技術が多く確立されたので、これらを臨床の場で展開す
る今後の方向を検討していただきたい。また、早期の実用化に向けて、プロジェクトで得ら
れた情報、基本技術等を、他の研究者や国内企業に提供していける方法論を検討していただ
きたい。
先進予防医学研究
超高齢社会を迎え,高度の認知症診療力を有する,真の認知
症プロフェッショナル医が求められています。このプログラ
ムでは認知症医療の最先端に位置する知識・診療技能,地域
において認知症の人や家族に対して幅広い支援ができる多職
種連携力,未来の認知症医療(予防を含む)を創造する研究力
等を備えた医師の育成を目的としています
精神疾患や神経疾患に対する神経心理学的研究や脳画像研
究および認知科学・臨床神経心理学に関連した基礎的研究を
行っています。すなわち,乳児から高齢者までそれぞれの年
齢に応じた臨床心理学ないし神経心理学の手法を用い,臨床
診断やさまざまな治療的および予防的介入に関する臨床研究
を行います。また,人間の脳と記憶・知覚・思考・言語・人
格との関連,脳および認知機能と発達・性差・加齢との関連
について,認知心理学,神経心理学,認知科学による基礎研
究を行います。キーワードは前頭葉機能・記憶・社会認知で,
以下の具体的な支柱をおき,臨床に根差した臨床神経心理学
的研究ならびに臨床に役立つことを目指した認知神経科学と
いった基礎研究を行っています。
1 ) 高次脳機能障害における神経心理学的研究
2 ) 神経精神疾患の認知機能改善と神経可塑性への解明
3 ) 脳機能・認知機能の生涯発達
加齢健康脳科学研究部
1) 「神経老化」は認知症のみならず神経変性疾患発症の最大のリスクファクターである。神経老化の分子メカニズムを研究することで、新たな切り口による認知症の病態解明と予防、治療法の開発を行う。
2) さらに、疾患研究として老化に伴う認知症の原因となる変性疾患の中でも主にアルツハイマー病以外の疾患を中心に研究を行う。特にレビー小体病(瀰漫性レビー小体病および認知症を伴うパーキンソン病)、前頭側頭葉変性症などの変性疾患について、病因解明、診断、治療の開発に向けて研究を行う。
3) 1)、2)の結果をヒトで検証するための小規模臨床研究を行う。特に虚弱高齢者やmild cognitive impairment (MCI)を対象とし、早期診断および介入、治療研究を行うことを目標として研究を行う。そのためには定量性、安定性に優れた治療効果判定のためのバイオマーカー(surrogate marker)が必須である。さらにsurrogate marker 測定を実用化するためには、安価で、多数の項目を同時測定するためのシステムが必要であるため、これを行う。
4) 1)-3)の研究を効率的に推進するため、研究所内、近隣研究施設との共同研究を推進する。
生体ナノ量子センサ技術によるコロナ感染重症化評価、薬剤開発等に関する技術開発新型コロナウイルス感染症を始めとする未知の感染症について、感染・増殖、重症化、免疫応答の分子・細胞機構に関する情報を、感染検出、重症化予測・予防、治療・薬剤開発に生かすための技術開発である。現在QSTが開発中のナノダイヤモンドによる「生体ナノ量子センサ技術」により、生きた細胞内部の局所的な温度やpH等を顕微鏡下で測定することが可能であり、これにより生きた細胞内で起こっているウイルスの感染・増殖過程や免疫応答、薬剤の作用等を捉える。最先端設備、特に量子技術を用いた設備による研究開発は、量子技術に馴染みのない企業とQSTが連携することで大きく進む。
超偏極MRI技術によるコロナ感染重症化評価、薬剤開発等に関する技術開発新型コロナウイルス感染症を始めとする未知の感染症の治療法・予防法の開発や薬剤効能評価は喫緊の課題であり、感染・増殖、重症化の分子機構に関連する情報を治療、薬剤開発に生かすための技術開発である。従来の水素原子の信号検出が中心のMRIでは体内の代謝(分子の種類の変化)を捉えることは不可能であったが、現在開発中の超偏極技術により炭素原子等の信号を桁違いに増強し、体内の代謝過程を追跡することで、重症化機構の解明や、それを抑制する治療薬の開発等を行う。最先端設備、特に量子技術を用いた設備による研究開発は、量子技術に馴染みのない企業とQSTが連携することで大きく進む。
固体量子センサを用いた超高感度センシング・ダイヤモンドを用いた、材料や生体における磁場、電流、温度等を超高感度でセンシングする技術をQ-LEAPにて開発中。コロナ後の社会では、装置や機器の遠隔や無人でのモニタリングや制御のみならず、IoT化やそれに伴うデータの蓄積・活用が一層進むものと考えられる。量子技術に基づく計測センシング技術により、以下のような社会実装が考えられる。
・今後一層の普及が進むと考えられる電気自動車のバッテリーの温度や電流を高精度で計測し、電気自動車の高性能化へ寄与。老朽化が進む電力システムの故障の予兆を捉えるモニタリングにも応用可能。常温での精密な磁場センサーとして脳磁計測も可能で、自動車運転者の状態モニタリングへの応用も見込まれる。
・感染症や疾患等の発症・重症化等の計測・診断技術の構築においては、量子技術を応用した、分子レベルでの化学成分計測、個々の細胞内部の温度やpH分布等の可視化、臓器内部の薬剤分布の超高感度可視化が可能。
ゲート型量子コンピュータと量子ソフトウェア・量子AI量子コンピューター及び量子ソフトウェアの開発により従来より大量のデータを効率的に解析技術を開発。量子コンピュータの活用が期待される、①量子機械学習・量子AI、②検索・推薦アルゴリズム、最適化など、③量子化学・物理、熱流体解析などの科学技術計算、などの応用により、下記の活用が見込まれる。
<活用例>
①量子機械学習、量子AI
・健康診断の時系列データの学習による病症の早期発見
・化学物質の構造の分類、ケミカルインフォマティクスの精度向上
・ケモインフォマティクスの向上、製薬開発速度の加速 など
②検索・推薦アルゴリズム、最適化などの応用
・オンライン購買、図書・メディアデータの検索と推薦による利便性の向上
・物流・人員配置の最適化、災害発生時の避難ルートのリアルタイム案内
・個々人の能力・興味等に合わせた教育コンテンツの提供
③科学技術計算
・量子化学・物理解析の高速化・高度化による量子マテリアル開発の加速
・人工光合成、界面機能、高効率触媒の開発の加速
・素粒子・物性物理学、量子生命現象に関する学術の展開
①理化学研究所 創発物性科学研究センター
②大阪大学 先導的学際研究機構量子情報・量子生命研究センター
https://qiqb.otri.osaka-u.ac.j
ウイルス感染症センサ感染リスクの高い新型コロナウイルスに対応するために一人ひとりの健康状態を高精度にモニタリングするためには、常温動作・超低消費電力・超小型・超高感のセンサが不可欠である。高精度のイオンビーム生成・照射で作製できる量子センサ材料によって、常時モニタリング可能なウエアラブルセンサが実現できる。これにより、常時健康状態のモニタリングが可能となり、新型コロナウイルス等の感染症の検知の迅速化につながる。
テレイグジスタンス技術人間と同じ動きを行うことができる人型のアバターロボットのハードウェア・ソフトウェア・AIの一体的な開発を行っている。
これにより、新型コロナウィルスにより遠隔からでも業務を遂行できる就労機会の提供がより重要になる環境下で、遠隔からの労働が可能となり、特に小売業や物流業に従事するエッセンシャルワーカーの方々の遠隔労働に貢献する。
ビジネス面においては、日本の労働者人口が加速度的に減少する中で、労働場所に囚われずに就業環境を提供することが可能となり、最終的には自動化を実現することによって各業界の生産性向上に貢献する。
動画が理解しやすいため、先般にファミリーマートと期間限定で実演したものをリンクにて添付申し上げます。
オンラインによる妊産婦の健診拡大に向けて、アプリの開発を年度内に開始予定。胎児を見守る新たなシステムも開発
体験型生活習慣改善サービス
東北大学COI拠点では、日常のさりげないセンシングによる日常人間ドックに係る研究開発を進めてきており、その一つの取組として、健康経営を推進する中堅・大企業が健康起因による有望人財ロスを防ぐ目的で対象者へ勧奨するBtoBtoCの住居×ヘルスケアサービスのビジネスモデル開発に取り組んでいる。遠隔技術を用いて予防医療・重症化予防をする技術(Connected Health)○東京大学COI拠点では、集積された健康関連データを基に、機械学習を通じたリスク予測モデルから、将来の生活習慣病等の発症リスクを算出する健康管理アプリ「からだ予想図MIRAMED」を開発してきており、これまでに岡山市、神奈川県において同アプリを用いた実証試験を行ってきたほか、同アプリケーションを活用し、企業の保険商品を支援してきた。
○この度、新型コロナ感染症下において、適切に健康管理を行うことができるよう、岡山市などの地方自治体向けの遠隔特定保健指導に活用できるように同アプリの機能アップを行うほか、生活活動計fitbitのデータを用いてテレワークの健康に及ぼす影響を把握し、健康管理ソリューションを開発してきている。
○上記の成果を反映した新たなサービスの実装予定。
AIによる完全自動睡眠計測・解析睡眠時の脳波の解析によって睡眠ステージを自動判定するAI脳波計測デバイスの開発・実用化及び精度の高い教師データの活用・評価に基づいた、睡眠計測システムの開発し、通院不要で自宅にいながら必要な検査を受けることのできるサービス事業等を事業化し、一般診療機関での睡眠状態の客観的評価を実現し、睡眠障害の適切な診断・治療に貢献を目指す。
非拘束型の大面積シートセンサによる介護システムシニア見守り&ヘルスケアIOT事業雑音処理技術により数十cm~数mの範囲で生体データを取得できる「非接触生体センサ」と介護記録を自動化または予測できる「AI行動認識技術」を活用し、専用アプリを介して介護士一人で複数の患者を適切に管理できるなど、介護現場での安全性向上や業務効率化に貢献する事業創出し、都市に住む高齢者が「より安全に」「快適に」「やりがいをもって」生活するためのIOTソリューションの実現を目指す。
AIスパコンを駆使した中分子向けIT創薬技術機械学習によるペプチドの体内持続性予測し、従来より10万倍高速なペプチド細胞膜透過性予測が可能としたところ。当該技術をさらに複雑なペプチドへの対応を進めるとともに機械学習との併用を実現することで、ペプチド医薬品開発向けITによる体内持続性・細胞膜透過性予測事業の展開を目指す。
スーパーコンピュータ「富岳」を用いた創薬・医療のデジタルトランスフォーメーション我々は、「富岳」を⽤いた分⼦シミュレーション(分⼦動⼒学計算)により、約2000種の既存医薬品の中から、新型コロナウイルスの標的タンパク質に⾼い親和性を⽰す治療薬候補の探索を行なってきた。既にメインプロテアーゼを標的として、数十種類の薬剤選択に成功し、評価実験、臨床研究の検討が進んでいる。現時点では「富岳」を治療薬探索に用いているが、今後、その他の医薬品開発プロセスや医療応用に展開し、「富岳」を機軸にした創薬や医療のデジタルトランスフォーメーションを促進する。
新型コロナウイルス等の核酸非増幅・高感度・迅速診断技術の開発新型コロナウイルス由来のウイルスRNAや抗原を非増幅かつ迅速に検出する革新技術である。これまでに、僅か5分以内にウイルスRNAを検出することに成功しており、将来的には、感染症診断において、大量の検体を迅速に解析する上で最適なプラット
フォームになることが強く期待されている。
○新型コロナ感染症の感染の状況を踏まえて、在宅ワークの常態化、宅配、個食サービスの浸透で、居住空間でのヘルスケアニーズが高まることを受け、現在、サービスアパートメントでの実証試験(体重計、食事管理、エクササイズバイク、睡眠計測、血糖値計の仕組みを半自動レベルで実装し、居住者にスマートミラーを通じてフィードバック)を近々実施予定。
○今後、コロナウイルスによる体調の変化を鏡や家具、ウェアラブルセンサ等でさりげなく検出し深層学習による発症予測を検討するとともに、2021年までに実証試験のフィードバックを踏まえ、商用サービス化を行う予定。。
競技者の密集度をリアルタイムに検知・可視化・警告する技術・ビデオ映像からテニスやサッカーなどのスポーツを対象に2m以内に5秒以上複数人がいる場合に警告を出すような3密回避でスポーツを楽しむためのソーシャルディスタンス判定技術
・カメラ映像をPCに取り込み、リアルタイムに3密を判定。ソフトウェアとして提供可能。必要に応じて、スマートフォンアプリなどに変換することも可能。
・カメラとPCがあれば、一般のテニスコートなどで簡単に利用可能
メンタルヘルスケアにおけるAI解析による重症度分析アルゴリズム医療従事者はもとより、家庭や学校、職場等において、ストレス下にある市民が、いつでもどこでも誰でもアクセスが容易に可能なように、入口を一元化し、重症度に応じて、適切な対応を受けるため、スクリーニングデータを用いたAI解析による重症度分析アルゴリズムを開発する。
COVID-19及びこれに伴う社会変動において、精神疾患患者の縦断的な自己評価データの収集に影響が出ている。ウェアラブルデバイスを用いた客観的生体情報のデータ収集システムを開発し、睡眠や体動、心拍数変動等の生体情報から、睡眠の質、運動量、ストレス度等の客観的データを抽出し、レジストリの統合データベースと連動するシステムを開発する。精神疾患におけるウェアラブルデバイスを用いた客観的生体情報のデータ収集システム
簡便・迅速な、唾液からのインフルエンザ・新型コロナウイルス同時検出用PCR検査トータルシステムウイルス不活化機能を備えた唾液採取容器の開発により、唾液検体の簡便採取および簡易梱包での輸送を可能とし、さらに、ウイルスRNAの抽出・精製工程が不要な「ダイレクト法」との組み合わせにより、簡便・迅速な、唾液からのインフルエンザ・新型コロナウイルス同時検出用PCR検査トータルシステムを構築。人工知能アバターを利用した新型コロナウイルス感染症の相談補助システム新型コロナウイルス感染者数の激増に伴い、相談センターや地域医療が逼迫しつつある。円滑な相談と感染者が不用意に受診しないような体制構築が可能となるよう、受診前の症状に基づき今後の対応をAIを用いて助言し、記録できるようなシステムを開発する。
・治療薬・ワクチンの開発に資するデータ連携基盤の構築
AIを活用したインシリコスクリーニング支援体制の構築新型コロナウイルス治療薬等について、既存薬に留まらない幅広い治療薬探索を迅速に行うため、高精度かつ迅速な医薬品候補探索研究(候補化合物最適化)の実現を目指し、AIを活用したインシリコスクリーニング支援体制を構築するもの。従来の「定量的構造活性相関」に留まらず、新規骨格デザイン・変換など医薬品としての構造を整える作業に対しAIを開発・利用することで期間短縮・精度向上を実現する。
国内の新型コロナウイルス感染症患者の臨床情報(診療情報や画像情報など)ならびにそれと紐づいた患者検体の解析情報(遺伝子・ゲノム/免疫細胞/抗体データなど)からなる医療ビッグデータを、研究機関、医療機関、民間企業等における利活用可能な形で格納するデータ連携基盤を構築する。
・本取組を通して、治療薬・ワクチン等の研究開発を一気に加速し、新型コロナウイルス感染症の早期終息と経済損失の最小化を目指す。
※技術のイメージがわかる資料は別添
全体最適な群衆誘導制御技術【技術概要】
・群衆誘導・制御技術(「勘・コツ・経験」に頼らず、サイバー空間で先読みした予測をリアルな制御情報として提示する人流プラットフォーム技術の開発)
【技術の活用効果】
・世界で初めてとなる人流の予測・誘導技術の確立を通じ、様々な場所や機会、多様な人やその行動などで千差万別に変化する密集状況の緩和や社会的距離確保、有事の危機回避などにより、コロナを初めとする感染症予防等が可能となる。
ロボットシステム…RT-Robot…Technolog生命科学実験における、ロボット実験センター・ラボの整備を目指し、実験プロトコルの共通言語の開発などを実施。このプロトコルの普及により、感染リスクを解消しつつ、高い信頼性・再現性を持った実験結果の提供、リモートによる自動化実験の体制構築を実現。
・本事業では、ロボット実験センターのプロトタイピング・ラボを整備し、異種のロボットや実験機器を相互に連携させるネットワークシステムや実験プロトコル共通記述言語を開発するとともに、ゲノム編集、オミックス解析、再生医療を皮切りに様々な分野でロボット実験を実証。
BIM/CIM(Building/ Construction Information Modeling, Management)とは、コンピュータ
上に作成した3 次元の形状情報(3 次元モデル)に加え、構造物及び構造物を構成する部材
等の名称、形状、寸法、物性及び物性値(強度等)、数量、そのほか付与が可能な情報(属
性情報)とそれらを補足する資料(参照資料)を併せ持つ構造物に関連する情報モデル
(BIM/CIM モデル)を構築すること(Building/ Construction Information Modeling)、及び、
構築したBIM/CIM モデルに内包される情報を管理・活用すること(Building/ Construction
Information Management)をいうと、、CIM やi-Construction、AI、IoT、ビッグデータ等のICT の活用による施工の高度化・効率化を目指す国土交通省のi-Construction の
取り組みが、すでに土工事の一部で始まっています。AI(人工知能)の土木分野での活用
についても注目が集まっており
再生分子医学分子細胞病理学機能画像人工知能学認知症先制医学地域未来医療整形外科学未病長寿医学システム代謝学先進運動器医療地域呼吸器症候学臨床研究開発補完代替医療学共生微生物学循環予防医学循環器疾患の中でも特に脂質代謝・
動脈硬化性疾患の病態解明および新たな治療法開発を目指し
た研究を行っています。研究室の特徴の一つに,網羅的遺伝
子解析を用いた希少遺伝子変異と疾患の発症・進展との関連
を調査している点が挙げられます。網羅的遺伝子解析により,
先入観なく効率的に遺伝子変異を解析可能であるため,研究
室では可能な限りこのような手法で解析を行っています。主
な研究課題は以下の通りですが,常に実臨床に根ざした研究
の実践を心がけています。
• 次世代シーケンサーを用いた脂質異常症
現代は超高齢化社会かつ,高度なストレス社会となり,ア
ルツハイマー病を含む認知症や成人だけでなく子どもも含め
たこころの病気などの脳高次機能に関連した様々な疾患が増
加している。トレーサー情報解析分野では人の一生の間に起
こりうるアルツハイマー病や広汎性発達障害(自閉症スペク
トラム等),ストレスが関係している可能性の高い精神機能
疾患(うつ病,パニック障害,PTSD 等)などの脳高次機能疾
患のメカニズムに基づいた神経機能変化を可視化することに
より,それらの早期診断法や重症度診断さらに,治療効果判
定法の確立を目指した研究を行っている。
1 ) アルツハイマー病の早期診断を目指した脳神経機能変化
の可視化研究
コリン作動性神経系は記銘・記憶・学習等に深く関係
しており,アルツハイマー病を含む認知症で,顕著な変
化が見られる神経系で,特に,シナプス前部に存在する
コリンアセチルトランスフェラーゼ(ChAT)やコリント
ランスポーター(ChT)及びアセチルコリントランスポー
ター(VAChT)はアルツハイマー病の早期から変化が見
られる部位とされている。これらの部位に特異的に結合
する短寿命シングルフォトン核種(123I,99mTc)やポジト
ロン核種(11C,18F)で標識した分子イメージング剤を開
発し,アルツハイマー病の早期診断・重症度診断さらに
は治療効果判定法の確立を目指している。
2 ) 自閉症スペクトラムの客観的・早期診断を目指した脳神
経機能変化の可視化研究
現代社会が抱える深刻な問題である「子どもの学習,
社会性,行動の障害」を心が宿る脳の機能障害と捉え,
そのメカニズムを解明することを目的として,遺伝子改
変マウスを用いて,その脳神経伝達系の神経化学的変化
を調べている。特に,オキシトシン受容体やセロトニン
神経系等の様々な神経伝達系の神経化学的な変化を調べ
る放射性分子プローブを開発して,自閉症特有の変化を
視覚的に捉え,簡便に早期診断する方法を開発していく
ことを目指している。さらに,うつ病やパニック障害等
についての研究も行っている。
3 ) ストレス性疾患の客観的な診断を目指した脳神経機能変
化の可視化研究
1990 年代に発見されたシグマ受容体は記憶・学習だ
けでなくストレスにも深く関係しており,抗不安作用,
ストレス緩解及び神経保護作用があるとされている。
我々はシグマ受容体に高い親和性を有する化合物を発見
した。そこで,これらを臨床用核種で標識し,ストレス
モデル動物に投与することにより,シグマ受容体の変化
とストレスの関係を調べ,ストレスの原因究明や治療法
の開発を目指している。
薬物動態安全性学産科婦人科学小児科学遺伝子改変動物学顎顔面口腔外科学脳・脊髄機能制御学麻酔・集中治療医学耳鼻咽喉科・頭頸部外科学眼科学泌尿器集学的治療学リハビリテーション医学等がん・認知症対
コロナウイルス対策のために大規模なデータを収集しビッグデータ解析を行うことが重要であり、基礎疾患を持つ者のコロナウイルスによる重篤化や感染による免疫の獲得、抗ウイルス薬の効き目に関する個人差の分析など、医療データを個人のプライバシー情報を秘匿したままディープラーニングにかける技術である『DeepProtect』の研究開発を推進する。
ゲノム情報をはじめとする医療データは、一度盗聴されると非常に長期の世代にわたって深刻なリスクとなる可能性がある。こうしたデータを超長期間にわたり安全に保管・運用するため、量子鍵配送(QKD)技術と秘密分散ストレージ技術を組み合わせた超高秘匿データストレージネットワークを構築し、電子カルテ等を用いた実証実験を実施している。
新型コロナウイルスを検出する「超高感度抗原検査法」 同研究チームは、これまでに開発した独自性・優位性のある極微量タンパク質の超高感度定量測定法を応用し、マイクロプレートリーダーを活用して特定の波長の光の吸収変化を測定するだけでウイルスを検出する新たな検査法を開発。
新型コロナウイルス感染症の検査方法として、目下、遺伝子の特定を目的とするPCR検査が広く導入されているが、同検査法は高度な専門知識を有する上に結果が出るまで長時間を要する、偽陰性が出やすい等の課題がある。一方、インフルエンザ等の罹患を調べる際に用いられる従来の抗原検査は、検出感度の不足や、検出されたコロナウイルスが新型か従来のものか区別できない場合が指摘されて、ほとんど普及していない。
同研究チームの開発した新たな検査法は、従来の抗原検査が抱える問題点を大幅に改善し、迅速・廉価・簡易かつ高確率でウイルス検出を可能とするものである。一般のクリニックでも検査可能という点で公衆衛生上のインパクトは大きい。今後、研究チームは実際の患者検体での測定を早急に実施し、約30分程度でのウイルス検出を目指している。
Treg減弱剤を応用した新規ワクチン製剤
新型コロナウイルス(COVID-19)のような粘膜感染をおこすウイルスに対しては血中免疫グロブリンG(IgG)だけでなく、粘膜に分泌されるIgAの産生が生体防御に重要である。また、ウイルス感染細胞を破壊する細胞性免疫も増強させる必要がある。従って、COVID-19ウイルスワクチンに期待されるのは、ウイルスに対して高親和性で中和活性をもつIgGおよびIgA型抗体の産生、およびウイルスに対する細胞障害性T細胞の誘導である。しかし、現行のワクチンアジュヴァント(その大部分は抗体産生の増強のためにアルミニウム塩を使う)は、その様な効果を誘導するには不十分である。制御性T細胞(Regulatory T cells、以下Tregと略)は免疫抑制能に特化したT細胞集団であり抗体産生も抑制的に制御している。当社のCTOを務める坂口の研究グループは、最近、Tregを除去すれば効率的に抗体産生が増強され、クラススイッチ(IgMからIgG, IgAへの転換)が促進されることを示した(Wing et al., Immunity, 2014; Wing et al., PNAS 2017)。さらに坂口らは、低分子製剤によってTregを除去し、がん免疫を増強できる可能性を示した(Tanaka et al., JEM 2020)。当社はがんの免疫治療を目指して、このようなTreg減弱剤の研究開発を進めている。以上の成果に基づき、本事業では、Treg減弱低分子製剤を、ワクチン接種時のアジュバントに混合することで、ワクチン接種部位でのヘルパーT細胞活性化、それに伴う抗ウイルス抗体(特に高親和性IgG, IgA)の産生および細胞性免疫を誘導・増強できる可能性を検証する
マテリアルズロボティクスによる新材料開発材料開発に関してロボティクスによる自動化、人工知能による材料探索空間の拡大を図ることにより、新材料開発のハイスループット化を進め、新材料発見を可能とする探索基盤システムを構築。
・ロボティックスを組み込んだデータ駆動型研究開発は、3密回避のための自動化、リモート化を促進し、我が国のマテリアル革新力強化へ貢献。
先端的バイオ創薬等基盤技術開発事業
次世代がん医療創生研究事業
創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業
次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発事業
創薬支援推進事業
再生医療臨床研究促進基盤整備事業
再生医療・遺伝子治療の産業化に向けた基盤技術開発事業
8K等高精細映像データ利活用研究事業
高度遠隔医療ネットワーク研究事業
次世代医療機器連携拠点整備等事業
先進的医療機器・システム等技術開発事業
医工連携イノベーション推進事業
ロボット介護機器開発・標準化事業 (ロボット介護機器等福祉用具開発標準化事業)
ゲノム医療実現推進プラットフォーム事業
東北メディカル・メガバンク計画
ゲノム研究バイオバンク事業
ナショナルバイオリソースプロジェクト
認知症対応型AI・IoTシステム研究推進事業
新興・再興感染症研究基盤創生事業
老化メカニズムの解明・制御プロジェクト
橋渡し研究戦略的推進プログラム
臨床研究開発推進事業(医療技術実用化総合促進事業)
生物統計家人材育成支援事業
中央IRB促進事業
認知症対策官民イノベーション実証基盤整備事業
医療分野国際科学技術共同研究開発推進事業(Interstellar Initiative)
研究公正高度化モデル開発支援事業
研究データの質向上の指導者育成のためのプログラム開発事業
医療研究開発革新基盤創成事業(CiCLE)
先進的医療機器・システム等技術開発事業(健康・医療情報活用技術開発課題)
官民による若手研究者発掘支援事業
ウイルス等感染症対策技術開発事業
創薬基盤推進研究事業
革新的がん医療実用化研究事業
成育疾患克服等総合研究事業
臨床研究・治験推進研究事業
医薬品等規制調和・評価研究事業
新興・再興感染症に対する革新的医薬品等開発推進研究事業
難治性疾患実用化研究事業
再生医療実用化研究事業
医療機器開発推進研究事業
開発途上国・新興国等における医療技術等実用化研究事業
ゲノム創薬基盤推進研究事業
「統合医療」に係る医療の質向上・科学的根拠収集研究事業
メディカルアーツ研究事業
ARO機能推進事業
腎疾患実用化研究事業
免疫アレルギー疾患実用化研究事業
肝炎等克服実用化研究事業
循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策実用化研究事業
臨床ゲノム情報統合データベース整備事業
臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業
認知症研究開発事業
障害者対策総合研究開発事業
女性の健康の包括的支援実用化研究事業
移植医療技術開発研究事業
長寿科学研究開発事業
エイズ対策実用化研究事業
慢性の痛み解明研究事業
革新的医療シーズ実用化研究事業
地球規模保健課題解決推進のための研究事業
革新的先端研究開発支援事業
医療分野研究成果展開事業 先端計測分析技術・機器開発プログラム
医療分野研究成果展開事業 産学連携医療イノベーション創出プログラム
医療分野研究成果展開事業(A-STEP)
医療分野研究成果展開事業 戦略的イノベーション創出推進プログラム
医療分野国際科学技術共同研究開発推進事業
地球規模課題対応国際科学技術協力プログラム
戦略的国際共同研究プログラム
アフリカにおける顧みられない熱帯病(NTDs)対策のための国際共同研究プログラム
再生医療実現拠点ネットワークプログラム
脳科学研究戦略推進プログラム
革新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト
戦略的国際脳科学研究推進プログラム
6.国家課題対応型研究開発推進事業
競争的研究費一覧
1.医療研究開発推進事業費補助金
3.戦略的創造研究推進事業
4.研究成果展開事業
5.国際科学技術共同研究推進事業
(令和2年度版)
補助事業
補助率
1.創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業
定額
2.橋渡し研究戦略的推進プログラム
定額
3.ゲノム医療実現バイオバンク利活用プログラム(東北メディカル・メガバンク計画)
定額
4.ゲノム医療実現バイオバンク利活用プログラム(ゲノム研究バイオバンク)
定額
5. ゲノム医療実現バイオバンク利活用プログラム(大規模ゲノム解析に向けた基盤整備)
定額
6.新興・再興感染症研究基盤創生事業(BSL4拠点形成研究)
定額
7.医療技術実用化総合促進事業
定額
8.ロボット介護機器開発等推進事業
1/3、2/3
9.次世代医療機器連携拠点整備等事業
定額
10.創薬支援推進事業(希少疾病用医薬品指定前実用化支援事業)
定額
11.医工連携イノベーション推進事業
2/3
12.創薬支援推進事業(創薬シーズ実用化支援基盤整備事業)
定額
13.再生医療・遺伝子治療の産業化に向けた基盤技術開発事業(再生医療シーズ開発加速支援)
2/3
14.医療機器等における先進的研究開発・開発体制強靱化事業
2/3
15.官民による若手研究者発掘支援事業
定額
16.臨床研究・治験推進研究事業(アジア地域における臨床研究・治験ネットワークの構築事業)
定額
17.再生医療・遺伝子治療の産業化に向けた基盤技術開発事業(再生・細胞医療・遺伝子治療産業化促進事業)
2/
2.保健衛生医療調査等推進事業費補助金
AI遺伝子検査
AI等最先端科科学技術×光学技術等を応用した非侵襲的に生体情報を検出
し医療に貢献する先端医療機器・理化学機器研究開発また国内・海外特許を多数取得し、医療機器製造・販売許可も取得
用途(多用途生体情報測定システム)】
■医療分野
・一般診療
・透析等治療時モニター
・救急医療モニター など
■生活分野
・生活見守り(離島・介護・過疎)
・運動等の見守り
■産業分野
・運転手の見守り
・地下作業の見守り
■研究分野
・運動生理学 など
■電子機器OEM製造、一般産業用省力化機械、FAシステム、試験装置設計製作
■研究開発委託(医療用具製造業許可番号 23BZ6061)
(医療機器製造販売業許可番号 23B2X90005)
1.医薬品、医療機器、再生医療等製品、ワクチン等にかかる臨床開発、市販直後調査、製造販売後調査、臨床研究等の受託事業
2.労働者派遣事業
主な疾患領域
オンコロジー、神経障害、免疫疾患、稀少疾患など