知っていますか？ 認知症の画像検査 その役割・種類・典型所見などをわかりやすく解説！
動画 YouTube
https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=eSO53jLUl6I
AIを用いた医療画像診断
認知症などの予防に向けた脳健康測定プログラム、医療画像診断のエムが開発
2022年5月20日 DIGITAL X
認知症など脳疾患の予防を目的に、発症リスクを未病の段階で評価するための脳健康測定プログラムを、医療画像診断などを手掛けるエムが開発した。
MRI（Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴画像）の3万例を超えるビッグデータをAI（人工知能）で分析することで、脳の萎縮や脳血管の劣化を検出し、生活習慣改善による予防を支援する。2022年2月18日に発表した。
https://dcross.impress.co.jp/docs/news/003168.html
『2035年に生き残る企業、消える企業――世界最先端のテクノロジーを味方にする思考法』
山本康正／著 PHP研究所 2024年発行
世界のテクノロジーは、かつてない速度で進化しています。
2022年11月に登場したChatGPTのユーザー数は、公開からわずか5日で100万人を超え、瞬く間に世界中に広がりました。これはIT史上最速のスピードです。このブームに乗って、生成AIに必要な半導体を製造するエヌビディアの時価総額は、2024年6月、マイクロソフトやグーグル、アップルを抜き、約500兆円で、上場企業の時価総額において世界一となりました。
これまでIT業界を牽引してきたのはビッグテックのGAFAMが中心でした。
第1章 いま押さえておくべき最新テクノロジーの潮流 より
【創薬】――生成AIの活用で新薬が次々と!?
ここまでは、最先端テクノロジーの中でも、最も大きなトレンドの渦（うず）になっている生成AIを中心に述べてきました。
生成AIの急速な進化は、他の業界にも多大な影響を与えています。例えば、創薬の領域です。
グーグル・ディープマインド（Google DeepMind）が開発した「アルファフォールド（AlphaFold）」は、高い予測精度を誇る生成AIとして、創薬の世界に革命をもたらしました。2018年にバージョン1、2020年にバージョン2が発表されています。
数多くのアミノ酸がつながってできている、体内に存在するタンパク質は、自然と折りたたまれて、複雑な形をしています。アミノ酸の配列がわかっていても、立体的にどうなっているかがわからなければ、薬による化学反応を起こすには不十分です。
3次元構造を分析するために、従来は多大なコストがかかっていたのですが、大量のデータを処理・分析できるアルファフォールドの登場によって、高精度で予想できるようになりました。そのため、病気の治療薬の開発、薬物の標的の特定など、医療業界のさまざまな領域に多大な貢献を果たしたのです。
【ヘルスケア】――生成AIの画像・音声認識で質が向上
また、生成AIの画像や音声の認識能力が向上したことによって、これまでは拾えなかった病気のシグナルを拾えるようになり、それによってヘルスケアの質が向上する可能性も大いにあります。
レントゲン写真の読影（どくえい）など、人間の医師がしている診断をAIが行うことは、すでに実用化が進んでいますが、人間が気付いていなかった病気のシグナルを、生成AIが発見するかもしれません。
例えば、あなたがゴボゴボと咳（せき）をしたとしましょう。そのとき、周囲にある音声認識機能を持つ何らかのデバイスに搭載された生成AIが、「この咳は〇〇ウイルスに感染したときに特有の特徴を持っています」などと分析し、診察の提案、さらに進めば病院の予約すらも自動で言ってくれる未来がやってくるかもしれません。
さらに進んで、生成AIが診断まで行ってくれるようになれば、病院や医師の負担も減らせるでしょう。
同じように、画像認識能力を備えたデバイスを使って、皮膚などの状態などの状態や動作の様子から生成AIが健康状態を分析し、診察の提案や医療へのアクセスを促せるようになるかもしれません。
また、日常生活においても、「猫背になっいます。姿勢を意識しましょう」などと提案してくれるようになるかもしれません。
そうした機能を実現できるデバイスが、時計型になるのか、それとも指輪型になるのか、ということはまだわかりませんが、いずれにせよ、画像・音声認識によって集めたデータを組み合わせることによって、病気の早期発見や健康維持に役立つようになるでしょう。
医療・介護業界だけの話に思われるかもしれませんが、顧客が健康であることが自社の収益につながる保険会社にとっても、このような技術革新がビジネスモデルに組み込まれる可能性があります。
