「Microsoft Azure」の機械学習を診療技術支援に応用　慶応義塾と日本マイクロソフトら（2/2 ページ）

公開 2015年08月27日 08時06分

更新 2022年10月05日 10時26分

著者

翁長潤

[TechTargetジャパン]

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「Microsoft Azure」の機械学習を診療支援技術開発に応用　慶応義塾と日本マイクロソフトら

　慶応義塾大学は、日本マイクロソフトの「Microsoft Azure Machine Learning」（機械学習）を活用した診療支援技術研究開発プロジェクトの研究開発事業を2015年10月に開始する。同大学医学部精神・神経科学教室専任講師岸本泰士郎氏を研究開発代表とする診療支援技術研究開発プロジェクトが、日本医療研究開発機構（AMED）の未来医療を実現する医療機器・システム研究開発事業「ICTを活用した診療支援技術研究開発プロジェクト」における2015年度の委託先として採択されたのを受けた動きだ。

　これまで岸本氏の研究チームでは、表情や瞬目モニタリングによる客観的なうつ病、躁うつ病症状の評価研究に取り組んできた。今回の共同研究では、診療時における表情や音声、体動などのデータを端末内で一次解析してクラウドに転送し、重症度評価のアルゴリズムと突合して患者の症状を客観的に評価。診察室に結果をリアルタイムで提示する診療支援デバイスを開発する。また、スマートフォンなどから過去数週間の生活活動データを取得し、診察室でのデータと融合するといった、解析を補完する機能を開発する。開発・事業化に向けてUBIC MEDICAL、アドバンスト・メディア、システムフレンド、セムコ・テクノ、ソフトバンク、日本マイクロソフトなどが協力する。各企業・組織の主な役割は以下の通り（発表：UBIC MEDICAL、アドバンスト・メディア、システムフレンド、セムコ・テクノ、ソフトバンク、日本マイクロソフト＜2015年8月25日＞）。

共同研究のイメージ《クリックで拡大》

参画する企業・組織
企業	研究内容
UBIC MEDICAL	独自開発の人工知能技術によるテキスト分析を用いて、語彙数や指示語、感情語、文章構造を解析して、テキストにあらわれた患者の思考や表現の定量化を実施する。事業化および事業化後の販売を行う
アドバンスト・メディア	精神科領域専用辞書を作成し、音声認識技術「AmiVoice」を用いて診察内容をテキスト化
システムフレンド	赤外線を使ったモーションセンシング技術で患者の診察室入室から退室までの体動を記録し動作速度や落ち着きのなさを定量化
セムコ・テクノ	システムフレンドと共同で精神症状の定量化のために最適化された各種センサーや解析機能、結果表示モニターなどの機能を搭載したデバイスを開発
ソフトバンク	患者から日常生活活動（睡眠、活動量、会話など）について、スマートフォンなどでデータを収集
日本マイクロソフト	得られたデータをセキュアに保管。機械学習のAPIを提供し、データ解析のプラットフォームを提供
慶應義塾	上記技術を用いて得られた解析結果と、一般的に用いられる臨床症状評価を突合し、重症度評価のアルゴリズムを作成。表情解析はオムロンとの表情認識技術を用いた共同研究の一環として実施

受診科判定に役立つiOSアプリ「Search.Dr」　アイセイ薬局

Search.Drの判定画面《クリックで拡大》

　アイセイ薬局がiOS用受診科判定アプリ「Search.Dr」を提供開始した。専門医による医学監修を基に作成した疾患情報データベース（登録疾患数1336件）を利用。人工知能プログラムを用いた質問によって「疑いのある疾患」を絞り込んでいき、GPSの位置情報を使って、全国16万件の医療機関データベースの中から「症状」や「ロケーション」に適した医療機関を紹介する。「App Store」から無料で提供する（発表：アイセイ薬局＜2015年8月25日＞）。