医療ITイベントHLTH:The Future of Healthcareのトピックス
Googleが医療分野に本格参入の兆し、Fitbitとの提携で医療AIは爆発的普及するか
GoogleがFitbitと提携し、医療分野に敏速に進出して人工知能(AI)関連サービスを中小の医療ITベンダーに提供している。Fitbitも医療分野に事業を拡大している。
Googleは医療分野の人工知能(AI)に独自の方法で取り組み、ウェアラブル技術の大手企業Fitbitと新たに提携して医療健康分野に果敢に進出しつつある。
同時に、Fitbitは医療およびヘルスケアのアプリベンダー数社(注1)を買収し提携することによって、注目の的となっているAppleの医療への進出に対抗する形を取り、自社の医療および医療AIビジネスにおけるシェアを急速に増やしてきた。
※注1:2018年5月6~9日に米国ラスベガスで開催したヘルスケアのイベントであるHLTH:The Future of Healthcareの場でFitbitが発表した。
「数少ない神話を一掃したい。AIや機械学習は単なる未来の技術ではない」とGoogleの主任科学者であり、拡張知能研究担当ディレクターであるグレッグ・コラード氏が、HLTHのオープニングセッションで語った。「世界で最も優れたAIと機械学習は既にあなたのポケットの中に入っている、と確信をもっていえる」
併せて読みたいお薦め記事
医療分野のウェアラブル端末活用
- 血糖値センサーや心電図モニターがウェアラブルになる未来はすぐそこ
- タブレット問診票とウェアラブル血圧計は、医療現場のペーパーレスを後押しする?
- これからの「個別化医療」は画像診断とウェアラブル技術の組み合わせが鍵に
API連係で変わる、医療アプリケーション開発
GoogleとFitbit
Fitbitは、HLTH初日は始めから終わりまで、健康状態(糖尿病や一部のがんを含む)を管理するための新しい8つのアプリや、スマートウォッチの文字盤デザイン(Clock Face)の発売を告知する場として利用していた。
アプリの中には医療保険事業者や雇用者、臨床研究者向けに作られているものもあり、彼らが、医療AIを利用する人を含め、ユーザーの健康管理を臨床現場の外でも支援できるように開発されている。
GoogleとFitbitが、Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR:医療情報の相互運用性のオープンな標準仕様)のデータ共有規格に基づいたGoogleの新しいクラウド医療APIに関する連携について発表してから1週間もたたないうちに、事業提携の発表となった。
「相互運用性を確保するためにFHIRにも尽力している」とFitbit Health Solutionsの本部長兼上級副社長のアダム・ペレグリー二氏は語る。「当社はGoogleのAI機能や分析機能を活用している。データは全てそろっているから、そこからインサイト(洞察)を得たい。(米国の)医療保険制度でGoogleの分析機能やAI機能を生かしたい場合、今ならそれらの機能を活用できる」と、ペレグリーニ氏はFitbitの医療AI戦略について述べた。
Fitbitが公衆衛生分野に進出
Fitbitの医療アプリに関する発表も、同社が2018年2月に公衆衛生管理のコーチングツールベンダーTwine Healthの買収を発表したことの後追いとなる話題だった。
FitbitはTwine Healthを、医療機関や自家保険を掛けている雇用者、医療保険事業者に対する販社と位置付けている。Twine Healthの創業者である医学博士ジョン・ムーア氏は、Fitbitの初代メディカルディレクター(注2)である。
※注2:ヘルスケア企業におけるメディカルディレクターは一般的に、医学博士の見地においてビジネス上の提案やサポートをしたり、自社製品の医学的なエビデンスを構築したりといった役割を担っている。
Fitbitは自社のウェアラブルデバイスと医療機関のEHR(電子健康記録)システム間で医療データを移動できるようにするためにGoogleの医療クラウドを利用する意向があると発表した。
Googleが自社を再定義
コラード氏は自身のプレゼンテーションで次のように語った。「自社をモバイル会社と定義してきたGoogleが、その定義をAI企業へと変更し、医療AI技術を主流の治療法に応用することに注力している」
コラード氏によると、Googleの医療クラウドサービスを利用すれば、AIアルゴリズムがEHRデータを単一のデータ構造として読み取ることが可能だという。
「医療AIや機械学習が大量のデータを取り込み、『臨床において革新的なインサイト(洞察)』を抽出し、非常に処置の難しい疾病に対処する優れた推論能力を発揮することによって、医療を変えるらしい」というような誇大広告をなくそうとコラード氏は奮闘している。
コラード氏は「医療AIはむしろ、パターンを認識してデータに基づいたヘルスケアの成果を予測したり、日々のルーティンワークを自動化したり、しばしば見逃されている現象を見逃さないための手助けをする」と語る。
医学雑誌『Ophthalmology』2018年3月号に掲載した糖尿病性網膜症の調査研究によると、GoogleはAIと医者(人間)の疾患検出能力を比較することで、この医療AIの能力を実証した。この研究によって、GoogleのAIシステムは人間の医者と同程度の能力を有しており、進行性の眼疾患の診断においてはAIがわずかに勝っていたことが判明した。
AIと画像診断
「画像診断は医療AIにとって、最も有望な分野の1つだ」とコラード氏はいう。
実際に、GoogleはGoogle Cloud Platform(GCP)を採用したシステムを構築している革新的な医療ITスタートアップ企業が幾つもあることを、2017年11月にRSNA(北米放射線学会)の場で大きく発表した。北米で最大の放射線医学会総会は影響力のあるイベントであり、Googleが参加したのはこれが初めてだった。
HLTHでの発表に関していうと、医療AIを披露したのはGoogleやFitbitなどの技術業界トップクラスの企業ばかりではなかった。というのは、スタートアップ企業や中小企業も参加していたからである。
ヘルスケアとAI
Fitbitが提携を発表した企業の1社であるヘルスケアソフトウェアベンダーのLimeadeはHLTH2日目となる2018年5月7日に、従業員の燃え尽き度指標についての発表と、介護士の燃え尽き症候群に取り組むLimeade主導のコンソーシアムに関する発表をした。
「当社のシステムはAIや機械学習を活用して燃え尽き度合いのパターンを示す」とLimeadeのCEOヘンリー・アルブレヒト氏は語った。
Fitbitのスマートウォッチ用にLimeadeが製作したアプリは、パルスサーベイ(簡易的な意識調査を短期間に繰り返し実施する調査手法)を即座に実施するものだ。5つの顔マークが表示され、ユーザーはこのマークを押すことによって、その日の仕事中の気分が良かったか悪かったかを表す。このアプリは、気分が悪いと回答した人にアドバイスもしてくれる。例えば「歩きながら会議してみたらどうだろう」という感じだ。
他にFitbitが提携を発表した企業はDexcomやDiplomat Pharmacy、Fitabase、Humana、One Drop、Sickweather、Walgreensなどがある。
音声チャットbotとAI
音声チャットbotベンダーであるOrbitaの共同創業者でありCEOのビル・ロジャース氏は「このシステム(音声チャットbot)は、AIやクラウド型スーパーコンピュータの計算能力なしには考えられなかった」という。Orbitaはこの音声制御スピーカー技術を保険料負担者や、Mayo Clinicなどの医療機関に販売している。
「この技術は実際には3年前まで存在しなかった」とロジャース氏はいう。「AIは何らかの方法で医療全般に拡大するだろう」
「AIが人に取って代わることはない」とロジャース氏はいう。「AIは効率化を可能にし、誰もがセカンドオピニオンを必ず受けられるようにするだろう」
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー