Google 眼のスキャンで心疾患を予測できるAIアルゴリズムを発表

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Googleとヘルステック系の子会社Verilyが、機械学習によって心臓病発症リスクを評価する新しい方法を研究開発しています。

 

Google’s new AI algorithm predicts heart disease by looking at your eyes | https://www.theverge.com/2018/2/19/17027902/google-verily-ai-algorithm-eye-scan-heart-disease-cardiovascular-risk

via: The Verge

 

予測方法

まず眼球内部の後面をスキャン分析し、さらに同社のソフトウェアで個人の年齢、血圧、喫煙の有無等のデータを推定します。その推定値によって心臓病、例えば心臓発作などを予測できるそうです。

同社のアルゴリズムを使用する最大のメリットは、血液検査を行うことなく心血管系リスクを分析できるため、疾患の早期発見につながること。

via: photo AC

 

アルゴリズムをトレーニングする目的で、GoogleとVerilyはおよそ30万人の医療データを分析しています。そのデータには一般的な医学的データの他に眼のスキャンデータも含まれています。他のディープラーニング(深層学習)と同様に、このデータを使用してニューラルネットワークによりパターンを見出し、眼のスキャンデータに現れる顕著な兆候と心血管系リスク予測に必要な測定基準(例えば年齢や血圧)を関連づけられるようになります。

 

なぜ眼をスキャン?

眼球内部の後面(眼底)には血管がぎっしり集まっており、健康状態を反映します。カメラやマイクロスコープでその外見を調べることで、個人の血圧、年齢、喫煙の有無など、心血管系の健康に関与する重要な予知因子を推測することができます。

眼底の画像。左は通常の画像。右はGoogleのアルゴリズムが血圧測定用に血管を緑色で示している。(Photo by Google / Verily Life Sciences)

 

アルゴリズムの精度は?

網膜画像によって心疾患発症の可能性を推定するテストが行われました。2つの網膜画像を提示。1つは5年先に心血管系疾患を発症する被験者の画像、もう1つは発症しない被験者の画像。その結果、Googleのアルゴリズムによる判別は70%の精度だったそうです。一方、現在一般的に利用されているSCOREメソッド(血液検査が必要)の精度は、72%だったそうです。

 

ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの循環生理学・薬理学教授、Alun Hughesさんは、網膜検査によって循環器系疾患の発症を予測する手法は以前から用いられてきた歴史があるので、このGoogleの手法は信憑性が高いと述べています。またAIは現在の医学的分析のスピード向上に貢献できる可能性があるとしながらも、Googleのアルゴリズムについてはさらなるテストが必要と述べています。

 


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