Last Updated on 2024-06-25 04:14 by 門倉 朋宏
RMIT大学の生体医工学者たちは、救急隊員が患者を即座に脳卒中のスクリーニングができるスマートフォン機能を開発した。ブラジルのサンパウロ州立大学とのパートナーシップで、顔の対称性と特定の筋肉運動を分析するAI駆動ツールを開発した。このツールは、顔の筋肉の収縮または弛緩によって顔の動きを分類するFacial Action Coding Systemに基づいている。AIは画像処理ツールと連携し、脳卒中後の14人と健康な11人の顔の表情のビデオ記録に基づいてテストされ、「数秒」で82%の精度で脳卒中を検出することに成功した。研究チームは、このAI駆動のスマートフォン機能をモバイルアプリケーションにするために、医療提供者との協力を求めている。また、顔の筋肉に影響を与える他の神経条件の検出にも使用を拡大することを検討している。
研究を監督したRMIT大学のディネシュ・クマール教授は、緊急部門と地域病院で13%の脳卒中ケースが見逃され、65%のケースが未診断であると指摘している。性別、人種、地理的位置も脳卒中の見落としに寄与する可能性がある。多くの脳卒中が自宅で発生し、初期のケアがしばしば非理想的な条件下で最初に応答する人によって提供されるため、リアルタイムでユーザーフレンドリーな診断ツールの必要性が急務である。
市場のスナップショットとして、2020年にはペンシルベニア州立大学とヒューストン・メソジスト病院が、顔の筋肉のたるみや言葉の不明瞭さなどの脳卒中様症状を検出するための計算顔動作分析と自然言語処理を使用する機械学習ベースのツールを開発した。また、脳スキャンに適用されるAI駆動の脳卒中リスク評価と検出機能もあり、韓国のNunapsによって最近承認されたNNS-SOTや、タイのチュラロンコン大学研究者によるAICuteなどがある。さらに、FitbitやAppleなどのウェアラブルデバイスには、脳卒中を引き起こす可能性のある不整脈である心房細動を検出するセンサーが増えており、これらはいずれもアメリカ食品医薬品局によって承認されている。アジアでは、香港のテレメディスンアプリDrGoや国立台湾大学病院のRhythmCamなど、心房細動検出機能を導入したモバイルアプリケーションもある。
【ニュース解説】
RMIT大学の生体医工学者たちが開発したスマートフォン機能は、救急隊員が患者を即座に脳卒中のスクリーニングができるようにするものです。この技術は、ブラジルのサンパウロ州立大学との共同研究により、顔の対称性と特定の筋肉運動を分析するAI駆動ツールとして開発されました。顔の筋肉の動きを分類するFacial Action Coding Systemに基づいており、脳卒中後の人々と健康な人々の顔の表情のビデオ記録を用いてテストされ、「数秒」で82%の精度で脳卒中を検出することができます。
この技術の開発背景には、緊急部門や地域病院での脳卒中ケースの見逃しや未診断が一定数存在するという問題があります。性別、人種、地理的位置による偏見も見逃しの原因となることがあります。多くの脳卒中が自宅で発生し、初期ケアが非理想的な条件下で行われることが多いため、リアルタイムで使いやすい診断ツールの開発が急務とされていました。
このAI駆動ツールの開発は、脳卒中の早期発見と迅速な対応を可能にすることで、患者の回復率を高めることが期待されます。また、この技術は顔の筋肉に影響を与える他の神経条件の検出にも応用可能であり、将来的にはより幅広い医療分野での利用が見込まれます。
しかし、この技術の導入にはいくつかの課題も存在します。82%の精度は比較的高いものの、残りの18%で誤診や見逃しが発生する可能性があります。また、AIの判断基準がどの程度多様な人種や性別に適応しているか、地理的な偏りがないかという点も検証が必要です。さらに、この技術の普及には、医療提供者や救急隊員のトレーニング、データプライバシーの保護、医療機器としての認証取得など、多くのステップが伴います。
長期的には、このようなAI駆動ツールの開発と普及が、脳卒中をはじめとする多くの疾患の早期発見と治療に大きく貢献することが期待されます。しかし、そのためには、技術的な精度の向上、倫理的な問題の解決、法的な規制の整備など、さまざまな課題に対処していく必要があります。
from Mobile face screening tool detects stroke 'in seconds'.
