脳血管障害（CVA）または「脳卒中」の検出 – AIが時間が重要な緊急事態で救急隊員を支援する可能性

救急隊員の仕事は信じられないほどストレスが多い。彼らは命を救う任務を負うだけでなく、あらゆる想像できる環境で予測不可能な状況に常に置かれる最前線の労働者でもある。個人としても、消防や警察などの協力機関と協働しても、親しみやすくかつ断固とした態度を保たなければならない。さらに、不規則で長時間の勤務をこなしながら、身体と精神の両方に極度のストレスをかけている。救急隊員が対応しなければならない呼び出しの中で、最も過酷なものの一つは、結果にほとんど、あるいは全くコントロールできないケースである。アレルギー反応は薬で治療でき、特定の糖尿病緊急事態はブドウ糖で解決でき、心不整脈は電気的介入で矯正できる。しかし、脳血管障害（CVA）—一般に「脳卒中」と呼ばれる—に関しては、現場でできることはほとんどない。

さらに、CVAに対処する際に状況を複雑にするのは、最も一般的な形態（虚血性）の治療が4.5時間未満という比較的短い時間枠内で行われなければならないという事実である。これは多くの時間に思えるかもしれないが、救急隊員が現場に到着し、可能性のある原因を除外し、問題を特定し、最終的に患者を救急部門へ搬送するまでの時間を考慮すると、4.5時間は予想以上に速く過ぎてしまう—特に地方部では顕著である。このため、CVAに対処する際には迅速かつ早期の検出が極めて重要となる。

幸いにも、人工知能（AI）の登場により、救急隊員は今後数年で頼れる新しいツールを手に入れる可能性がある。

分を秒に変える

RMIT大学の生体医工学エンジニアチームは、AIを活用して数秒でCVAを識別できる新しいツールを最近開発した。このツールは、現場で現在可能な精度よりも高い精度を持つ。彼らの論文『Facial expressions to identify post-stroke: A pilot study』では、スマートフォンアプリが人の顔の特徴を効果的に評価し、片側性の顔面垂れなどの長年確立されたサインに基づいてCVAの兆候があるかどうかを判断できることが説明されている。

多くの作業が必要であるものの、初期結果は非常に有望で、AI搭載ソリューションは82％の成功率で脳卒中後の患者を正確に検出した。

「精度が82％で、結果は有望です。分析によると、Kiss と Spread が健康な人と脳卒中後の個人を区別する最適な表情で、口周りの筋肉が最も影響を受けています。このシステムはビデオの無監督分析を想定して設計されており、スマートフォンアプリとして開発するのに適しています」

一度特定されると、院前ケアは通常、患者の気道確保、必要に応じた酸素投与、そして迅速な搬送を含む。患者が必要とするのは、虚血性CVAに対する抗凝固剤、または出血性CVAに対する外科的介入である。

• 低血糖（血糖値低下）
• 中枢神経系感染症（例：髄膜炎）
• 重度の高血圧および/または頭蓋内圧上昇（ICP）
• 薬物（例：コカイン）

多くの変数が加わることで、現場での精度はさらに困難になり、最も貴重な資源（時間）が消費される。1分ごとに患者は永久的な脳損傷に近づくため、エンジニアチームが提案したソリューションは、救急隊員の仕事をやや楽にし、効果的にすることで、世界中で数え切れないほどの命を救える可能性がある。

医療分野で人工知能を活用する企業

1. Alphabet Inc.

GOOGL 価格チャート

Alphabet (GOOG ) のGoogle Health部門は、医療を向上させるためにAIの活用に注力している。医療画像からの疾患診断、患者の転帰予測、治療計画の個別化のためのAIアルゴリズムを開発している。注目すべきプロジェクトの一つは、医療画像から糖尿病性網膜症や乳がんを高精度で検出するAIの利用である。

Alphabetに関連するもう一つの取り組みは、子会社のDeepMindを通じて行われている。この企業も医療分野のAI最前線にあり、患者の状態悪化を予測するAIや、創薬を加速させるタンパク質構造予測モデルの開発に取り組んでいる。

2. IBM Corporation

IBM 価格チャート

IBM Watson Healthは、AIとデータ分析をさまざまな医療課題に適用している。そのAI駆動ソリューションは、臨床意思決定の改善、患者ケアの向上、業務の最適化を目指す。Watson Healthの腫瘍学およびゲノミクスソリューションは、膨大な医療文献と遺伝子データを分析することで、腫瘍医が個別化されたがん治療計画を策定するのを支援する。

Clinical Developmentイニシアチブを通じて、IBMはAIを活用し臨床試験プロセスを効率化し、データ管理を改善し、新しい治療法の市場投入までの時間を短縮している。

CVAを超えて

興味深いことに、このイニシアチブの背後にいるエンジニアチームは、時間が経てば、このソフトウェアが顔の表情に影響を与える他の神経疾患も正確に識別できるようになると考えている。該当する疾患の例として、以下が挙げられる。

• ベル麻痺
• パーキンソン病
• 重症筋無力症
• 筋萎縮性側索硬化症（ALS）

チームリーダーのディネーシュ・クマール教授は次のように述べている、

「できるだけ感度と特異度を高くしたいと考えています。現在、追加データを用いたAIツールの開発に取り組んでおり、他の疾患も検討対象に加える予定です…医療提供者との協力は、このアプリを既存の緊急対応プロトコルに統合し、救急隊員に早期脳卒中検出の効果的手段を提供する上で重要となります」

現時点では、この製品が完成し実用化されることを願いたい。これは、毎年数多くのCVA患者の命を救い、生活の質を維持する上で重要な役割を果たす可能性があるからだ。