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AIによる糖尿病管理システムの可能性

AIによる糖尿病管理システムの可能性

Aspire Ventures社の適応型人工知能プラットフォームA2Iと欧州トップの糖尿病専門医が観察研究で対決し、A2Iが勝利した。

ByAmanda Pedersen(オリジナルの英文記事はこちら

新しい人工知能プラットフォーム上に構築された糖尿病管理システムは、糖尿病患者の血糖管理により低侵襲でより個人化されたソリューションを提供できることを証明した。

メドトロニックが2015年に買収した、オランダにある糖尿病外来診療所および研究センター、Diabeterは、糖尿病管理において世界で最高の成果を常に達成していることで知られているが、新しい人工知能を基盤としたシステムはこの診療所の成果をさらに向上する可能性を秘めている。これは、Aspire Ventures社の投資先企業であるTempo Health LLCによって開発されたRhythmシステムを試験したDiabeterの医師らによる観察研究から導かれた結論である。

クローズドループのRhythmシステムはAspire社の適応型人工知能プラットフォーム、A2Iを基盤として構築されている。Diabeterは2月、フランスのパリで開催された年1度の国際糖尿病先端技術治療会議でこれらの結果を発表した。診療所は、糖尿病患者の生活を向上する可能性がある多くの技術的研究に参加していると述べている。

A2Iプラットフォームを通じてTempo社は、糖尿病患者の血糖値の予測および管理のために、非侵襲性生体測定センサー(ステッカー)と人工知能のみに基づいたRhythmを開発した。観察研究に参加した8人の患者のそれぞれに対して適応された個人血糖予測モデルを利用して、研究者らは、経験豊富な専門医および患者作動型遠隔モニタリングを使用した糖尿病チームによる能動的な管制塔モニタリングによって達成された実際の結果と比較して、8人の患者のうち7人において、Rhythmシステム単独で正常値の時間が20%増加、低血糖の時間が9%減少することを発見した。

A2Iは自己最適化に数多くのアルゴリズムを使用する。この技術は、テキストから動画、生体情報まであらゆる種類のデータを使用し、分析要素のライブラリを利用して、複数のアルゴリズムから要素を集め、最適化し、組み合わせて可能な限り最適な適応アルゴリズムを構築するように設計されている。

チーフデータサイエンス兼イノベーション担当部長のMike Monteiro氏は、Qmedに対し、Rhythmシステムは人工膵臓として分類できるが、このシステムがどのように他の人工膵臓と異なるかを説明した。他の人工膵臓システムは、体温計のような作用をするように設計されているが、「私たちは巣(nest)を作っているのです」とMonteiro氏はいう。

「すべての患者が同じ予測アルゴリズムを使用しているわけではありません」と同氏は続ける。「私たちは各患者の生体情報に対してカスタマイズされた、個人に最適なアルゴリズムを自動的に選択しています」。

つまり、Rhythmシステムは、A2Iプラットフォームを使用し、患者のバイオリズムを参照し、その挙動パターンを学習して、患者の血糖がどうあるべきか、血糖値を理想的な範囲内に維持するために患者が何をすべきかを判断するように設計されているのだ。

Diabeterの小児内分泌学者であるDick Mul氏は、試験結果が有望であり、世界中の人々の糖尿病治療を改善する可能性について前向きな展望を与えてくれたという。「この試験結果から得たよいニュースは、正常範囲内にある時間の増加と低血糖時間の減少の両方が達成できたことです」とMul氏は語る。「これは追加の、あるいは侵襲的な連続血糖値測定装置を直接必要とすることなく達成することができ、医師による手動の遠隔モニタリングの必要性を減少することに役立つ可能性があります。現在すべての患者が最先端のセンサ付きインスリンポンプを使用できるようにはなっていないため、これは重要なことです」。

Monteiro氏は、Diabeterの医師らが非常に肯定的にシステムを受け入れたことに驚いたという。専門医からはもっと抵抗されたり、「このシステムが自分よりうまくやれるはずがない」という心理が働いたりするのではないかと予想していた。

「ほぼすべての医師が、最終的には、患者にとっての成果を重視しているのです」とMonteiro氏はいう。また、研究に参加した医師たちからは、患者にとってよりよい成果を達成できるようにするためのすべてのデータ処理を自分たちで行う必要がなくなったことにほっとしていると言われたと付け加えた。

「医師は医師なのです」と彼はいう。「彼らはデータ処理機ではありません」。

Rhythmシステムのような技術を使用することで、医師たちはより多くの時間を患者のケアに割き、データ分析に費やす時間を減少できるようになる。

Monteiro氏は、より大規模な臨床試験とFDAの承認を目指すことが次のステップだという。規制プロセスをより迅速に通過するためにシステムの機能をいくつかの異なる部分に分ける計画であるが、並行してシステム全体の承認も目指していくという。

[Image courtesy of Pixabay

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