医療・ヘルスケアベンチャーで現役医師の起業が相次いでいる。多くに共通するのは、テクノロジーを活用することで、より患者に近い場所で役立つサービスを提供したいという想いだ。オンライン診療サービス「curon(クロン)」で台頭してきたMICINもそんなプレーヤーの1社である。明確なビジョンを掲げ、オンライン診療にとどまらない、幅広いサービス提供を目指している。

各種疾患の傾向と患者の状況をAIで分析、医師の判断の助けに

 今から40年と少し前、米スタンフォード大学でエキスパートシステム「Mycin」が開発された。エキスパートシステムとは人工知能(AI)の研究から生まれたもので、専門家の意思決定能力をシミュレートするように設計されている。これによりMycinはAIを用いた感染症診断支援システムとして脚光を浴びた。


 ただ当時は、Mycinは現場に根付かなかった。理由は、「AIが下した判断が間違っていた場合、誰が責任を取るのか」という問いに答えを出せなかったためだ。それから長い年月を経て、AIを医療やヘルスケアに活用しようという動きが加速してきた。背景にあるのは、診断支援や画像認識、データ解析の信頼性が高まってきたことと、医師や医療従事者のテクノロジーに対する受け取め方がポジティブになってきたことである。


 2015年に創業した医療ベンチャーのMICIN(旧社名:情報医療)は、Mycinへのオマージュから社名をつけた。事業の柱は、AIによる医療データソリューション提供とオンライン診療サービス「curon(クロン)」の2つ。MICIN の原 聖吾CEOは「これから、医療やヘルスケアの領域で、これからもっと価値を出せる時代になっていく」と話す。


MICINの原 聖吾CEO

 データソリューションの例は、脳梗塞につながる因子を特定する研究(東京女子医科大学との共同研究)、産後うつの早期発見と支援策の研究(名古屋大学との共同研究)、大腸がん手術の動画解析(国立がん研究センター東病院など。扱う疾患の種類は実に広い。


 一見バラバラなこれらの研究に共通するのはMICINのAIである。脳梗塞の事例では、約1500人の軽症脳梗塞患者の画像をAIで分析し、脳梗塞の要因を探るアルゴリズムを開発している。産後うつ、大腸がんにも同様にAI解析を用いる。AI活用の目的を、原CEOはこう話す。


 「我々が注力しているのは、疾患の傾向を予測したり、どこで介入したらよいかの判断材料を得たりする部分です。例えば、妊産婦の死因のトップは自殺とされていて、産後うつはそれと大きな関係があります。症状を予測し、早めに介入できれば、十分救える余地があるわけです。


 ただ、妊産婦を診ているのは基本的に産科の医師であって、精神科の専門ではありません。少し様子がおかしいと感じても、そのときどうすればよいか判断に迷うことは珍しくありません。そんなとき、『リスクが高まっている』というアラートがあれば、専門外でも『すぐに精神科の受診を促したほうがいい』といった判断が可能になります。そこでAIによる解析が役立ちます。患者の症状に応じて、どのタイミングでどのように介入していくべきか、医師がそのヒントを得られるようにしたいと考えています」


 これらの事例はNEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)やAMED(日本医療研究開発機構)の事業に採択された公的なプロジェクトだが、MICINは民間企業との協業にも積極的な姿勢を見せる。東京海上ホールディングス、NTTデータとは共同で、AIを活用した「社員の休職リスクを予測する技術」を開発。健康経営に継続的に取り組むうえで必要な、定量的な指標を創出し、対処すべき健康リスクの把握に役立てていくという。


東京海上ホールディングス、NTTデータと共同で健康経営の実現に向けて取り組む

本記事は、日経BP総研とSansan株式会社が共同で企画・制作した記事です。
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