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機械学習に威力を発揮

 最後に遠山氏は医療イノベーションの支援として、機械学習の環境をクラウドサービスとして提供する「Azure Machine Learning」を活用している事例を紹介した。その1つが、慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室が取り組む機械学習活用による、うつ病などの精神疾患の重症度を客観的に数値化するプロジェクトだ(関連記事)。診療時における表情や音声、体動などのデータを収集し、Azureの機械学習・予測分析機能により精神科各疾患の業界標準とされる評価尺度との相関が高くなる最適なアルゴリズムを探索するもの。

 また、横浜市立大学研究推進センターでは、バイオ医薬品の有害事象予測のモデルを作成にAzureの機械学習を利用している(関連記事)。臨床データを読み込ませ、より個人に適した医薬品を特定するという。

 こうした機械学習にクラウドを活用する利点について遠山氏は、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターの白石友一氏による第5回生命医薬情報連合大会での発表内容を例に挙げ、「検体当たり約229円でゲノム解析ができ、既存の環境と比べると圧倒的に安い。さらにチューニングの余地があり、コストはさらに半分程度になる可能性がある」ことを示した。