医療技術企業がデジタルツインを個人的に扱う

キャロライン・コプリー著

9 分で読めます

ハイデルベルク、ドイツ（ロイター） - メスと手術室の代わりにマウスとコンピューター画面を備えた心臓専門医のベンジャミン・メーダー氏は、鼓動するデジタル心臓にペースメーカーの電極を慎重に設置する。

患者 7497 の心臓内の細胞の電気的および物理的特性を模倣するこの「デジタルツイン」を使用して、メーダー氏は、ナイフを挿入する前に、ペースメーカーがうっ血性心不全患者を生かし続けることができるかどうかを確認するシミュレーションを実行します。

Siemens Healthineers が開発したデジタルハートツインは、医療がますます個別化の時代を迎える中、医療機器メーカーが人工知能 (AI) を活用して医師によるより正確な診断を支援している一例です。

シーメンス・ヘルスニアーズや、フィリップスやGEヘルスケアなどのライバル企業にとっての課題は、ビッグデータを利用して医療費の一部を掴もうとしているアルファベット傘下のグーグルからアリババに至るハイテク大手に対して優位性を保つことだ。

医療予算の逼迫が高まる中、デジタルハートツインなどの AI ツールが転帰を予測し、不必要な手術を回避することで数万ドルを節約できる可能性があります。

中国などの国々での医師不足も医療画像を分析するための新しいAIツールの需要に拍車をかけており、世界中の医療システムを揺るがす可能性のある製品の商品化競争が始まっている。

AIは何十年にもわたって医療技術に使用されてきましたが、膨大な量のデータの利用可能性、より低いコンピューティングコスト、より高度なアルゴリズムにより、AIツールからの収益は2015年の8億1,100万ドルから2021年までに67億ドルに急増すると予想されています。調査会社フロスト＆サリバン ww2.frost.com。

データポータルStatista www.statista.comによると、世界の医用画像解析ソフトウェア市場の規模も、2016年の24億ドルから2025年までに43億ドルに急増すると予想されている。

マッキンゼー・アンド・カンパニー www.mckinsey.com のドイツにおける製薬・医療技術業務を率いるトーマス・ルドルフ氏は、「進化として始まったものが、さらなる革命に向けて加速している」と語った。

「ヘルスケアのGPS」

シーメンスヘルスニアーズとその従来のライバルにとって、新規参入者がますます混雑するこの分野において、主にハードウェア企業から医療ソフトウェアのパイオニアへの移行は極めて重要であると考えられています。

Googleは、医療画像を分析して眼疾患を診断したり、デジタル記録を精査して死亡の可能性を予測したりできるアルゴリズムなど、多数のAIツールを開発した。

一方、アリババは、自社のクラウドとデータシステムを活用して、中国の医療専門家不足に対処したいと考えている。 CTスキャンやMRIなどの画像分析を支援するAI支援診断ツールの開発に取り組んでいる。3月にドイツの親会社シーメンスから分離独立したシーメンス・ヘルスニアーズは、医療画像機器の売上高でここ数四半期市場を上回っている。たくさんの新製品。

しかしアナリストらは、支出が患者の転帰との関連性を高め、病院が医療システムの医療費の削減に依存していることから、ドイツの企業、オランダのフィリップス社、ゼネラル・エレクトリック社の子会社であるGEヘルスケア社はいずれも、医療システムのコストを節約できることを証明するプレッシャーにさらされるだろうと述べている。割引のため。

Siemens Healthineers には業界で長い歴史があります。同社は 1896 年に初めて工業用 X 線装置を製造し、現在では世界最大の医療画像装置メーカーとなっています。

現在、ベルント・モンターグ最高経営責任者（ＣＥＯ）の野心は、同社を「ヘルスケアのＧＰＳ」、つまり自社のデータを活用してインテリジェントなサービスを販売する企業に変革するとともに、小規模のハイテク企業が自社のデータベースを活用してアプリを開発できるようにすることだ。

状況の変化に合わせて、シーメンスヘルスニアーズは IT に多額の投資を行ってきました。同社は約 2,900 人のソフトウェアエンジニアを雇用しており、機械学習に関する特許と特許出願を 600 件以上保有しています。

それは一人ではありません。フィリップスは、研究開発（R&D）スタッフと支出の約60％がソフトウェアとデータサイエンスに集中していると述べた。同社は具体的には明らかにしなかったが、数千人のソフトウェアエンジニアを雇用していると述べた。

専門家らは、医療技術における AI の成功は、診断モデルを作成するだけでなく、今後数日および数年で特定の患者に対する治療がどの程度効果的であるかを予測するための信頼できるデータにアクセスできるかどうかにかかっていると述べています。

「将来、すべての臓器機能とすべての細胞機能を備えた患者がいて、この複雑さをシミュレートできると想像してみてください」と、ここドイツのハイデルベルク大学病院の心臓専門医で、シーメンスヘルスニアーズの機能をテストしているメーダー氏は語った。デジタル心臓ソフトウェア。

「どの患者が病気になるか、特定の患者が特定の治療法にどのように反応するか、どの患者が最も恩恵を受けるかを数週間または数か月前に予測できるようになるでしょう。それは医学に革命をもたらす可能性があります。」

この目的を達成するために、Siemens Healthineers は、新しいアルゴリズムをトレーニングするための 2 億 5,000 万を超える注釈付き画像、レポート、運用データの膨大なデータベースを構築しました。

デジタルツインの例では、AI システムは、心臓の電気的および物理的特性と構造に関するデータを 3D 画像に織り込むようにトレーニングされました。

このソフトウェアを開発したシーメンスヘルスニアーズの上級研究開発ディレクター、トンマソマンシ氏は、主な課題の 1 つは、複雑さを隠して使いやすいインターフェイスを作成することであったと述べました。

この技術をテストするために、メダー氏のチームは 6 年間の試験で心不全の治療を受けている患者のデジタル心臓双生児 100 体を作成しました。コンピューターはデジタルツインに基づいて予測を行い、実際の結果と比較されます。

同氏のチームは、2018年末までに予測の評価を完了したいと考えている。結果が有望であれば、ソフトウェアの商用利用を規制当局から承認するための次のステップとして、システムは大規模な多施設試験でテストされる予定だ。

シーメンス・ヘルスニアーズは、この技術が最終的に診療所でいつ使用されるかについては言及せず、同社が開発中のデジタル心臓や、肺や肝臓など他の臓器のモデルがどのように収益化されるかについての詳細については明らかにしなかった。

GE とフィリップスの両社は、デジタルハートツインのバージョンにも取り組んでおり、従来型以外のプレーヤーも積極的に取り組んでいます。

フランスのソフトウェア会社ダッソー・システムズは、橋や機械をテストするためのデジタルツインを作成した経験を活かして、2015 年 5 月に最初の商用「リビングハート」モデルを発売しましたが、現在は研究目的でのみ利用可能です。

フィリップスは、たとえば 2D 超音波画像をデータに変換して医師が問題を診断したり、スキャンを自動的に分析して外科医の手術計画を支援したりできる AI 対応の心臓モデルを販売しています。

Siemens Healthineers と同様、同社のビジョンは、スキャン、ECG、医療記録を統合して、心臓が実際の治療に対してどのように反応するかを予測できるモデルを作成することで、既存の心臓モデルをさらに複雑にすることです。

今のところ、このようなソフトウェアはまだ開発の初期段階にあり、医師が機械によって生成された診断を信頼する前に、企業は規制当局と協力して予測モデルをどのように承認できるかを徹底的に検討する必要がある。

専門家らによると、十分なバリエーションを備えた高品質のデータにアクセスできることが重要であり、そのデータを解釈して医療専門家が使用できるデータに変換する能力も重要になるという。

GEヘルスケアの臨床ケアソリューション部門の最高技術責任者であるヴィヴェク・バット氏は、モデルを完璧に近づけるには、特にまれなケースでトレーニングする必要があると述べた。

「より多くのデータを取得し、適切な種類のデータを取得し、特殊なケースのデータを取得するための継続的なプロセスを持つことが非常に重要になるだろう」と同氏は述べた。

確立された医療技術企業は、病院や研究機関との長年にわたる関係や、設置された機械の広大なネットワークにより、新規技術参入者に対して優位性が得られると述べている。

シーメンス・ヘルスニアーズ、GEヘルスケア、フィリップスは、自社のデータベースには、顧客からのデータだけでなく、公的に入手可能なデータ、臨床試験や病院との協力から得られたデータが混合して供給されていると述べている。データはすべて匿名化され、患者の同意がある場合にのみ使用されるという。

それでも、活動家や学者の中には、患者データが主に企業によって商業ツールとして使用されることを懸念する人もいる。

スイスのアクセンチュア www.accenture.com ライフサイエンス部門のマネジングディレクターであるボリス・ボグダン氏は、データの所有権はグレーゾーンであり、企業がデータから富を築き始めた場合、患者の反発を招く可能性があると考えている。

「Facebookが始まったとき、情報の所有者が誰であるかなど誰も気にしていませんでした」と彼は言いました。

「Facebookがデータで莫大な収益を得ていることが人々に理解されるようになった今、データのプライバシー、データの利用、データの収益化などの問題がより目に見えるようになっている。」

(このバージョンの記事は、見出しのタイプミスを修正するために修正されました。)

キャロライン・コプリーによるレポート。編集：デヴィッド・クラーク

当社の基準: トムソン・ロイターの信頼原則。