米Googleは12月13日（現地時間）、医療業界向けの新しい大規模言語モデル（LLM）、「MedLM」を発表した。このLLMは医療関連の膨大なデータセットでトレーニングされており、医療研究、医療診断、医療文書作成など、多様な医療用途に使用できるとしている。まずは米国で、Google CloudのAI統合プラットフォームである「Vertex AI」を介して提供を開始した。 MedLMは、「PaLM 2」をベースにしており、医療文書の理解と生成に特化した複雑なタスク向けの大容量モデルと、医療データの分析と予測に特化した、タスク間のスケーリングに適した中程度のサイズで微調整が可能なモデルが用意されている。 向こう数カ月中に、GeminiベースのモデルをMedLMスイートに導入する計画だ。 米医療サービス大手のHCA Healthcareは、医師がハンズフリーデバイスで患者との会話から正確でタイ

事業共創プログラム　OPEN HUB for Smart World 未来をひらく「コンセプトと社会実装」の実験場 OPEN HUB for Smart Worldは、社会課題を解決し、わたしたちが豊かで幸せになる未来を実現するための新たなコンセプトを創り、社会実装を目指す事業共創の場です

2023-09-08 ヘルスケアAIoTコンソーシアム他、リング型センサを活用した介護施設入居者のセンシングプロジェクトを開始 ヘルスケアAIoTコンソーシアムは、PoC部会と、会員企業の株式会社SOXAI、株式会社シマノ科研、大和ハウスライフサポート株式会社との共同で、リング型デバイスとIoTゲートウェイを用いた高齢者見守りサービスの実証実験を、大和ハウスライフサポートの運営する介護付き有料老人ホーム 「もみの樹・渋谷本町」にて開始した。 この実証実験では、SOXAI製のリング型生体センサにより、バイタル・ストレス・前日の睡眠状態などの連続モニタリングを実施する。 市販品とは異なる通信距離が延長された樹脂製リングを使用し、ラウンジ（集会所）に設置したシマノ科研製IoTゲートウェイから、自動的にデータを収集し、クラウドサーバに転送する。 サーバに転送されたデータは、施設職員用ダッシュボード

カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが脳波を分析して「聞いていた音楽」を再構成する技術を開発しました。開発された技術では音階の変化やフレーズの一部を判別可能なほど鮮明に音楽を再構成できます。 Music can be reconstructed from human auditory cortex activity using nonlinear decoding models | PLOS Biology https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002176 Brain recordings capture musicality of speech — with help from Pink Floyd | Berkeley https://news.berkeley.edu/2023/08/15/releases-20230811 研究チームは

内視鏡検査の課題「がん病変の見落とし」を防ぎ、早期発見にも役立つ「内視鏡AI（人工知能）」の開発競争が激しくなっている。AI開発が遅れているといわれる日本だが、実は内視鏡AI分野では日本の独走状態だ。日本勢は先行して実用化が進む大腸分野から、判別の難易度が高いとされる胃の分野へと足場を広げている。◇　　　　◇　　　　◇「現時点で、内視鏡専門医と同程度のレベルでがんが疑われる領域を発見できる」

OpenAIが開発したチャットAIのChatGPTは、アメリカの医師免許試験であるUnited States Medical Licensing Exam(USMLE)に合格できると報告されるほど精度の高い文章を生成することが可能で、さまざまな分野への応用が期待されています。そんなChatGPTを用いて患者の治療にあたる医師が実際の使用例を語っています。 I’m an ER doctor. Here’s how I’m already using ChatGPT to help treat patients. | by Inflect Health | Jun, 2023 | Medium https://inflecthealth.medium.com/im-an-er-doctor-here-s-how-i-m-already-using-chatgpt-to-help-treat-p

2023-06-01 NTTと味の素が協業し、生活者の食習慣や身体データなどを活用し食と健康の価値共創を推進 日本電信電話株式会社（以下、NTT）と味の素株式会社は、NTTの「デバイス開発やデジタルツインコンピューティング、行動変容などのIOWN関連技術」と、味の素の「食と健康を科学するアミノサイエンス」などを組み合わせた、食習慣や身体の状況を示す種々のデータ活用による仕組み作りに向け協業すべく、基本合意書を締結した。 今回の合意では、生活者の食事内容を記録したデータや血糖値等の身体に関するデータなどを活用し、身体状況や満足感についての未来予測を行う。 これにより、食の満足度を高めながら健康にもよい影響を与える食習慣の提案や、その実践を促す施策も含めたビジネスモデルの創出において、協業を推進する。 また、協業により開発するサービスの、行政や企業連携を通じた社会実装を目指すとしている。 具体

食事・運動・体重管理アプリケーション(以下アプリ)「カロミル」の開発・提供をするライフログテクノロジ ー株式会社(東京都中央区、代表取締役:棚橋繁行)は、法人向けサービス「カロミルアドバイス」の新機能と して、Open AI が提供する「Chat GPT」を活用した「AI アドバイス」機能を希望した企業に提供を始めること をお知らせします。 ◎「AI アドバイス」開発の背景 「カロミル」は、特許技術の「カメラロール解析」により、スマートフォン搭載のカメラで食事を撮りためておけば、食事に加えて体重や血圧、血糖値が画像解析で簡単に記録ができる健康管理アプリです。 以前より「カロミルアドバイス」をご契約の企業様から、食事指導をする中で、摂取栄養素の情報は取得できるものの「より質の高い栄養指導を行いたいが、具体的にどのような食事指導をすればいいのかわからない」「

news「メタバースだから気楽に話せる」30～40歳代のがん患者が座談会 ～インテージヘルスケア、新たなインタビュー手法でより深い考察を～ 当社とmonoAI technology（モノアイテクノロジー）株式会社（本社：兵庫県神戸市、代表取締役社長：本城嘉太郎）は、30～40歳代のがん患者を対象にメタバース（※１）プラットフォーム「XR CLOUD」を活用した座談会を開催しました。 背景と目的 インテージヘルスケアはこれまで、さまざまな疾患の患者を対象とした調査を実施しており、近年は対面に加えてオンラインでのインタビューも増えています。今回、がん患者を対象とした座談会をメタバース上で実施。「自身の姿を他者に見せたくない」「プライベートな話題は話しにくい」などの不安が参加者にある場合の新たなインタビューの手法として、メタバース座談会の有用性を確認しました。 調査概要と参加者の感想 座談会は２

凸版印刷株式会社は、2023年度新入社員研修を、2023年4月3日より4年連続で完全オンラインにて実施することを発表した。 オンライン研修は、過去3年間で効果が確認された知識の習得に関しては継続する一方で、知識を活用したスキルの習得については、VRコンテンツなどを活用する。 具体的な施策としては、スタンドアローン型のVRゴーグルを1人1台貸与し、体感型のVRプログラムとメタバース上でのコミュニケーションを導入する。 体感型プログラムで使用されたVRゴーグル 学習コンテンツは、危険な箇所や機械オペレータの目線で製造工程を体感できる「VR工場見学」のほか、唐招提寺・金堂の研修用VR映像コンテンツを用意し、完成当時の色彩や内部構造を体感できる「文化教養VR研修」などを実施予定だ。 さらに、新入社員一人ひとりを模したアバターを製作し、メタバース上で新入社員が交流することで、同期入社同士のネットワー

磁気共鳴機能画像法(fMRI)は、脳内の活動部位を非侵襲的に測定するための方法です。このfMRIで測定した脳の機能活動から画像生成AIのStable Diffusionを使い、被験者が見た画像を再構築することに成功したという論文を、大阪大学大学院生命機能研究科の高木優助教らが発表しました。 High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity | bioRxiv https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004 Stable Diffusion with Brain Activity https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ High-resolution

NECと筑波大学はAI（人工知能）を利用して顔映像からむくみの度合いを推定する技術を開発した。腎疾患や心疾患といったむくみを伴う疾患の悪化防止や早期発見につなげるねらい。2023年2月10日に発表した。2024年度の実用化を目指す。 特徴は主に2点ある。1点目は、複数の患者の顔映像と体重を教師データとして、AIにむくみ度合いの事前学習をさせていること。適用する患者本人の学習データが少量で済むため、負担になりにくい。2点目は、顔映像だけで推定できるため、場所や環境の影響を受けにくいこと。スマートフォンなどで撮影した写真で判定できるので、外出先でも利用でき、食事や排せつによるむくみ度合いの経時変化を分析しやすい。 検証は、39人の透析患者から取得した約2万枚の画像で実施した。透析患者は透析の前後でむくみの有無の変化が生じることと、その際の体重変化が余分な体液の変化とみなせるため、客観性のあるデ

高齢化が進む日本において、健康寿命の延伸や未病・予防を目的とした取り組みの重要性が高まっている一方、現在健康な人は検査をしないため、病気の早期発見は難しいという課題がある。 そうした中、シルタス株式会社は、購買データから生活習慣病リスクを予測する実証実験を実施することを発表した。 今回の実証実験では、「SIRU＋」で取得した購買データならびに栄養素データと、生活習慣病検査データの相関性を分析することで、購買データから生活習慣病リスクの予測モデルが立てられるかを検証する。 「SIRU＋」は、シルタスが開発・運営している、購買データを栄養素に変換することで、日々の買い物から自動で栄養の偏りをチェックするスマートフォンアプリだ。 「SIRU＋」の画面イメージ 具体的な検証内容は、106名の検証参加者が、「SIRU＋」と連携しているスーパーで買い物をする、もしくは買い物した食材をSIRU＋に登録す

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「The feces thesis: Using machine learning to detect diarrhea」は、トイレに設置したセンサーで排便の音を録音し、下痢かどうかを判断する機械学習モデルを提案した研究報告である。コレラなどの腸に関する病気の早期発見に役立てたいという。 コレラは、コレラ菌によって汚染された食物を口から食べることで胃で死滅しなかった菌が小腸に達し、定着、増殖して病態を引き起こす。一般的には数時間から1日以内の潜伏後、発熱はせず下痢を主症状として発症する。重症になると下痢に加え、嘔吐（おうと）やショックなど

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Yahoo! JAPAN研究所でHuman-Computer Interaction（HCI）の分野の研究をしている池松です。この記事では、Yahoo! JAPAN研究所と慶應義塾大学、東京工科大学と共同で進めている、スマートフォンの持ち方を推定する手法について解説します。（国際会議 ACM CHI 2022および ACM ISS 2022で発表した研究成果です [1,2]） 持ち方を推定できると何が嬉しい？ 多くのユーザがスマートフォンを片手で持ち、持った手の親指でタッチする操作方法を好むことが知られています [3]。しかし、画面上の位置によっては親指でタッチしにくく、誤って意図しない箇所をタッチしたり、無理してタッ

Google検索やチャットAI「ChatGPT」などでは、人間が書いた文章を機械的に処理するために自然言語処理アルゴリズムが用いられています。そんな自然言語処理アルゴリズムが、創薬分野でも活躍しつつある現状が報告されています。 How AI That Powers Chatbots and Search Queries Could Discover New Drugs - WSJ https://www.wsj.com/articles/how-ai-that-powers-chatbots-and-search-queries-could-discover-new-drugs-11670428795 解熱剤や頭痛薬などの薬品には各種症状に影響を与えるタンパク質が含まれており、新たな薬品を開発するためには目的の症状に有効なタンパク質の構造を導き出す必要があるのですが、既存の方法ではタンパク

米Googleのヘルスケア部門Google Healthは11月28日（現地時間）、マンモグラフィAIモデルを米医療技術企業iCADにライセンス供与したと発表した。両社はこのマンモグラフィAI技術を検証して製品化し、このモデルを採用した乳がん検出システムを臨床現場に投入する計画だ。 現行のマンモグラフィによる乳がん検出では、精度や臨床医の作業負荷に大きな課題がある。iCADの乳房画像ツールポートフォリオとGoogle HealthのマンモグラフィAI技術により、医師は患者に集中できるとGoogleは説明する。 iCADはGoogle Cloud上でマンモグラフィAIを利用する。これにより、インフラが不十分な病院でもツールへのアクセスが可能になる。 Googleは2020年、AIによる乳がん診断に関する論文をNatureで公開し、開発したAIシステムが放射線科医より正確に乳がんを特定したと発

AI（人工知能）を活用し、献立・栄養管理支援アプリを手掛けるおいしい健康は2022年11月7日、健康管理アプリを手掛けるライフログテクノロジーと業務提携契約を締結したと発表した。2023年春に、おいしい健康が提供するアプリ「おいしい健康」にライフログテクノロジーの画像解析技術を適用することを目指す。アプリ利用者の食事の画像を解析して栄養素を計算することで、おいしい健康アプリの献立提案に生かす。

朝にしっかり目を覚まして覚醒状態を維持できるかどうかは、その日の生産性や幸福と直結する問題です。合計1000人以上の被験者を2週間にわたり追跡したデータから、朝の目覚めや覚醒度に影響を及ぼす「4つの要因」が明らかになりました。 How people wake up is associated with previous night’s sleep together with physical activity and food intake | Nature Communications https://doi.org/10.1038/s41467-022-34503-2 These 4 Key Things Can Help You Wake Up Feeling Great, Scientists Say : ScienceAlert https://www.sciencealert.

人は一日に体内からどれくらいの水分を失うのか、正確に予測できる計算式を日本の研究者らが初めて導き出しました。 （計算式は記事の最後に詳しく掲載しています） 成人は一日で体内の水分のおよそ10％を失いますが、式を使うと年齢や体重、気候など条件ごとに失う量を算出でき、災害時に地域で必要な飲料水の量を割り出すことなどにも使えるとしています。 計算式は、国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所の山田陽介室長らがアメリカやイギリス、オランダなどの研究者と共同で、科学雑誌「サイエンス」に発表しました。 グループでは、水分中にわずかに含まれる質量が大きい水の動きを解析する手法で、欧米やアジアなど23か国のおよそ5600人について、体内での水の出はいりの量を割り出しました。 その結果、一日に失われる水の量は成人では ▽男性で20歳から35歳だと平均4.2リットル、 ▽女性では30歳から60歳で3.3リッ