レポート：トップ12の医療企業が費用対効果の高いAIヘルスケアサービスを提供する方法

人工知能（AI）は、 医療診断、治療、そして患者ケアに革命をもたらします。かつてAIはフィクションの世界でしたが、今日では技術の進歩により、私たちの日常生活に深く浸透しています。医療業界におけるAI活用は、先駆的なスタートアップ企業からGoogleのような巨大IT企業まで、幅広い企業によって推進されています。これらの企業によるイノベーションは、医療分野が直面する現実的な課題を解決しています。これらのイノベーションは、ヘルスケアをよりアクセスしやすく、効率的で、パーソナライズされたものにし、テクノロジーと医療が融合して人々の健康を向上させる未来への大きな飛躍をもたらします。

この記事では、医療現場を変革し、患者の転帰を改善し、医療の未来を形作る医療AI企業12社を取り上げます。早速見ていきましょう。.

医療AI企業トップ12

1. Googleヘルス

テクノロジーの巨人Googleの主要部門であるGoogle Healthは、既に世界の健康状態を改善する革新的な製品を開発しています。その一つである自動網膜疾患評価（ARDA）は、糖尿病網膜症の診断を支援します。この疾患は失明の潜在的原因となります。タイのチームメンバーであるヨッシ・マティアス氏の実体験によると、ARDAは1時間で40人の患者を診断し、ターンアラウンドタイムは2分でした。. 

GoogleはAIにおいて有言実行です。AIの進歩を示す他の分野としては、乳がん検出、皮膚疾患の分類、眼疾患の分類、肺がん検出、がん転移の検出などが挙げられます。これらの技術は、医療従事者よりも優れた診断を提供します。ある研究では、AIと人間の放射線科医を比較したところ、AIは 平均11.5%。

2. バタフライネットワーク

バタフライネットワークは、革新的なハンドヘルド超音波装置「Butterfly iQ」で、放射線医学に革命を起こしています。この装置は独自の超音波チップ技術を採用しており、小型化と低コスト化を実現しながら、多様な超音波スキャンを可能にしています。スマートフォンやタブレットと連携して動作します。.

では、医学的知識がなくても人を診断できると想像してみてください。まさにそれが、Butterfly iQ が想定している応用方法です。. 

動画の中で、医師のジャロン・リー氏は、医用画像の分析を習得するには何年もの訓練が必要であり、多くの場合、経験を積むにはさらに長い時間がかかることを説明しています。この携帯型デバイスは、わずか数分で分析結果を提供しました。.

このような技術の影響を過小評価することはできません。バタフライネットワークは、世界中の何百万人もの人々にとってヘルスケアを民主化しています。社会経済的に困窮している人々は、早期発見と治療の恩恵を受けることができます。この技術が進化するにつれ、リアルタイムの画像データを用いて遠隔診療をサポートする遠隔医療など、新たなヘルスケア提供モデルへの道が開かれます。.

3. オーグメディックス

Augmedixは、多くの医師が抱える問題を解決します。それは、患者のデータをtron医療記録（EHR）に入力するという問題です。医師は患者の診察後、EHRへのデータ入力に多くの時間を費やしますが、この手作業は医師の疲弊を招き、患者との対話に費やす時間が減ってしまう可能性があります。. 

Augmedix は、医師と患者の会話からデータをtracし、それを EHR システムに送りながらリアルタイムの臨床メモに処理することができます。. 

同社の製品であるAugmedix Goは、医師が操作するモバイルアプリで、AI技術と構造化データを活用し、患者の診察後にリアルタイムで完全に自動化された診療記録案を作成します。このアプリは使いやすく、経済的で、医療施設の多くの医師にとって拡張性に優れています。. 

4. クラウドメドックス

CloudMedxは、医療データに強力なデータ分析アルゴリズムを適用し、実用的なインサイトを提供します。CloudMedxの「Healthcare In a Box」は、臨床業務と財務を単一のプラットフォームで連携させ、患者、医療提供者、そして保険者の意思決定プロセスを簡素化します。このテクノロジーは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を活用し、非構造化データをルールtrac、レジストリレポート、カスタムソフトウェアシステムといったユースケース向けに最適化されたデータパイプラインへと処理します。.

CloudMedxは予測分析も提供しており、疾患の進行、再入院、入院期間の予測といった洞察を提供します。このプラットフォームは、既に20以上の慢性疾患に対応したモデルを展開できる状態にあります。.

5. コルティ

Cortiは、医療用バーチャルアシスタントの常識を覆す存在です。従来のアシスタントとは異なり、Corti AI Co-pilotは、dent から非構造化データを取得し、それを用いて医療的な洞察を伝えます。この機能により、緊急通報オペレーターや救急隊員は、リアルタイムの情報を分析し、心停止などの危険な状態を検知する上でCortiを非常に便利に活用できます。.

このツールは、言葉の手がかり、背景雑音、声のトーンといった非構造化データをdentできます。上の動画では、このツールが緊急時のサポート提供や救急医療サービスの効率性と効果向上にいかに重要であるかを示しています。このツールが、患者の安静を保ちながら、最寄りの救急車を要請する様子に注目してください。.

6. エンリティック

Eliticはディープラーニング技術を活用し、dentないスピードと精度で医療画像に関する強力な洞察を提供します。この製品は、骨折、腫瘍、その他の病態といった異常を、放射線科医よりも正確に検出することが可能です。. 

この製品は、画像解析にとどまらず、放射線科のワークフローを効率化するという点で他に類を見ない製品です。この機能により、より迅速かつ正確な診断が可能になります。. 

Enliticフレームワークは、データを標準化・分析し、エビデンスに基づいた医療画像データベースを構築します。これにより、臨床ワークフローの改善、効率性の向上、キャパシティの拡大につながります。データは匿名化され、プライバシーが確保された後、研究、品質改善、収益化戦略における価値を高めるために拡充されます。.

7. テンプス

Tempusプラットフォームは、AIの力を活用し、精密医療を通じて医療に革命をもたらします。このプラットフォームは、世界最大級の臨床データと分子データコレクションを備え、これらのデータにアクセスしやすく価値あるものにするためのオペレーティングシステムを備えています。.

このプラットフォームは、AI を活用した臨床アシスタントの Tempus ONE、ケアのギャップdentて対処するために設計されたツールの NEXT、医療画像から得られた実用的な洞察を提供する PIXEL、アッセイに接続したときに追加の洞察を提供するアルゴリズム モデルである ALGOS など、いくつかの画期的なテクノロジーを提供します。.

Tempus からの印象的な統計をいくつか紹介します。 

• 米国の大学医療センターの50%以上がTempusに接続しています
• 米国の腫瘍専門医の50%以上が、シーケンシング、臨床試験のマッチング、研究を可能にするパートナーシップを通じてTempusとつながっています。
• 上位20社の腫瘍学製薬企業の90%がTempusと提携
• 26,000人以上の患者が、ネットワーク内の臨床試験への参加候補としてdentされています。
• 約200ペタバイトのデータ

8. キャプションヘルス

Caption Healthは、AI搭載ソフトウェア「Caption AI」により、医療用超音波画像診断のリーダーとして台頭しています。Caption AIはリアルタイムの超音波検査ガイダンスを提供するため、経験の浅い方でも高品質な画像や動画を撮影できます。.

2016年、同社はケニアに技術を持ち込み、就学児童におけるリウマチmatic 心疾患（RHD）のdentを支援しました。AIアルゴリズムは、児童の検査結果がRHDと一致する確率を推測します。同社はこの調査で1,200人の就学児童をスキャンし、48人がRHDとdentされました。. 

Caption AI は、質の高い超音波画像へのアクセスを広く実現することで心臓疾患の早期発見とモニタリングの民主化を促進し、タイムリーな介入につながります。.

9. ビホールド.ai

Behold.aiは、受賞歴のある医療画像診断プラットフォーム「Red Dot」を開発しました。このプラットフォームはディープラーニングを用いて胸部X線（CXR）画像を分類し、その所見をヒートマップとして表示します。エセックスのある病院では、Red DotによってCXRのバックログが4～88週間からわずか2.5日に短縮されました。NHS Trustでは、CXRの作業負荷を7日からわずか7秒に短縮しました。.

以下は、Behold.ai による Red DOT に関するその他の統計です。

• CXR の 15% が通常通り自動報告され、報告作業から即座に削除されました。.
• AI による正規分布除外アルゴリズムにより、アウトソーシング コストを最大 70% 削減できます。.
• コンサルタント放射線科医の誤検出率は 13.5% であるのに対し、誤検出率は 0.33% です。.
• コンサルタント放射線科医と共同で Red Dot® トリアージを実施することで、偽陰性が 60% 削減されました。.

10. ディープゲノミクス

Deep Genomicsは、遺伝子医療に人工知能（AI）の視点からアプローチしています。同社のAIプラットフォームは、膨大な遺伝子データセットを用いて学習されており、疾患の遺伝的基盤を理解し、標的治療の開発を支援します。AIは膨大なデータを精査する能力によって優位性をもたらし、創薬を加速させ、個別化医療への新たな道を切り開きます。. 

このAIプラットフォームは、数百万もの潜在的な遺伝子シナリオをシミュレートし、従来の方法では見逃されがちな有望な治療標的をdent。このプラットフォームは既に、新規医薬品候補の発見につながっています。.

簡単に言えば、Deep Genomics は生物学における RNA の複雑さを解明し、新たなターゲットをdentし、何千もの可能性を評価して最適な治療候補を決定します。.

11. エイダヘルス

Adaはベルリンに拠点を置くヘルスケア企業で、エンドユーザー向けにセルフアセスメントアプリケーションを提供しています。当初は医師向けのサービスとして開発されましたが、2016年に患者の理解度に合わせて改良されました。約1,300万人のユーザーを誇り、年齢や性別で分類された類似患者の症状と報告された症状を比較することで、特定の診断の統計的確率を推定します。アプリは英語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、スワヒリ語、ルーマニア語、フランス語など、複数の言語に対応しています。.

以下は、あるユーザーからの独立しdent レビューです。 

ひどい耳の感染症がしばらく続いていたので、このアプリに症状を入力しました。すると、たくさんの質問が出てきて、鼓膜が破れている可能性があると表示されました。最初は信じられませんでした。その月の後半に医者に行ったところ、右耳の鼓膜が破れていると言われました。.

12. アトムワイズ

サンフランシスコに本社を置くAtomwiseは、スーパーコンピューティングを活用し、医薬品開発コストの最小化に注力しています。同社のAtomNet技術は、自動運転車や音声認識システムにも利用されているAI技術である畳み込みニューラルネットワークを採用し、膨大な分子構造データベースを分析して効果的な医薬品候補を予測します。AtomNetの予測機能は、数百万もの実験データポイントと数千のタンパク質構造に基づいており、分子間結合を評価することで有望な医薬品候補のdentを促進します。Atomwiseは、サノフィと12億ドルの研究提携を結び、AtomNetプラットフォームを活用して最大5つの医薬品標的を標的とする低分子化合物を発見しました。この共同研究は、構造に基づく医薬品発見にディープラーニングを活用し、Atomwiseが保有する3兆種類を超える合成可能な化合物の広範なライブラリの検索を迅速化しました。.

結論

ヘルスケアへの人工知能（AI）の統合は、単なる一時的なトレンドではなく、医療診断、治療、そして患者ケアのあり方を根本から変える変革的なムーブメントです。Google Health、Tempus、Augmedix、Atomwiseといった企業は、AIを活用して診断精度の向上、医療ワークフローの効率化、そして患者ケアの個別化を実現し、この革命の最前線に立っています。Butterfly NetworkやEnl​​iticといったイノベーター企業は、医用画像診断をよりアクセスしやすく、より正確なものにしています。Deep GenomicsやCaption Healthは、創薬や在宅ヘルスケアサービスへの新たなアプローチを開拓し、21世紀の世界的なヘルスケア課題の解決においてAIが重要な役割を果たすことを証明しています。.

これらの企業が可能性の限界を押し広げ続けるにつれ、ヘルスケアの未来は、世界中の患者の生活を向上させると約束された進歩によって特徴づけられ、ますます有望になりそうです。.