いつでも、どこにいても、安心して最先端の医療が実現する時代の到来！！

もうすぐ10月となり、毎年恒例のインフルエンザの予防接種の時期がやってきました。昨年はワクチンの数が少ないとニュースになったことから、今年は早めの受診を考えている方も多いのではないでしょうか。

インフルエンザにかかった際に、綿棒で鼻をぐりぐりされる検査。実はこの検査の精度は、60パーセントしかないのだそうです。。。

高熱に襲われながら病院にいって、再診を告げられるのはできる限り避けたいですよね。

そんな医療の現状を"医療×IT"で解決しようと動き出した企業があります。

2017年11月に創業した、「アイリス株式会社（https://aillis.jp）」です。

実はすでに、上記の検査以外でインフルエンザを99パーセント判定できる技術が論文で発表されています。のどの腫れに着目した方法で、インフルエンザは他の病気と比較して、その腫れ方とは形状や色調が明らかに異なるのだそうです。

ただし、視覚で見極める必要があり、専門医の熟練した医療技術が必要だという壁にぶつかりました。

そこで考え出した答えが、"医療×IT"でした。

皆さんは、ディープラーニングという技術をご存知でしょうか。

ディープラーニングとは、、、

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ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。人工知能(AI)の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。近年開発の進んでいる自動運転車においてもカギとなっているのは、ディープラーニングです。停止標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするのも、ディープラーニングが可能にしている技術と言えます。

多層構造のニューラルネットワークに大量の画像、テキスト、音声データなどを入力することで、コンピュータのモデルはデータに含まれる特徴を各層で自動的に学習していきます。この構造と学習の手法がディープラーニング特有であり、これによりディープラーニングのモデルは極めて高い精度を誇り、時には人間の認識精度を超えることもあります。

（参考資料：https://jp.mathworks.com/discovery/deep-learning.html）

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ディープラーニングを用いて、インフルエンザにかかった患者の画像データを大量を入力して、学習させ、それを内視鏡に組み込んで、判定させます。これにより、判定自体はコンピュータが行ってくれるため、医師は内視鏡を入れる技術のみで、誰でも同じ精度実現することができます。

沖山翔CEO自身、救命医として多くの患者と向き合い、その中で、「その病気の専門医であれば救えたかもしれない！！」という経験を幾度となくしてきたそうです。

その経験から「論文のオンライン化で医学知識は世界中の医師に共有できるようになったものの、医学技術はまだ共有されていません。AI技術でこの課題を解決し、専門医の熟練技が世界で共有されるような、そんな医療を目指します。」と語っています。

いつでも、どこにいても、安心して最先端の医療が実現する時代が、もうすぐそこまで来ており、情報社会は"知識"の共有を飛び越え、"技術"の共有が可能になる時代になってきていることを感じました。