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名大准教授が語る「医療AI」のリアル、「ビッグではないデータ」でどうAI開発する？
昨今はAI技術に熱い視線が注がれているが、ほとんどの場合はビッグデータを前提とした議論になっている。だが、一部の製造業や医療といった分野では大量のデータを得ることが難しいため、少量のデータをどのように活用するのかが重要なポイントとなる。スモールデータを活用した「てんかん発作予知AI」の開発を手掛ける名古屋大学の藤原幸一 准教授に、スモールデータをどのようにしてAI開発に活用するのかを聞いた。
昨今はAI技術に熱い視線が注がれているが、ほとんどの場合はビッグデータを前提とした議論になっている。だが、一部の製造業や医療といった分野では大量のデータを得ることが難しいため、少量のデータをどのように活用するのかが重要なポイントとなる。スモールデータを活用した「てんかん発作予知AI」の開発を手掛ける名古屋大学の藤原幸一 准教授に、スモールデータをどのようにしてAI開発に活用するのかを聞いた。
スモールデータしか得られない分野でのAI活用
名古屋大学の藤原幸一氏が取り組んでいるのは、スモールデータによる医療分野のAI活用だ。AIと聞くとビッグデータを元にした分析が話題になることが多い。しかし、どうやってもビッグデータを得られない分野がある。
たとえば、化学プラントには、大量のデータがあるように思えるかもしれない。ところが、異常値の分析を実施すると1日に1～2回しかデータを蓄積できない。つまり、1年間かけても、数百程度のサンプルしか集められないのである。製造業の一部では、ビッグデータが収集できないという課題がある。
そして、藤原氏は「製造業と同じ問題を、医療分野でも抱えています」と話す。たとえば、希少疾患であれば必要なデータそのものが希少で、ほとんど集めることはできない。さらに希少疾患の患者が少ないため、たとえば居住エリアが指定されてしまうだけで個人が特定されうるのだ。
心不全、脳卒中などの問題を事前に予知して、対策を行いたいニーズは非常に高い。藤原氏が取り組んでいる、てんかん発作の予知もその一例だ。これらの分野では、必要なデータを得ることが難しく、個人差も大きい。藤原氏は「スモールデータの問題は、医療AIでも同じように生じています」と話し、医療分野におけるAI活用について解説した。
たとえば、化学プラントには、大量のデータがあるように思えるかもしれない。ところが、異常値の分析を実施すると1日に1～2回しかデータを蓄積できない。つまり、1年間かけても、数百程度のサンプルしか集められないのである。製造業の一部では、ビッグデータが収集できないという課題がある。
そして、藤原氏は「製造業と同じ問題を、医療分野でも抱えています」と話す。たとえば、希少疾患であれば必要なデータそのものが希少で、ほとんど集めることはできない。さらに希少疾患の患者が少ないため、たとえば居住エリアが指定されてしまうだけで個人が特定されうるのだ。
心不全、脳卒中などの問題を事前に予知して、対策を行いたいニーズは非常に高い。藤原氏が取り組んでいる、てんかん発作の予知もその一例だ。これらの分野では、必要なデータを得ることが難しく、個人差も大きい。藤原氏は「スモールデータの問題は、医療AIでも同じように生じています」と話し、医療分野におけるAI活用について解説した。
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・実はスモールデータの分野は「利益改善の効果」が大きい
・てんかん発作予知のAIはスタンドアローンが基本
・ビッグデータは資本力勝負、日本が勝てるのは「職人の世界」スモールデータ
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