什麼才是真正有助於醫療的AI開發？在此前介紹的2個案例中，最初都是醫學家強烈希望解決醫療現場的課題，對此，研究人員將「目前的AI技術能做什麼」設定爲課題並進行AI開發，嘗試使用實際的醫療資訊，再將其結果回饋給AI技術開發，以此研發出可用於醫療現場的AI。上述理想的生態系統爲什麼能夠建立起來呢？東北大學研究生院醫學系研究科醫學中心教授宮田敏男表示:「這是開放式創新、跨行業協作以及積累經驗的結果。」
宮田敏男教授（供圖：東北大學）
過去以低分子化合物醫藥物爲中心的醫療，因抗體和蛋白質等生物製劑，也即生物醫藥的出現而發生了巨大變化。進入21世紀以來，隨着基因療法、細胞療法、核酸藥物等新手法的出現，過去以多數患者爲物件的「福斯冶癒」開始向個人化醫療轉變。另一方面，醫學也從病理學、生理學向生物化學、分子生物學隊形變換，醫學工程學和資訊工程學的引入，又進一步使醫學隊形變換步入新的階段。
宮田教授表示：「作爲醫療創新的領導者，學術界的作用越來越重要。不僅需要化學和生物學，還需要工程學和資訊學的科學技術以及相互結合，跨領域融合的開放式創新正變得日益重要。像過去那樣由一家製藥企業承擔全部開發工作的方式已變得很難，初創企業與IT企業等的跨行業合作變得不可或缺。大學的研究也類似，醫學家主導的臨牀試驗等轉化型研究很難全部由公共資金資助。包括風險投資在内，如何活用風險資金來推進研究開發很重要。另外，一所大學所能做的事情是有限的，多所大學聯合起來才能發揮出巨大的力量。超過20所大學醫療機構通力合作，才使得醫學家主導的臨牀試驗得以實施。」
圖 實施醫療AI的團隊（供圖：東北大學）
實際上，宮田教授所在的東北大學醫學中心正在以開放式創新的方式開發PAI-1抑制劑等醫藥物、超細內視鏡等醫療器械，以及此次介紹的醫療器械軟體(人工智慧、AI)。
不同於醫藥物和醫療器械，對AI開發而言，跨行業合作尤爲關鍵。宮田教授表示:「AI在醫療上的活用是一個隱藏着巨大可能性的課題，但在研究開發中扮演重要角色的參與者們都有其各自的課題。醫學家和醫療機構雖然熟知醫療的課題和問題（需求），並擁有豐富的醫療資料和想法，但由於缺乏AI知識和與AI供應商建立的供應網路，無法着手進行具體的研究開發。另一方面，擁有AI技術的IT供應商雖然對醫療領域的應用感興趣，但由於與醫學家和醫療機構建立的網路較少，且在醫療需求和‘藥械法’等藥事行政方面的經驗也不足，難以在醫療現場開展正式的開發。此外，對於希望將AI的醫療應用商業化的出口製藥及健康科技企業來說，從研究到商業開發全部由自身單獨因應，無論是從時間上還是從資源上來看，也都存在諸多困難。」
因此，東北大學醫學中心秉持把握醫療需求、重視醫療現場開發的觀點，基於與衆多醫學家和診療科建立的網路、在醫藥物和醫療器械的醫學家主導臨牀試驗中積累的經驗和技術，致力於作爲連接醫學家和醫療機構、擁有AI技術的IT供應商、出口製藥及健康科技企業的聯結點，構建醫療領域從AI研究到商業化的生態系統。目前爲止介紹的2個事例是其成果的一部分。在研究開發資金方面，除AMED等公共資金外，還活用了生物初創企業Renascience等參與企業的資金。
宮田教授表示：「在過去的十幾年裏，我們已經對22種未經批准的藥物開展了醫學家主導的臨牀試驗，這些經驗被運用到現在的各種專案中。在AI開發方面，目前正在進行的專案有7個左右，計劃在最近幾年增加到20個左右。透過在各種醫療領域和醫療資訊（數位、聲音、影像、本文等）上的實務，可以發現醫療AI開發的課題，並讓許多相關人員積累經驗，理解如何才能成功開發出醫用AI。大家的反復實務是很重要的。」
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【相關閱讀】
【醫用AI開發最前緣】東北大學金高弘恭教授的研究：從日常對話判斷「吞嚥功能下降」風險，減量吸入性肺炎
【醫用AI開發最前緣】東北大學宮田敏男教授的做法：最適化透析除水量，結合大資料與個人病情提高精度
