医療AIの発展を加速するためのWebサービスを提供したい！

 

 

自己紹介（プロジェクトメンバー）

 

初めまして、このプロジェクトを立ち上げた東京医科歯科大学の医学部医学科5年の原田大輝です。

 

 

今から2年前ほど前によりAIやプログラミングに大きな可能性を感じ、独学で学び続けてきました。

同級生と一緒に勉強会を開いたり、4年時には実際に医学とIT絡んだ研究をしたいと思い、留学の際に神経のシミュレーションの研究にも関りました。

 

現在は学内の医療IT・数学同好会　T/T（ティーパーティー）の創立メンバーとして医療×ITの分野で活動しており、特に医療AIの実際の社会への応用に強い興味を抱いてます。

 

このプロジェクトには他にも医療IT企業でインターンをしたり、Web開発・競技プログラミング・医療統計・バイオインフォマティクスなどの領域で精力的に活動をしているティーパーティーのメンバー達や、理研で医療AIの基礎研究をしている東京大学の医学生など多様なメンバーが参画しています。
 

エンジニアや医療者の垣根を超えたオープンサイエンスの視点で、医療AIの発展・普及・導入を促進したいという想い、「医療AIと言えばここ！」と認知されるような場所を作りたいという想いを持ち、既存の枠にとらわれない大きな視野と好奇心を持ち、日々活動しています。

 

 

 

Apollon制作への道のり~学校のような多方面から頼れるシステムの構築を～

 

医療AIは現在一部の研究室や企業によって開発・研究がなされていますが、そのノウハウや用いられたデータは散在していたり、オープンでなかったり、アクセスがしづらい状況にあります。
 

そこで、医療AIに関するそのような情報を一本化して整理し、共有できるシステムを作れば、自由に効率的に研究・開発・学習に役立てることができ、飛躍的に医療AIの開発は進んでいくのではと考えました。
 

私たちが考えるこのシステムのイメージは「学校」です。

 

学校には図書館もあれば、研究室も、あります。そこでは、情報の共有だけではなく、頼れる教材や、実際に体験して興味がもてる機会や、議論の場もあるでしょう。私たちが目指すのはまさに、そんな学校のようなシステムの構築です。
 

「情報と人を育み、その流れを活性化する」サービス。

しかも誰でもどこからでもアクセス可能な高い、アクセサビリティ。
 

これが実現できれば、現在、医療ＡＩに関心を持ちながらも、思うように情報を集めたり議論の場を持ったりすることができずにいる学生や医師、研究者などの環境は飛躍的に向上する、非常に有用なプラットフォームになると考えます。

 

 

プロジェクトを立ち上げたきっかけ~医療AI分野の発展の加速のために~

AIは様々な領域において強力な効果が期待されています。
 

特にこのコロナ禍において、医療におけるデジタル化の必要性・AIへの期待は今まで以上に高まっています。例えば、CT・MRI・顕微鏡などを使った画像診断では人による精度のばらつきや時間のコストが課題になっていますし、新薬開発などの研究では大量に蓄積している論文やその他生物学的なデータを最大限に活かしきれていないという課題があります。
 

そこでAIを活用することで、そのようなタスクをより高精度に自動化することで、より正確で効率的な医療が実現されると期待されているのです。
 

しかし、私自身医療AIの独学をしたり、周りの医者・医学生・研究者と話したりする中で、医療AIの発展を遅らせている以下の３つの問題が現状、存在することに気がつきました。

 

①情報が散らばっている：
論文や公開されている医療のデータセットなど医療AIの関連情報がまとまっていない。現状で医療AIに焦点を当てた情報をまとめてあるWebサービスがない。

 

②学習・研究環境が分断されている：
年数回の学会やカンファレンスでようやく他の研究者と交流する、周りの様子がわからず一人で勉強を進めるしかない、同じ論文を違う研究室で何回も読み合う、などオンライン・デジタルの利点である「いつでも・どこでも・誰とでも」を学習・研究にフル活用できていない。集合知も実現されていない。

 

③臨床とのギャップ・高い敷居：
医療従事者側にとって敷居が高い。なんだか難しそう、実際にどんなことができるのかわからない、勉強もどこからどうやって始めればいいかわからない。

 

せっかく医療の現場を変革していくポテンシャルが高く、期待も高いのに、その活用のための土台ができていないのではもったいない。

 

これらの問題を解決し、もっと多くの医療者や研究者が関わり医療ＡＩの発展を加速させられるような土壌を作っていきたいと考え、今回のプロジェクトを立ち上げました。

 

 

 

プロジェクトの内容

 

これら３つの問題を解決し医療AIの発展を加速するために必要なことをメンバーで意見を出し合い、Apollonは以下の機能をまとめたWebプラットフォームとして提供することを考えています。

 

 

これらの環境が整うことで、医療AIに関する知見を得るチャンスが多くの人にとって、飛躍的に得られるようになるでしょう。そして、そのことはこの分野の今後の発展をますます加速させることになると考えています。

 

 

資金調達について

 

開発は順調に進んでおり、今回のクラウドファンディングではサービス公開後にかかるサーバー・ドメイン・API、商標登録、開発リソース・計算資源にかかる費用の1年分、そしてクラウドファンディング手数料を集めたいと考えています。

 

初期ユーザー・サポーターとして、利用してみたい方など、こういった情報を必要としている方とつながりたいと、クラウドファンディングへの挑戦を決断しました。

 

最初のクローズドな環境でのベータ版または一般公開後プロダクトの効果検証・開発・運営といった、夢の最初の一歩という段階です。
 

ここを成功させ、一気にプロジェクトを加速していきたいと考えています。ぜひ、応援よろしくお願いします。

 

 

最後に

 

誰でも自由に、しかも効率的に学習・研究・議論ができるようになることで医療AIという大きな飛躍が期待される分野の発展は加速され、より正確で効率的な医療の実現も近づきます。

 

それは、もう少し突き詰めて言えば、患者・医療者双方にとって最適な時間配分が可能になることでもあります。画像診断・情報処理などこれまで人の手では時間がかかっていたことなどが格段に速く進むようになるでしょう。

さらに、今回Apollonがうまく稼働できれば、医療ＡＩに限らず、ほかの分野でも、このようなシステムが構築されていくことが期待できます。
 

私たちは、Apollonを使うことで以下のような効果が上がることを見込んでいます。

• 網羅的で質の高い医療AIの知識のアップデートを効率よく行える。
• 論文に関する議論の中身・流れが透明化・共有される。
• 医療側からAIエンジニアへの質問・提案、またはその逆も可能になる。
• 論文の再現がアプリによってなされるのでその論文の信頼度・再現可能性について提示できる
• 論文のアルゴリズムを実際に動かすことで実際の効果・仕組みを理解できる。感動・興味を抱く。
• レベル別学習コンテンツを使うことで、医療AIへの入り口からその後までスムーズに学習できる。

私たちチームの提供するコンテンツに加えて、ユーザーが主体となってコンテンツを追加・編集し、さらにそれらに関する議論を行う、というまさに一つの学校のようなシステムによって、医療用ＡＩに関わる人たちの集合知がさらに加速し、今後の発展に寄与していくことは間違いありません。

人手不足や、長時間労働などに医療現場にも問題は山積しています。

 

テクノロジーと医療の融合は、そんな問題を解決していくための一つのセーフティネットになるのではないかと思っています。

 

より正確で効率的な医療をつくっていくために。

みなさまのお力が必要です。応援どうぞよろしくお願いします！

 

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※2021年12月24日までApollon代表原田大輝がApollonのサービスを運営したことを以ってプロジェクト終了とする。

※本プロジェクトのリターンのうち、【お名前の掲載】に関する条件の詳細については、リンク先（https://readyfor.jp/terms_of_service#appendix）の「リターンに関するご留意事項」をご確認ください。