電子聴診器 digital stethoscope

ちょっと興味があって、いわゆる「電子聴診器」を調べてみた。

日本だとパイオニアが U10 というのを製造・販売している。

以前に「これ、試作機ですか?」って感じの段階のものは、ネット上か何かで見かけたことがあったんだが、その頃より格段にデザイン性が向上していてびっくり。
ただし、データは専用アプリでしか閲覧できないようだ。

米国だと Eko というところが、かなり完成度の高いプロダクトを生産している。
見ての通りデザイン性はいい。
通常の聴診器としても使用でき、「電子聴診器」として使いたい場合は、トグルスイッチを押し込んでモードを変更するようだ。
デジタル化したデータは、ブルートゥースで iPhone・android の専用アプリに飛ばせるし、さらにそのデータに基づいて AI である程度の「自動診断」が可能なようだ。

さすが、リットマンの正規商品ラインナップに並んでいるだけはある。

おそらく、日本でも個人輸入で購入できるとは思うが、AI 判定などの機能は医療機器(電子聴診器だけでも日本の薬機法ではクラスII相当)に該当するので、この機能を日本の臨床現場でおおっぴらに使うのはちょっと差し障りがあるかもしれない。
アナログモードで使う分には問題ないと思いますが。
まあ、そこらへんは大人としての配慮を(笑)。

たぶん、こちらの方はデータも外部抽出できるかな。

 

ところで、なんで、「音」関係に興味を持ったかといえば、医療で出てくる波型データとしては、もっとも馴染み深いものだから。

同じ波型データとしては、心電図あたりはたびたび AI 研究の対象にもなっているが、こちらはあまり取り組まれていない。

電子カルテや DICOM ビューアを手がけている手前、こういったデータもデジタル化して取り込めないかと思った次第。

 

 

猪股弘明
医師:精神科医(精神保健指定医)
HorliX: developer
OpenDolphin-2.7m : developer

なお、心音図そのものの勉強は川崎先生の『心音図塾』などで。
非常によくまとまっています。

 

木を見て森を見ず、な医療画像AI自動診断

東海大・高原先生(放射線科医)のお仕事が Yahoo ニュースに載っていたので、ちょっと紹介。

MRIで乳がん早期発見 着衣のまま痛みもなし

マンモグラフィーの画像から、乳ガンの早期診断をする、というのは一昔前の医療 AI の課題としてよくあったのだが、けっこうな数の医者が「マンモグラフィー自体、かなり苦痛を伴うものなので、欲しいのは代換案なのだが、なんでマンモだけにこだわって研究してんの?」と生暖かい視線を送っていたと思う。

高原先生の DWIBS 以外にも各種方法論が提案されている。

「AI による自動診断」というのは一つの流行で、その手の研究が増加するのはわからないでもないんだが、他に決め手がありそうなときは、そちらを優先する、というのが医療人の基本的な考え方だと思う。

私も皮膚の画像から、悪性黒色腫などをひろいあげるシステムつくろうかと思ったことがあるのだが(『それは一枚の画像から始まった』あたりをご参照のほどを)、あくまで、「早期診断」レベルで、この分野の練習くらいで取り組んでいた。少なくとも、治療に繋がるような医療の本筋ではないなと思っている。

そもそも皮膚の写真を撮るダーマスコピー(dermoscopy)は、撮像条件を一定にすることが難しく、撮れた画像にしても(原則的には)皮膚表面の情報しか取得できない。
こういう状況下では、画像情報だけにこだわるのは、研究としては成立しても、実際の臨床に決定的な影響を与えるものか?と思う。

この手の研究に手を出すときは、木(画像)だけを見て森(病態)を見ずにならないように気をつけたいところだ。

 

猪股弘明(精神科医・東京都医学総合研究所客員研究員)


最近、Newsweek が、『AI vs 癌』の特集をしたのだが、

やはり、というべきか、こういう記載が・・・。

「専門の放射線診断医と同じくらい正確に(乳癌検査の)マンモグラフィーの画像を読み取れたり、皮膚科医と同じように皮膚がんを識別できたりするアルゴリズムが既に登場している」と、M.D.アンダーセン癌センターの病理医オク・チヨンは言う。「技術の進歩には目を見張らされる」

 

あー、マンモ(による乳がん検出)とダーマスコピー(による皮膚がん検出)ですか。臨床医の考えていることは、もうちょっと別のところにあると思いますけどね。

 

それは一枚の画像から始まった (2)

以前のエントリで悪性黒色腫(疑い)の写真(アイキャッチ画像参照)を掲げたが、そこでは深さ方向の情報を得るために計測系の話に触れた。が、流行りの「AI による自動診断」に話を持っていってももちろんいい。
悪性黒色腫はプライマリーケア的には

symmetry 非対称性
order 輪郭がギザギザしている
olor 色むら
iameter 大きさ
volving 変化がある

でチェックするらしい。A〜E すべてなんとも定量化しやすそうな量ではないだろうか。

ところで大阪医科大学の西澤先生が、AI が陥りがちなバイアスについてまとめた記事を( facebook 上でだか)教えてくれた。

AIのバイアスのほんとうの問題は人間が気づかないバイアスだ

皮膚ガンを見つけるシステムのエピソードが興味深かった。

 

もっと真剣な例としては、最近発表された写真を見て皮膚がんを発見しようとするプロジェクトです。後になってわかったのは、皮膚科の医者はよく皮膚がんの写真の中に大きさを示すために定規を入れる習慣があるということです。逆に、このAIシステムに与えられる健康な皮膚の写真には定規は入っていませんでした。

システムにとっては定規は皮膚がんと健康な皮膚のサンプルの写真の間にある違いに過ぎませんが、それは皮膚の上に見られるしみよりも大きな違いとして認識されました。そこで、皮膚がんを検出するためにデザインされたシステムは、定規を検出するシステムとして出来上がってしまったのです。

 

要するに、皮膚ガン(MMもたぶん含んでいる)を検出するシステムを作ろうとして、結果的に定規を検出するシステムを作ってしまった、というオチです。確かに機械的に画像を学習させていくと、この条件だと、ニューラルネットは画像上の定規が示す特徴をガンのもっとも重要な指標とみなすでしょうね。

🌟『それは一枚の画像から始まった』機械学習・AI編 などもご参考に。

 

猪股弘明(皮膚科でも放射線科でもなく精神科医

ゲーム療法

昔、将棋 AI さらには機械学習まで手を出したくて、古典的な手法でリバーシのプログラムを書いたことがある。

Reversi -AI の基本-

よかったら遊んでみてください。クッソ弱いですが。

なお、うつ病の回復過程で単純なゲームをやると効果的な場合があって、それはたぶん、頭脳に適度な負荷をかけてちょっとした達成感を味わうのが集中力を取り戻すのに適しているからでしょう。密かに『ゲーム療法』と呼んでいましたw
他には『コミック療法』 だとか『安っぽい歌謡曲聴きまくり療法』というのもありますが、それは機会があったらおいおい。

 

電子カルテ記載内容をテキスト処理したい

電子カルテのテキストマイニングに関連して。

MENTAT というのがあるらしい。
https://www.mentat.jp/jp/service/

精神科カルテからテキストデータ抜いてきて IBM ワトソンで解析、治療の難しさなどを評価・予測しカンファレンスなどで使われるらしい。

だからどうしたと言われそうだが、未来感みたいなのはある。

問題は予測精度だと思うので、関係者に問合せ中。

 

なお、私自身も OpenDolphin-2.7m というオープンソースの電子カルテの開発者なのだが(経緯は『OpenDolphin について』で)、医療関係者からそこそこ評価されているのはカルテ記載内容をプレーンテキスト(UTF-8)に書き出すファイルバックアップシステムを実装した点だ。
もともとはクライアント-サーバ間で通信障害が発生したときの臨時記録手段としてこの機能を付け加えたのだが、カルテ記載データの2次利用にも使えるのでは?という声も上がっている。
これに関しては検討中。

 

猪股弘明(精神科医)

 

その後、自然言語処理などにも実際に手を出す。
→『OpenOcean』や『 juman++ で分かち書き』など。

雰囲気つかめますかね?

 

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