がんの多くが進行期で発見されるという現状は、医療現場にとって深刻な課題です。これは治療の成功率を著しく下げ、患者と家族に大きな経済的・精神的負担をもたらすだけでなく、医療リソースの逼迫も引き起こしています。
私たちは、AI技術を活用した予測的診断ソリューションを提供することで、がんの早期発見と的確な診断を支援し、治療成績の向上と医療費削減に貢献するとともに、テクノロジー企業としての社会的責任を果たします。
■ 課題：進行がんの診断と医療現場の負担
現在、医療機関や患者が直面している主な課題は以下の通りです。
● 治療成績の低下と死亡率の上昇
がんが進行した段階で発見されると、転移の可能性が高く、治療の成功率が大きく低下します。結果として、患者の生存率が下がり、家族にも多大な精神的負担がかかります。
● 医療費負担の増大
進行がんの治療には高額な化学療法・放射線療法・手術・緩和ケアが必要となり、患者個人のみならず、医療保険制度や国家財政にも深刻な影響を及ぼします。
● 専門人材の不足と診断の遅延
腫瘍専門医、放射線診断技師、病理専門医などの人材が都市部に集中しており、地方や離島では診断までに時間がかかることが少なくありません。また、専門医は膨大な医療データを日々処理しており、ヒューマンエラーのリスクも存在します。
● 医療データの分散と統合困難性
電子カルテ、検査結果、画像データ（MRI・CT・X線）、ゲノム情報などが異なるシステムに保存されているため、患者の全体像を把握するには時間と労力がかかります。
● 前臨床段階でのがん兆候の見逃し
自覚症状が現れる前のがんリスクサインを見逃すケースが多く、診断が遅れる原因となっています。従来の検査手法では、微細な変化を見落とす可能性があります。
◆ 実例
乳がんの家族歴を持つ女性が、明確な腫瘍を感じてから受診した結果、すでにステージ3まで進行していたというケース。定期的なスクリーニングによって、早期（ステージ1〜2）で発見できていれば、治療コストと身体的負担は大幅に軽減されていた可能性があります。
■ ソリューション：AIによる「がん予測眼」診断支援
私たちの開発したAIソリューションは、医療データを横断的に解析し、がんの発症リスクを予測・可視化するインテリジェントシステムです。
医師の診断を補助する「予測的診断支援ツール」として、早期発見・早期治療につなげることで、患者のQOL向上と医療費削減に貢献します。
■ システムの構成と機能
1. マルチモーダル医療データの統合解析
AIが以下の多様な医療データを統合的に処理します：
- 電子カルテ（EHR）：既往歴、家族歴、生活習慣、既存のリスク因子など
- 臨床検査データ：血液検査、腫瘍マーカー、ホルモン値など
- 医用画像（Imaging）：MRI、CT、X線、超音波、PETなどをAIが解析し、医師が見落とす可能性のある微細な異常や腫瘍性変化を検出
- ゲノム・分子生物学データ：遺伝子変異、エピゲノム、バイオマーカーなど、がんの罹患リスクや治療反応性に関わる要素を解析
- ライフログ・環境因子：生活環境、食習慣、喫煙歴などの非構造データも活用
2. リスク予測モデルの構築
数千〜数万のデータポイントの相関分析に基づき、個別化されたがん罹患リスク予測モデルを構築。
無症状であってもリスクが高いと判定された患者を優先的にスクリーニング対象として抽出します。
3. 優先警告・リスク分類
AIは異常所見やリスクスコアをリアルタイムに解析し、高リスク患者を医師にアラート通知します。緊急性に応じたリスク階層化により、診療の優先順位を自動的に支援します。
4. 高精度かつ迅速な診断支援
本システムは、医師の診断を代替するのではなく、補完するClinical Decision Support（CDS）ツールです。
画像上の疑わしい部位を強調表示し、必要な検査項目を示唆し、AIによる予備的な診断を提示することで、医師が迅速かつ的確な判断を下せるよう支援します。
5. 治療反応性と経過予測
腫瘍の大きさや形態の変化を時系列で追跡し、治療の効果や将来的な転移リスクを予測。**個別化医療（Precision Medicine）**の実現を後押しします。
■ 中核技術と優位性
私たちのソリューションは、最先端のAI技術と医療専門知識を融合した次世代診断支援基盤です：
- ディープラーニング（Deep Learning）：CNNによる画像解析、RNNやTransformerによる時系列・テキストデータ解析
- 機械学習（Machine Learning）：SVM、ランダムフォレスト、勾配ブースティング等を用いたリスク分類と予測
- コンピュータビジョン（Computer Vision）：画像内の異常検出・セグメンテーション・特徴抽出
- 自然言語処理（NLP）：診療録や検査報告書からの構造化情報抽出
- ゲノミクス & バイオインフォマティクス：ゲノム解析、遺伝子発現プロファイリング、個別化治療ターゲットの抽出
- ビッグデータ & クラウド基盤：高セキュリティなクラウド環境（AWS, GCP, Azure）における大規模データの処理と保管
■ 成果と社会的インパクト
このAIソリューションにより、複数の医療機関・研究機関と連携し、以下のような成果を実現しています：
- がんの早期発見率を20〜30％向上：治療成績の改善と生存率向上に貢献
- 医療費を15〜20％削減：早期治療により高額な後期治療の必要性を軽減
- 医師の業務効率を25〜35％改善：診断支援により業務負担を削減し、医師がより重要な意思決定や患者対応に集中可能
- 国・自治体によるがん対策の戦略立案を支援：定量的かつリアルタイムな健康情報の可視化が、政策立案の根拠を強化
このソリューションは、単なるテクノロジーの進化ではありません。
医療の未来を守る使命であり、命を救うための革新です。
