ヘルスケアスタートアップのColor Health、がん検診のコパイロットアプリでOpenAIと提携

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Image credit: Color Health

最近、動画生成 AI モデルがニュースをにぎわせているが、AI の大規模言語モデル(LLM)側でも新しい取り組みがたくさん行われている。

その一例として、OpenAI は17日、カリフォルニア州バーリンゲームにある創業11年のスタートアップ Color Health と提携し、がん専門医が最もリスクの高い患者に対してどのような検査を指示すべきかを理解するためのコパイロットアプリを発表した。

このアプリは、OpenAI の最新のマルチモーダルモデル「GPT-4o」を使用して、個々の患者の医療データとその危険因子を、常に変化する医療ガイドラインのリストと比較し、その患者にパーソナライズされたがん検診計画を作成し、まだ必要かもしれない未解決の検査を医師に通知する。

どの患者がどの検査をどのくらい早く受けるべきか? GPT-4o と OpenAI のモデルは、高い精度を維持しながら、医師が以前よりも早くこれらの質問に答え、理想的にはがんや前がん状態を早期に発見し、より迅速な治療と患者の転帰の改善を可能にすることが期待されている。

複数の医師、Color Health のコパイロットアプリの支援に名乗りを上げる

OpenAI のコラボレーションに関する投稿の中で、Color Health のプライマリケア医師 Keegan Duchicela 氏は、高リスク患者のためのパーソナライズされたがん検診計画を開発することの複雑さを強調した。

私は、高リスク患者のために個別化されたがん検診計画を策定することの複雑さを目の当たりにしてきました。ガイドラインは常に進化していますし、個々の危険因子がすぐに明らかになるとは限りません。

Wall Street Journal が報じたこの提携に関する記事によると、このアプリの追跡調査により、医師は Color Health の GPT-4o を搭載したコパイロットアプリを使って5分で患者の記録を分析できることがわかったという。

スタンフォード大学医学部教授の Allison Kurian 氏は、OpenAI のブログ投稿で次のように証言している。

私の患者の多くは、適切な治療を提供するために必要なすべての検査と評価を完了するのに数週間を要し、その間に貴重な時間が失われ、臨床医にさらなる管理負担がかかります。

がんは、心臓病に次いでアメリカで2番目に大きな死因であり、医療費の多くを占めているため、検診と治療を迅速化し改善するための努力は、間違いなく歓迎されるだろう。

Color Health とは?

2013年に Othman Laraki 氏、Elad Gil 氏、Nish Bhat 氏、Taylor Sittler 氏によって、がんリスクを評価する遺伝子検査サービス「23andMe」の競合のような存在として設立された Color Health は、それ以来、サンプル収集、臨床サポート、全50州の700万人の患者へのケアなど、がん患者の経験全般に焦点を当てている。

同社は昨年、検診や予防から効果的な管理まで包括的ながんケアを提供するために ACS(American Cancer Society、アメリカがん協会)と提携し、2024年5月には ACS と共同で、低所得者や保険未加入者を対象に今月から無料で自宅での大腸がん検診を提供し、早期発見を強化してがん関連の医療費を削減する計画で、ホワイトハウスのイニシアチブ「Cancer Moonshot」の一部として言及された。

また、患者が感染症や心臓代謝性疾患の治療を受けられるよう支援する。

Color Health の CEO Othman Laraki 氏は、OpenAI の公式ブログに掲載された声明の中で次のように述べている。

Color Health のビジョンは、がんに関する専門知識を、患者のヘルスケアに関する意思決定に最も大きな影響を与えることができる時点とタイミングで利用できるようにすることです。

アクセス可能な専門知識のビジョン

Laraki 氏は自身の X アカウントを通じて、医療へのタイムリーなアクセスの重要性について詳しく述べた。

適切なタイミングでサービスや情報にアクセスできるようにすることは、私たちができる他のどんなことよりも優れていることが多いのです。

Laraki 氏はさらに、ヘルスケアにおける生成 AI のチャンスについて次のように語った

私たちは、AI 革命が、重要な医療情報やサービスへのアクセスと即時性を向上させる最大の機会であることに賭けています。ヘルスケアの複雑さと幅広さを考えると、患者の旅の重要な瞬間に専門知識にアクセスすることが常に課題となっています。

PoC

Color Health と OpenAI のコラボレーションは、昨年の GPT-4o のリリースのかなり前から始まり、不整合なフォーマットの患者データの解釈、密集した医療ガイドラインの分析、患者データのプライバシーの保護に焦点を当てていた。

OpenAI の指導のもと、Color Health は標準的な ChatGPT インターフェースを使用して臨床ワークフローのプロトタイプを作成し、カスタム GPT モデルを使用してサンプルケースを生成した。このアプローチにより、Color Health は役に立たなかったり実行不可能なアイデアにエンジニアリングリソースを投入する前に、PoC を開発することができた。

Laraki 氏は、X に集中したアプローチを強調し、次のように述べている

生成 AI のような新しい技術では、海を沸騰させようとする罠に陥りがちです。私たちは、大風呂敷を広げるのではなく、専門家へのアクセスに制約される、いくつかの特定の、しかし非常にインパクトのあるユースケース/シナリオをサポートするために、臨床医の能力を深くスケーリングしました。

Laraki 氏はまた、OpenAI を搭載したコパイロットアプリが、GPT-4o モデルが独自に評価を行うのではなく、医師と患者をリンクさせることで、他の AI 医療アプローチとは異なるユニークなものであることを強調した。

インパクト評価のため、カリフォルニア大学サンフランシスコ校と提携

初期の結果では、コパイロットを使用する臨床医は、コパイロットを使用しない臨床医に比べ、大幅に多くの欠落した検査結果や画像診断結果を特定し、はるかに迅速に患者記録を分析できることが示されているが、Color Health と OpenAI は、外部の専門家に協力の結果を評価してもらいたいと考えている。

新しい OpenAI GPT-4o を搭載したコパイロットアプリの影響を測定するために、Color Health はカリフォルニア大学サンフランシスコ校 Helen Diller Family 包括がんセンター(UCSF HDFCCC)と提携している。

これらの医療専門家は、コパイロットの推奨事項のレトロスペクティブ評価を行い、その後ターゲットを絞って展開する。

UCSF HDFCCC のプレジデント Alan Ashworth 氏は、OpenAI のブログ投稿で、このコラボレーションに熱意を示し、次のように述べている。

私たちは、UCSF のがん患者のために、診察前のカルテ作成の効率と精度を向上させ、治療開始のコストのかかる遅れを回避できるツールに関心を持っています。

アメリカがん協会の CEO Karen Knudsen 氏は、AI 技術と臨床ワークフローの連携を賞賛した。

AI 技術をデジタル化された臨床ワークフローと組み合わせて、そのプロセスを迅速化するというアイデアは、患者とその臨床医、そして治療費を負担する支払者という、関係者すべてにとって前向きな進歩でしょう。

今後の展望

最終的に、初期臨床試験が順調に進めば、Color Health は2024年中にコパイロットアプリを20万人以上の患者に拡大する予定でだ。

Laraki 氏は、X に Color Health のコミットメントを強調し、次のように投稿した

私たちの最優先事項は品質と安全性であり、その結果、次のような重要な決定を下しています。 私たちの最優先事項は品質と安全性であり、その結果、Clinician-in-the-Loop モデル、ガイドラインに深く基づいたユースケース、検証/フェーズインに関する UCSF との協力など重要な決定がなされました。

Color Health は、コパイロットに興味のある医師や医療関係者は、[email protected] に連絡してほしいと呼びかけている。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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