パーソナライズされた健康サービスのため
AI学習用データ構築
データ信頼性検証事業に集中
釜山医療修学センターは釜山市知能型ヘルスケア企業支援事業などを支援した。 /釜山医療数学センター提供 身体情報(年齢、身長、腰周りなど)と健康検診履歴、生活習慣(飲酒、喫煙)または療養院で計る生体信号まで。釜山（プサン）の情報通信技術（ＩＣＴ）企業エスシティは、このような情報を学習用データにして人工知能（ＡＩ）が推薦する個人カスタマイズ型健康サービスを開発する計画だ。東亜大学経営情報学科とコンソーシアムを構成し、国家修理研究所釜山医療修学センターの助言を得た。
学習用データはヘルスケアサービス運営システム情報を含む「ニューラルネットワーク」を経て△慢性疾患△薬物副作用△運動推薦△栄養推薦などに対する評価等級を付けたり、健康モニタリング又は地域病院まで推薦する。ニューラルネットワークに含まれる情報も多様であり、高血圧など各種成人病関連情報とこれに関連した薬物と運動または慢性疾患の有無などが含まれる。これらの情報はそれぞれ慢性疾患リスクグループの分類と健康評価と予測グレードに再分類され、ニューラルネットワークを構成する変数で生成されます。
ソ・チャンソンエスシティ代表は「釜山医療修学センターの助けを借りて個人情報保護次元のブロックチェーン技術を連携するなど、サービスが可能な構造の学習データを作ってきた。 AX（AI転換）の流れが早くなっており、やや競争力を失うこともある。来年上半期テストを経て下半期直ちに商用化する計画だ」と明らかにした。
○AIで医療問題解決
イメージを拡大 エスシティのAIベースの健康推薦アルゴリズムを構成するニューラルネットワークには、複雑な微分計算式が活用される。学習用データのサービス利用者の個別情報とニューラルネットワーク項目を構成するヘルスケアサービスオペレーティングシステムに含まれる変数との関連性を精密に計算するわけだ。
釜山医療数学センターの役割はここにある。ニューラルネットワークに沿って複雑に絡み合った変数間の関係性を解明するために、それぞれの状況に応じた微分式を含むアルゴリズムを適用することです。ユン・カンジュン釜山医療数学センター長は「ニューロンの強度を強くすることは実際の環境を正確に計算する微分式の役割」とし「未知数だけのデータが必要なので、AIの精度を高めることは結局正確なデータをどれだけ確保したのかにつながる」と強調した。
釜山医療数学センターは釜山大病院整形外科とともにAI基盤の顔形態予測技術を研究した。 X線映像を学習し、両顎手術後の顔の形態を事前に予測する。東亜大病院とは長時間姿勢維持が難しいアルツハイマー患者のための磁気共鳴映像（ＭＲＩ）データ復元技術を開発した。 MRI初期15分画像と後期15分画像を入力すると、中間段階画像を予測して復元する。昨年特許登録を終えた。精度は95%に達する。
○データ信頼性検証機関が目標
釜山医療数学センターは２０２０年に試験事業として発足した機関だ。国家修理科学研究所の分院概念だ。昨年まで釜山医療修学センターは釜山大病院や東亜大病院をはじめ、様々な企業と共同で技術を開発して移転してきた。医療数学生態系造成支援事業や口腔疾患改善のためのAI学習用データ構築などの政府・公共機関事業を遂行し、地域バイオ産業生態系育成に先駆けた。
現在、釜山医療修学センターは試験事業を終え、釜山分院体制稼働のための準備段階に入った。国家修理科学研究所と政府の分院設立承認が終われば、江西区エコデルタシティ医療クラスターに入居し、数学知識に基づくデータ信頼性検証事業を重点的に推進する計画だ。
ユンセンター長は「普及型で作られたＡＩアルゴリズムも実際の適用現場で多様な変数によって誤差が生じる」とし「データ品質検証に焦点を合わせて地域バイオ産業エコシステムを仮定する」と話した。
釜山＝ミンガンテ記者 [email protected]
#釜山医療数学センター産学病院協力バイオエコシステム革新