公開日02 Jun 2017
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ダグラス・アダムスの『銀河ヒッチハイク・ガイド』を読んで育った人なら、「生命、宇宙、そしてすべてに関する究極の疑問に対する答え」を導き出すために設計された超知的コンピューター、ディープ・ソートをきっと覚えているだろう。知的マシンはかつてSFの世界でしか登場しなかったかもしれないが、21世紀には広く普及している現実を構成している。ディープラーニング・アルゴリズムは、業界標準を再定義する自己学習マシンの出現を可能にした。世界の人工知能（AI）市場は、2022年までに1600万ドル以上と予測されている。
長い間、FDA規制のようなプロトコルやコンプライアンス規範が、ライフサイエンスやヘルスケア分野でのモバイルやクラウドソリューションの採用を制限していた。しかし、コネクテッドデバイスやAI技術の普及により、新たな法規制の導入や既存の法規制の見直しが必要になった。
一般データ・プライバシー規則（GDPR）は、欧州連合（EU）が導入したそのような法律の1つで、この地域の複数のデータ保護法をまとめている。したがって、標準的なデータ監査を含む企業全体のモバイル戦略を、開発者やメーカーが実行に移す必要がある。このことは、膨大な量の患者データや科学データが生成・収集されるライフサイエンスやヘルスケアのような分野に関しては、より重要になる。
機械学習が人間の健康とウェルネスに多大な影響を及ぼすという、画期的な発見がすでになされている。マサチューセッツ工科大学リンカーン研究所スーパーコンピューティング・センターは、機械学習を活用して大量の患者データを精査し、よりパーソナライズされた集中的な治療法や治療法を考え出す方法を開発した。あるシナリオでは、同センターの研究者が集中治療室（ICU）から10年間にわたって収集されたデータを分析し、従来の分析システムよりも飛躍的に短い時間で、実用的な洞察を導き出した。
ディープラーニングの助けを借りてシステムを統合することにより、首尾一貫したデータ構造を構築することは、ライフサイエンス技術開発の核心である。CAx（コンピューター支援自動化）は、機能的なモデル、プロトタイプ、デバイスを考え出すために、デジタルエンジニアリングを形成し、補強している。ジョンズ・ホプキンス大学計算医学研究所の科学者たちは、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）を使って人間の心臓のモデルを開発した。このモデルは、細胞や分子レベルに至るまで、心臓の機能の様々な層を正確に再現している。このモデルは、人間の心臓が患う可能性のある様々な病気による機能不全について、これまでにない理解を提供する。このモデルのサポートにより、研究者たちは不整脈のような状態について洞察を深め、治療するためのより良い、より効果的な方法を考案することができる。
AIチップの導入により、ヘルスケアとライフサイエンスの融合型モニタリングシステムの構築が現実のものとなる。これにより、AIは21世紀の力作と位置づけられる。
ワトソンとクリックスがDNA鎖の二重らせん構造を発見したときから、ヒトゲノムのマッピングはライフサイエンス分野で最も魅力的な活動のひとつとなった。ヒトゲノムマップの解明は、これまで未知の領域であったヒトの生理機能、ひいては病気やその他の病状によって引き起こされる生理機能の障害を根本的に理解するための鍵を握っていた。AIを活用したディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）の確立は、それを大いに促進した。DNNはすでにバイオマーカーの開発につながっており、ヒトの老化研究において、治療介入の性質と程度を測定するために審議することができる。
カナダのある企業は、「遺伝子型と表現型」のギャップと呼ばれる、遺伝子組み換えの不確実性を埋めるために、遺伝子コードのリバース・エンジニアリングに取り組んでいる。各ゲノムには約600万の文字やコードが含まれており、地球上の人間の数を考えれば、天文学的なデータのプールに相当する。また、生物学は無限のランダムなテストを許さない。したがって、AIとディープラーニングは、このようなレベルの遺伝子工学を達成するための最も適切なツールとして浮上してくる。
リバース・エンジニアリングが達成されれば、精密医療、遺伝子検査、診断、治療法の開発が完全に変わるだろう。そしておそらく、"生命、宇宙、そしてすべてに関する究極の疑問に対する答え "を手にすることができるだろう。
