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富士フイルムはだんだん医療へ転身しているようです。
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このようなAIが将来の生活の質を変えてくれることを願っています。

精度について補足。
「MCIの症状を持っていた患者239人のデータを20年夏にAIで解析。2年後にアルツハイマー病に移行するかMCIのままかを予測し、実際の病状と照合したところ、85%の確率で合致したという。」

移行した人としない人の内訳が書いてないのと、「精度」としか書いていないので注意です。例えば移行する人10%、しない人90%とすると何も考えずに「しない」と予測するだけで精度90%になります。

なので、専門的には下記のリンクでお示ししたように適合率P (ポジティブの過検出の少なさ)、再現率R (ポジティブの取りこぼしの少なさ)、F値(PとRの調和平均)、特異度 (ネガティブの取りこぼしの少なさ)などで議論します。なお、業界によって呼び方が変わったりします。

F値 (F-measure)
http://ibisforest.org/index.php?F%E5%80%A4
記事中、「アルツハイマー薬の開発失敗が相次ぐ背景には、アルツハイマー病に移行しない患者が臨床試験に参加し、薬の有効性を証明しにくい状況が影響している」とありますが、(1)アルツハイマーに移行する患者と(2)移行しない患者が混在すると、(1)の方で医薬品の効果があったとしても、(2)では両群に差が出ず、結果、両群での「統計的有意差」が表れにくくなり、結果的に臨床試験に失敗するという恐れを指しています。

したがって、「移行するか否か」という「予後」を判断する指標である「診断基準」は有益です。また、これにより、ある種のアルツハイマーのサインがあっても「治療をせずとも構わない」という属性の人がいれば、予防的医療などコストをかける必要がないわけですから、医療費を下げたい機関(政府など)も推奨したいはずです。

しかし、気になるのはAIという言葉です。AIが機械学習を意味し、「機械が自動で学習しだんだんと賢くなっていき、最終的に機会が判断する」ことを指すのであれば、これが世界の先端医学に応用されるまでには、相当な時間がかかるでしょう。

医学では、「(臨床研究の)根拠に基づく医療(Evidence Based Medicine = EBM)」が重要とされています。研究の蓄積は、論文として世界で公表されて初めて「成果=根拠」として認識されます。研究論文で重視されるのは、「実際に臨床投与されたときの結果」であり、この積み重ねにより治療方針が精緻化されます。

さて、本件、アルツハイマーの「予防」薬候補が有効かどうかを検討するための臨床試験で、臨床試験をする前の投与対象の選択を(該当する臨床試験の成果がないのに)AIがブラックボックスのなかで判断するという手順は認められることはないはずです。この考えが的外れとして、「(機械判断を)認めましょう」となると、「ならばそもそも臨床試験は必要ない」となります。

こういった論理は、「臨床医学」や「医薬品開発」でのベースですので、「機械に任せて・・・」ということは、今後10年や20年の内には、おそらく実用化されません。ただし、「画像の何%に病変が」などというルーチン的業務の「機械サポート」については、単なるデータを専門領域の技能を有する「医師のサポート」のために提供する場合には有益であり、すでに実用化もされています。
予測精度85%とは素晴らしい。(@@。
それと比べると、新型コロナウイルスの予測はAIも人間も当たらないのは何故でしょう。
人間に出来ない予測が出来ると話題になったGoogleのAIによる予測サービス。緊急事態宣言が出た直後の予測では、今年1月10日から2月6日までの陽性者数は234,024人、死亡者数は4,118人と出ています。
https://ledge.ai/google-covid-19-202102/
実際の結果は陽性者数120,484人、死者数は2,341人でした。
足元の実績を元にした手前の方の予測は当たって当然なので、一番遠い2月6日時点の7日間移動平均を見ると、陽性者数は1日1万人弱、死亡者数は230人程度と読み取れます。実際の結果は陽性者数2,377人、死亡者数は98人でした。ほんの1か月先の予測がこれだけ外れたら、もはやデタラメに近いんじゃないのかな。AIばかりじゃなく、人間の予測でも、昨年4月に死亡者数42万人と予測して恐怖を駆り立てたものがありました。人々が自粛したから、といったことではとても説明できないように感じます。結局は、AIと雖も正しいデータの蓄積が無いと当たらないということでしょう、たぶん。
「アルツハイマー病進行、AIで予測精度85%」というのは、AIにそこまで学ばせることができた富士フイルムさん、そしてAIを扱う人類の成果かと。最近呆け気味の私も受けて見ようかな。でもちょっと怖い気がします。「患者にどう告知するかなど、実用化に向けた課題は多い」。そりゃそうでしょうね・・・ (^^;
早期発見と早い段階で適切な医療やケアと伴走できれば本人や家族、周囲の人と過ごす時間の質がそうでない場合よりも変わるかもしれません。共生と予防が現在の認知症施策の柱。どちらも大切に、そしてどんな人どんな状態であっても社会的に包摂される地域を作っていかなければならないですね。
アデュカヌマブという疾患修飾薬(病気の進行に直接介入する薬のこと)が日米欧で、承認申請をはたし、その結果を待っているところです。

この抗体薬をどのように投与するかというところで重要になるのは、適切な患者をいかにスクリーニングするかということになります。

ということで、今各社、バイオマーカーや、フジフィルムのAIでの予測などそのスクリーニングのための様々なディバイスを開発しているところです。

島津製作所は、昨年12月に血液のバイオマーカーで、脳内のアミロイドベータという原因物質と考えられるものの量を図る機械の承認を得ました。ほかにも髄液のマーカーをに社が承認申請しています。

アルツハイマー病は、発症のごく初期から発症前へ、その介入の焦点が絞られてきているということです。

詳しくは、拙著『アルツハイマー征服』で。https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%83%84%E3%83%8F%E3%82%A4%E3%83%9E%E3%83%BC%E5%BE%81%E6%9C%8D-%E4%B8%8B%E5%B1%B1-%E9%80%B2/dp/4041091616/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=
(精度の話が記事上では甘いですが、他の人のPick的に信用できそうなので、ある程度まともなものが出ていると仮定して書きます)

「人間が職人芸で判断していたものが、AIに置き換わる」って事例がどんどん増えてるんだけど、この例は「人間がこれまで一切判断出来なかったところ」まで判断出来た例なのかな。そういう意味では一歩進んでる。AIに扱える領域が増えてるのを感じるなあ。画像を見て2値に分けているもの、というジャンルでAIに勝てる人間が現存するんだろうか。
「人間がちょっとしか出来なかったもの」がAIに出来るのは想像に難くないのだけど、「人間が一切わからなかったものがAIにわかるかどうか」はやってみないとわからないので、虱潰しにやってみるしかないのよね。
現代のAI研究がお金がかかるのはこの辺だし、「成果が出るか分からないけど研究費を注ぎ続ける」ってのが必要な例の一つ。資金力が大切。
ある疾患の有無や、進行状態を示す目安となる生理学的指標のことをバイオマーカーと言いますが、これまでは有効なものが存在していなかった今回のようなケースや、存在していてもとてもコストがかかる(検体を取得するだけでも大変な手間だったり)ようなケースにAIの判別モデルや連続値予測モデルが高い精度を示すケースは既にたくさん出てきています。
この記事にあるように、技術としては罹患の予測や治療の予後予測と同じですが、目的が少し異なります。医療におけるAIの活用対象範囲は強烈に広いです。
製薬会社が治験でAIを活用し、将来的に病気進行により薬を投与する必要性が高い患者を抽出するというのは興味深いと思いました。
前もって分かることで、今より病気の進行を防ぐことができるようになりそう。
こちらの研究のほうが有望そう

AIが認知症を顔写真だけで判断、正答率は90%以上
https://newspicks.com/news/5576665

アルツハイマー治療薬に期待してる人もいるけど、アデュカヌマブの様にアミロイドβは減ってるのに知能低下が止まらないのを考えると、少なくともアミロイドβを取り除いても進行は止まらないということをもっとちゃんと研究しないと進まない気がするなー。

https://twitter.com/SFAckley/status/1365695400062058497?s=19
大変うれしいニュースですね。富士フイルムは医療イメージングにおいてAIなどの技術を使い、未病のソリューションを強化しています。日立の医療機器事業を買収したこともその一連です。アルツハイマーは50年には1億5200万人にもなると予想されており、高齢化のなかで最大の解決されていない課題。もし、AIで将来アルツハイマーになる人を正確に予測し、予防することができたら、医療費は大きく引き下げられます。