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2014年11月 2日 (日)

11/2のNHKスペシャルは"医療ビッグデータ 患者を救う大革命"でした。

最近、NHKはビッグデータづいてるな、、、震災でも何回か特集してましたね。

NHKスペシャル "いのちの記録"を未来へ~震災ビッグデータ~ をさっきから見てました。

NHKスペシャル「震災ビッグデータ2 復興の壁 未来への鍵」を見てました。

NHKスペシャル 震災ビッグデータfile3 "首都パニック"を回避せよ を観てました。

今回は医療。

http://www.nhk.or.jp/special/detail/2014/1102/index.html

では速記メモ。

今、膨大な情報のかたまり、ビッグデータが医療を変えようとしている。

トイレに行く回数、などが役に立つ?

まずは”病気を予知、命を守れ”。

新生児集中治療室。生命の危機にひんした赤ちゃんがいる。これをビッグデータで救おうとしている。スカイラーちゃん。ターナーさん夫婦の長女。出産直後は3カ月も予定日より前で1kgくらいの体重。感染症によって命を落とすリスクがあった。保育器の中で徹底した管理が行われた。しかし僅かでも細菌やウィルスが入るともう手遅れになりうる。3割近くが死に至る。

症状が現れる前に予知できれば?血液検査したくても小さな赤ちゃんではその量すら取れない。どうやって予知するか?オンタリオ工科大学のキャロリンマクグレゴーさんという研究者がやってきた。

http://hir.uoit.ca/cms/?q=node/6

心拍などのデータを常に観測する。しかし通常は医師や看護師が見るときだけ。その他のデータは捨てていた。そこで全てのデータを24時間記録することにした。さらに海外の病院にも声をかけ、世界中からデータを1000人分も集めた。それを感染症が始まる兆しを見つけるのに使おうとした。

http://globalnews.ca/news/696445/research-in-big-data-analytics-working-to-save-lives-of-premature-babies/

http://www.cnbc.com/id/101032950

まず、全データの中から感染症を起こしたデータを取り出す。判明した時点より前のデータに注目。そのうえで、起こさなかった赤ちゃんと比較。共通するパターンはある?

その結果、ある兆しが見つかった。血液中の酸素量を示すデータ。酸素濃度が長い時間低下している。心拍数も心臓の働きの低下が起こっていることが見えた。これがシグナル。

これは24時間前から断続的に起こっていた。詳しい原因はわかっていないが、ビッグデータから人の目では読みとれなかった異変を見つけた。

抗生物質を投与すべきか、それとも体に負担がかかるのでやめるべきか、、、ビッグデータを基に酸素量と心拍を見てみた。あの前兆となるパターンが現れていた。抗生物質を投与し、スカイラーちゃんは危機的状況を脱した。

キャロリンさんの経歴は?実は医療関係者ではなく金融の専門家で、株価を予想するという仕事をしていた。

ああ、数学とか物理をやっていた人が金融に流れることはあったけど、今度は金融の人が医療に来たりするのか。

でスタジオではリアルタイムで脈拍を取っている例を見る。実はTシャツに秘密があって、心拍がTシャツのセンサが読みとっている。ああ、ドコモと東レのやつかな?

http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK3002V_Q4A130C1000000/

画像2 エアロバイクの利用者がリアルタイムに心拍数を測定

ビッグデータは血圧やMRIなど、だけではなく検索ワードなども関係してくる。

ヤフージャパンに訪れる。特定のキーワードで検索する地域を調べたところ、ある言葉が増えている地域があった。2012/12/16、群馬県。それは、、、インフルエンザ。これがインフルエンザの流行を予知していた。同様に全ての都道府県でも兆しを見せていた。

次は最先端ビッグデータ病院。

http://www.jpgrid.org/event/2013/ws39_nohara.pdf

済生会熊本病院にやってきた。前立腺がんの手術を受ける西畑さん。いつ自宅に戻れるのか不安だった。内視鏡を使った手術は成功したが、2週間以上入院するのが普通だった。ところが1週間後、西畑さんは退院できた。それがビッグデータでもたらされたもの。トイレの回数まで300項目のデータを取って記録した。

手術のあと、安静期間がある。そのあとリハビリ期間がある。そして退院。

この病院の場合退院までは平均2週間だが、まれに1週間で退院できるひとがいた。過去の6年分のデータを集め、早く退院できるのはどういうことか?と調べた。手術時間や手術中の出血、、、、ではなかった。関係が強かったのは、食事再開の早さ、点滴期間の短さ、そして最も強かったのは痛み。今まで痛いと言えばリハビリが遅れ退院が長引いていた。

それで痛みの段階を0~10であらわしてもらって記録することにした。3以下になれば原則リハビリを始めることにした。4以上でも薬で痛みを取り、積極的にリハビリをする。

早く始めると体力の回復に繋がり、早期の退院ができる。他の病気の退院機関についても調べた。脳梗塞で波自力で尿を排出できるかどうか。

あと、転ぶ病院と転ばない病院がある。転ばないためにはベッドに転倒・転落防止センサがついていたりして、未然に防ぐが、、、

http://www.technosjapan.jp/product/sensor/2012/0520144956.html

センサが反応した回数は年間で60万回にものぼり、やってられない。人手がない、、、それをビッグデータを使ってみてみると?夜8時からの2時間が非常に多かった。で勤務シフトと重ねると4人で40人をカバーしているという問題がわかってきた。

次は、町ぐるみでぜんそく激減。

アメリカケンタッキー州。ぜんそくが10人に1人という高い割合の町がある。ルイビル市。

ある臨床試験に参加したところ発作が劇的に減った人がいる。

吸入器を持ち歩いているが、そこに青い部分が。これは何?市役所に行ってみた。

青いところはセンサだった。場所や時間のデータが使った時に記録される。発作がでたときは吸入器を使う。センサがそれを感知、スマートフォンにデータを送り、それをデータセンサに送る。それで発作の原因を探るのだ。データを詳しく見ると、発作が起きやすいところは散歩コースの途中。乗馬クラブの近く。馬の毛が発作の原因になっていたとわかった。

300人の臨床試験のデータから、発作が起きる原因がいろいろわかってきた。鳥小屋のある農園、古い建材などなど。

それでも0にはならない。さらに調べると、発作が多いホットスポットがあることが分かってきた。そこに多くの患者が住んでいる?いやそうでもない。

天候や風向きと発作の関係は?南西の風が関係しそうとわかってきた。何らかの原因物質がホットスポットに流れている。その場所付近に市はセンサを並べてさらに深い原因を調べようとしている。

プライバシーの問題はやはりある。医療情報は患者にとっては重要で、きちんとした説明と同意は必要。どのように扱うかの基本ルールはこれから作っていかないといけない。

今年8月、がんの治療に繋がる大発見があった。

P53という遺伝子の働きをコントロールするタンパク質を見つけた。それは人工知能プログラムのワトソン。全く関係ないと思われていたのを見つけた。

http://www-06.ibm.com/jp/press/2014/09/0202.html

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