2019年12月02日

2001年時点で約3200億円かかったヒトゲノムの解析コストは約10・6万円まで下がった。何カ月も要した解析作業も1時間足らずで済む。

週刊東洋経済 2019年10/12号 [雑誌]
週刊東洋経済編集部
東洋経済新報社
2019-10-07

「テジ・コーリ(起業家)著:AIとバイオテクノロジー融合が爆発的価値を生む、週刊東洋経済、2019.10.19」は参考になる。概要を自分なりに纏めると以下のようになる。
1.人工知能(AI)とバイオテクノロジー(生命工学)は私たちの生活をよりよいものに変え、さらなる長寿をもたらす可能性を秘めている。これら2つの技術が組み合わさったときのインパクトが過小評価されているように思う。AIと生命工学は目覚ましい進歩を遂げている。生命工学のコストパフォーマンスは急速に向上し、2001年時点で約3200億円かかっていたヒトゲノムの解析コストは約10・6万円まで下がった。10年前には何カ月も要した解析作業も1時間足らずで済むようになっている。
2.AIも現在のペースで進化が続けば、世界的な経済効果は30年までに約1660兆円に達すると試算される。これは現在の中国とインドの経済力を足し合わせた額よりも大きい。実際の経済効果はこの程度では済まないだろう。AIの応用範囲は広く、この技術はいずれ私たちの日常の隅々にまで浸透していく。経済効果もインターネット革命の3-4倍になる。従来の調査ではAIと生命工学が別々に分析されているため、両技術が融合したときの相乗効果が十分に考慮されていない。例えば、AIと生命工学が組み合わされば、臓器移植などの医療は劇的な発展を遂げる可能性がある。米国では11万人以上の患者が臓器移植を待っているが、移植可能な臓器は毎年何千という単位で廃棄されている。患者とのマッチングに限界があるためである。
3.ビッグデータとAIを用いれば、マッチングは飛躍的に向上しうる。医学的に適合しない患者とドナーを多数集め、その中で適合する患者とドナーを引き合わせるドナー交換腎移植の仕組みは現在でも存在する。これをAIによって大規模化すれば、干し草の中から針を見つけ出すような高度なマッチングが可能となる。事実、00年にドナー交換腎移植が始まって以来、AIが発掘したドナーから腎移植を受けた患者は6000人近くに上る。
4.AIの可能性を解き放つには生物学的な制約が最大の障壁となる。亡くなったドナーからの臓器移植は時間との戦いになるため、AIにより世界中のデータから適合する組み合わせを見つけ出せたとしても、現実には地理的に遠く離れた患者とドナーを組み合わせることはできない。こうした状況を大きく変える可能性があるのが生命工学だ。生命工学の領域では、臓器の保存・蘇生技術の開発企業が何社も存在するため、いずれは常温でも数日間は臓器を移植可能な状態に保てるようになるかもしれない。その結果、臓器を搬送できる距離が伸びれば、患者とドナーの組み合わせの裾野は大きく広がる。
5.こうした技術革新は臓器移植にとどまらず、医療全体に革命をもたらすことになる。先端技術には倫理的な問題がついて回る。例えば、AIのアルゴリズムには患者の経済力を反映させるべきか。あるいは、遠く離れた国の患者の医学的適合性が近隣の患者をほんのわずかな差で上回った場合、臓器はどちらの患者に与えられるべきか、という問題の解決が必要である。救える命の多さを考えると、先端技術の導入を優先すべきである。
6.AIと生命工学が急速に進化しているのは、それだけ大きな可能性があるからである。組み合わせで開く可能性は大である。



yuji5327 at 06:43 
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池上湖心 プロフィール
○略歴
大東文化大卒、
在学中 上條信山に師事
書象会に所属、書象会理事
審査会々員
○作品展の開催
・主宰している「さざ波会」
 作品展を毎年8月開催
(於:稲毛ギャラリー)
○公募展の受賞、入選
・日展入選
・読売書法展(現在理事)
 読売奨励賞
 読売新聞社賞
・謙慎展(常務理事)
 青山賞、春興賞の受賞:2回
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