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Omixyはステルスのスタートアップで、ヨーロッパの医療検査を改善しようとしている。Theranosのように過剰なものではなく、Omixyはユーザーが自身の健康情報を長期に渡ってシームレスに管理できるようにする。

OmixyはSGH CapitalとTheFamilyの助けで150万ドルを調達したばかりだ。2016年の第2四半期にロンドンでローンチする予定だという。

Omixyに登録すると、看護士がユーザーの自宅を訪れて遺伝子サンプルを採取する。そして、全ゲノム解析と専門的な医療を合わせた検査を行う。アメリカの23andmeのように、Omixyはユーザーが簡単に遺伝子検査を利用できるようにする。

このスタートアップはゲノム解析とメタボローム解析、イクロバイオームを駆使する。多くの医者はこれらの解析手法を避けるため、Omixyがその役割を担っているのだ。Omixyの方法論を詳しく知りたい場合は彼らのサイトを確認してほしい。

Omixyは検査を行った後、ユーザーに検査結果をそのまま提示するのでなく、医師がそれらの情報を解釈して伝えるという一段階上の付加価値を提供している。Omixyのチームには医師や生物学者も参加している。もし検査結果に懸念点があり、さらに詳細な検査が必要な場合は、Omixyはユーザーを信頼できるパートナーのネットワークにつなげる。

ユーザーがOmixyのようなスタートアップを利用する理由はまだある。そもそも医師の予約を取るのは手間だ。最適な医師を探し、時間を作って、実際に足を運んで、待合室で待たされる。遺伝子検査をする場合は、研究機関に行ってから医師の元を訪れなければならない。Omixyの手順は簡単であることから、毎年検査を受けることができる。

これは病気を素早く検出することができる良い方法でもある。また、それに加えOmixyは検査結果に基いて健康な生活を送るためのアドバイスも提供する。

今後新しい検査ツールが登場した時には、Omixyは解析テクノロジープロバイダーとエンドユーザーとをつなぐAPIの役割を担うことを計画している。それは簡単に実現できることではないが、ユーザーは包括的な医療検査を簡単に受けられるべきだろう。

正式なローンチはまだ数ヶ月先だが、この付加価値のあるマーケットプレイスのアプローチが機能するかどうかにとても期待している。検査だけでなく、実際の医師からのフィードバックを提供することは、このサービスのローンチを難しいものにする。だが、そこが最も興味深い部分でもあるだろう。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

GoogleがGlassの実証研究を再検討するなか、スタンフォードの研究者らはこの端末を自閉症の子供が感情を認識し、識別するのを助けるために活用している。

スタンフォード大学の事務所ビル内にひっそりと存在する小さなオフィスでCatalin VossとNick Haberは、自宅でも自閉症の治療を続けられるよう、顔を認識してトラックする技術と機械学習を組み合わせる研究を行っている。この Autism Glass Project（自閉症治療のGlassプロジェクト）は、スタンフォード医科大学院のWall Labの取り組みの一つで、月曜日の午前中に研究の第2フェーズをローンチしたと伝えた。

このソフトウェアは機械学習を活用して、Vossが顔の「アクション・パーツ」と呼ぶ特徴を検知して抽出する。

プロジェクトの第2フェーズでは、100人の子供を対象とし、自閉症を自宅で治療するためのシステムの有効性を調査する。Autism Glass Projectのソフトウェアは、端末が向けられた人の顔の感情を識別し、端末を装着しているユーザーに対してその人の表情を言葉で表す。

画像認識を活用して感情を子供たちのために翻訳することは、ほんの最初のハードルに過ぎない。チームが取り組んでいるさらに大きな課題は、子供たちが端末から学び、最終的に端末がなくても良いようにすることだ。

「いつも装着していなければならないものにはしたくありませんでした」とHaberは強調する。

端末がない状態での学習を検証するため、チームはプロジェクトの第1フェーズを昨年ローンチした。その間、研究所内で40の研究を行った。当初、Wall Labは一台のGoogle Glass端末しか所有しておらず研究には制限があったが、Google がさらに35台の端末を寄付したこと、そして今年の6月初旬にはPackard Foundationが37万9408ドルをこのプロジェクトを補助金として寄付したことで状況は好転した。

子供たちとコンピューター画面とのインタラクションを研究した後、チームは子供たちが「周囲の環境と関わる」ことができる第2フェーズを設計したとVossは話す。彼らのチームは、MITのMedia Labが開発した「Capture the Smile（笑顔をつかまえよう）」というゲームを研究に採用した。

このゲームでは、Glassを装着した子供たちは特定の表情の個人を探す。このゲーム内のパフォーマンス、そして動画分析とクイズ内容を合わせてモニタリングすることで、各研究参加者の持つ自閉症の「数量的な自閉症状の表現形」を導き出すことができる。自閉症状の身体的な表れを数値的に観察することで得られるものだ。それを長期間トラックしていくことで、チームは端末を利用することで子供たちの感情認識を助けていることを実証することができるだろう。

研究の第2フェーズは数ヶ月間に渡って行う予定だ。このプロジェクトの独自のテクノロジーにより自閉症の治療プロセスに保護者が深く関わることが可能となる。

「子供が母親にどれくらいの割合で話をしているかや、子供が母親を見ている時間などを知ることができます」とVossは言う。

この研究で子供たちは、Google Glassの端末を日に3回、毎回20分ほど装着する。Wall Labの研究者にとってそれだけの時間でも、子供たちが何を見ているかを分析することで視覚的な関わりが感情を認識するプロセスにどのような役割を果たしているかを深く理解にすることにつながるという。

プロジェクトの第2フェーズはおおがかりのようだがVossと彼のチームにとってこれはまだ多くあるステップの内の最初の方だという。Wallはこの治療法が補償され、広く利用できるようにするためには、臨床データを集め、米国医師会の承認を得る必要があるという。

Wall はこのテクノロジーが広く臨床の場で使用が認められれば、このチームの自閉症治療のボトルネックを広げるという目標を達成できると話す。現在この研究には100名ほどの参加者がいるが、研究を続けることでこれまでにない広範なデータセットを獲得し、ソフトウェアと技術を改良していくことができるだろう。今日から彼らのウェブサイトで、プロジェクトの参加希望者の受け付けを開始している。

彼らのテクノロジーが広まるのはもう少し先のことだが、この技術は自閉症のスーパーヒーローを描いた小説のシリーズにも取り上げられている。Alexei Russell著の「Trueman Bradley」シリーズの2つ目の本で、主人公は感情を「見る」ことができる眼鏡を受け取る。これは、Voss、Haberと彼のチームへの賞賛だ。

「考えてみると、私たちは自閉症の子供たちにスーパーパワーを与えているのとそう違わないようです」とVossは話す。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

AppleはResearchKit のプログラムにおいて新たに3校の大学とパートナーシップを組み、3つの研究に対応する。今回Appleは 自閉症、 てんかん、メラノーマの調査研究を手助けすることとなった。

ResearchKitのおさらいだが、これは研究者が特定の研究目的のために患者の同意を得て、アンケート調査や参加者にタスクを行うように依頼できる一連のツールだ。ResearchKitで研究者はAppleの端末を研究に活用することができるようになる。

ユーザが情報を共有することに同意した場合、研究者はiPhoneやApple Watch、さらにはiPadやiOSのアクセサリからデータを収集することができるようになる。血圧や血糖値などを簡単に計測することができる。研究者は端末に内蔵されている加速度計、ジャイロスコープ、心臓モニター、GPSセンサー、マイクなども活用することができる。

デューク大学は自閉症の研究を行っている。彼らは、前面のiPhoneのカメラを利用して、幼い子どもの動画に対する反応を感情を検知するアルゴリズムで測定する。それにより、子どもがまだ幼い年齢でも自閉症のサインを早期に発見できるようになる。

ジョンズ・ホプキンス大学はEpWatchアプリを開発した。Apple Watchにも加速度計を搭載しているため、てんかん発作の始まりと継続時間を計測するのに最適だ。発作を検知した場合には、家族などに通知することができる。発作のデータを他の患者の大量のデータセットと比較することは、病の理解につながる。

オレゴン健康科学大学はメラノーマの研究を行っている。写真を使用して、ほくろの拡大とメラノーマのリスクについて詳細な研究を行う。最終的に同大学は多くのほくろの写真を解析することで、メラノーマの検出アルゴリズムを構築する予定だ。

ResearchKitには新しく能動的に行う共通タスクのモジュールもフレームワークに追加された。ResearchKitで聴力の衰えの検出、刺激に反応するまでの時間、歩行テスト、記録テストといったタスクを製作して、研究に活用することができる。

ResearchKitの目的は医療研究への参加をもっと身近にすることだ。そして現在、研究者がユーザーと協力したい場合、そしてユーザーがApple端末を保有していればそれができるようになった。ResearchKitはすでに喘息、糖尿病、パーキンソン病などの研究のために用いられている。10万人がすでにResearchKitの調査に登録している。

これが重要なのは大手コンシューマー向け電子製品企業しか、大規模なデータに基づいた研究に必要なコンシューマーへのリーチを実現できないからだ。世界中でiOS端末は何千万台と利用されていて、そのユーザーベースのほんの数パーセントしかResearchKitの研究に登録しなかったとしても、医療研究において意味のある影響をもたらすことができるだろう。

AppleはResearchKitから何も得ることはない。Appleはフレームワークに定期的に新機能を追加するなど改善のためにリソースを提供している。AppleがResearchKitを重要な取り組みに位置づけていることでResearchKitはなおさら素晴らしい取り組みになっている。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

本日、ニコチン依存症向けの治療アプリを製作するキュア・アップがBeyond Next Venturesから約1億円を調達したと発表した。今回TechCrunch Japanは、キュア・アップの代表を務める佐竹晃太氏に話を聞いた。キュア・アップは、佐竹氏が2014年7月に立ち上げたスタートアップだ。佐竹氏は呼吸器内科医として日本赤十字社医療センターなどに勤めた経験のある医師でもある。また上海の中欧国際工商学院でMBAを取得し、さらには米国のジョンズ・ホプキンス大学で医療インフォマティクスを修めている。

キュア・アップは医薬品や旧来の治療方法ではなく、患者の身近にあるスマートフォンを治療の一環に取り入れるアプリを開発している。現在着手しているのは、慶応義塾大学呼吸器内科学教室と共同開発している「CureApp禁煙」アプリだ。このアプリは現在、医療機器として承認されるための臨床試験を行っている最中だという。「アメリカでは医療にITを活用することが進んでいて、医療とITを組み合わせたサービスの効果が実証されています」と佐竹氏は言い、キュア・アップのアプリでも高い効果が得られるよう開発を進めているという。近い将来、患者が禁煙外来を受診すると、処方の一環としてアプリが提供できるようになることを目指している。

アプリの仕組みとしては、患者はその日の体調をアプリに登録すると、アプリに組み込まれたアルゴリズムが医師の代わりに入力した情報と患者の禁煙ステージを鑑みて、適切な医療情報やガイダンスを提供するという。ガイダンスの具体的な内容について佐竹氏は言及しなかったが、アプリは診療行為を担うと強調する。患者の担当医師は、患者がアプリに登録したログを確認することで体調の変化を知り、治療計画の策定に役立てることができるそうだ。

「スマートフォンを介した治療により、これまで病院の中でしか提供できなかった医療を患者がどこにいても届けられます」と佐竹氏は言う。これまでのヘルスケアアプリの多くは病気の予防に特化したものが多かったが、キュア・アップは治療に特化したものを提供していくそうだ。

Apple端末のヘルスケアアプリやNoomなどの食生活や運動をトラックできるアプリが普及し始め、ヘルスケアの分野に注目が集まっている。ニコチン依存症を含め、うつ病などの精神疾患、あるいは糖尿病やパーキンソン病などの慢性疾患は長期に渡る体調管理が治療にとって重要だ。今後もモバイルやウェブを活用し、便利でそれぞれの患者に応じた医療サービスが登場してきそうだ。

編集部記：Arun Guptaは、Crunch Networkのコントリビューターである。Arun GuptaはQuartet HealthのファウンダーでCEOである。Quartet Healthは、行動習慣上の健康管理テクノロジー企業で、医療提供者と行動習慣における医療従事者のシームレスなコラボレーションを可能にする。

電子医療記録（EMR）は普及してきているが、まだ必要なことがある。EMRは医療の改善やデータのやりとりを前提に設計されているが、各記録をつなげるレイヤーがまだ欠如している。医療提供者は相変わらず電話やFAXでコミュニケーションを取っている。患者も個人の医療履歴を病院の予約の度に持ち歩いたり、記憶を頼りに伝えている。

しかし、私はヘルスケアに起きるだろう次世代のイノベーションの見通しは明るいと考えている。EMRの上を横断するアプリができるだろう。EMRは「閉鎖的」であるべきだと多くの人は考えているが、サードパーティーのソリューションと上手く連携することができると証明した者もいる。Athenahealthはその内の一社だ。彼らは外部のアプリとEMRを連携させた先駆者だ。更には、医療提供者のパートナー向けのサードパーティー・ソリューションのマーケットプレイスを構築している。

アプリがiPhoneをタクシーを呼んだり、心拍のモニタリングをしたり、食料品の配達依頼をしたりするツールに変えたようなことがEMRでも起きる。EMRの上に広がるアプリは、医療提供者が自身のワークフローを管理し、情報共有を円滑にすることで、患者に遅滞なく整った医療を提供することが可能となる。インターネットに接続したヘルスケアのテクノロジーで最も重要な部分は、医療関係者同士のコラボレーションが可能になることだ。

医療提供者のコラボレーションは医療のどの分野においても重要なことだ。しかし、行動習慣の健康管理（メンタルヘルス、そしてアルコール依存などの物質使用障害）の分野においてもそれは揺るぎない事実だ。コラボレーションの欠如がもたらすコストは非常に高くなる。その理由は、多くの場合、人の行動習慣の状態と身体の健康状態が密接に関連しているからだ。

 

最近の研究で、喘息を持つ人がうつ病を発症する確率は2.5倍になることが分かった¹。別の研究では、タイプ1と2の糖尿病患者は、生涯の内に大うつ病を患う確率が2倍高いことを示唆した²。

他にも多くの証拠が、行動習慣の状態と身体の健康状態が相互に関連することを裏付けている。身体的な疾患はメンタルの不調を引き起こすことがあり、メンタルヘルスの悪化は病を発症するリスクを高めるのだ。

慢性的な病の患者で、更に行動習慣上の疾患を持つ者はヘルスケアシステムに大きな影響を与える。医療費にかかる金額は、行動習慣に問題のない同様の慢性病の患者より平均で50から175%以上増加する。これは患者にとってもヘルスケアシステム全体にとっても負担となる。また、現在アメリカにおけるうつ病と認められるケースの半数近くは治療を受けていない。プライマリーケアの場面で病に気づき、指摘された場合でも、診断が混同される場合もある。

一方、私たちの研究分析では、行動習慣分野の医療提供者から治療を受けた患者の場合、総額の医療費は最終的に低くなることが分かった。またMillimanは、身体面の医療と行動習慣のヘルスケアサービスを統合した商業マーケットには年間で合計1620億ドル規模のビジネス機会 があると予測している。重要なことは、業界がテクノロジーの力を借りて、フィードバックのあるコラボレーションを促す時が来たということだ。

メンタルヘルスの治療を求める患者はこれまで高額で手続きが面倒な上、偏見の目で見られるシステムを利用しなければならなかった。しかし、遠隔医療のイノベーションが市場の力学を変えている。1DocWayは、遠隔の精神医療のプラットフォームをブラウザベースで提供し、イノベーションを促進している。

ウェブカメラとインターネット接続さえあれば、患者はプラットフォームにアクセスしてメンタルヘルスの医療提供者とつながることができる。患者が望む形で、彼らが最も安心できる環境から利用できる。また、医療環境が整備されていない場所や郊外のコミュニティーにいる患者にとって、そもそも治療を受ける術がないということが問題で、それが医療を受ける際の障害になっていた場合が多い。

また、医療提供者の視点からも、テクノロジーを採用するコストはその効果に見合うものだと言える。サウスカロライナ州のメンタルヘルス部門でジェネラル・カウンセルを務めるMark Binkleyは、US Newsに多くの緊急救命の患者は、対面で精神科医とのコンサルティングを行うまで、そこに留まることが許可されることについて詳しく説明した。

どの緊急救命医に尋ねても、これは大きな課題であると答える。この問題を解決するためにサウスカロライナ州は、インターネットで精神科医との面会を行うリアルタイムの診察を導入し、成果を上げてきた。これまで2万2000回の診察が行われ、参加病院の医療費の累計削減額は、患者の一つの病の治療につき1400ドルになった。また多くの場合、実際の面会より、遠隔医療の方が患者の満足度が高いことが分かった。

もう一つ、行動習慣のヘルスケアテクノロジーで進化した部分はツールだ。スマートフォンのアプリ、ウェアラブル端末、オンラインの自助コミュニティーなどが挙げられる。患者はこれらを利用することで、自分の行動習慣の状態と慢性的な疾患の健康状態を管理することができるようになった。認知行動療法（CBT）は、これまで面会する形式のセラピーを行ってきたが、myStrengthのような企業は近年、この治療法をコンピューターからでも利用できるようにした。

CBTは、患者に自身のネガティブな思考や行動を認識して再構築する技術を教えるもので、うつ病、不安や不眠症の改善に高い効果を発揮する。病への偏見や地理的な理由で対面での治療を躊躇していた患者は現在オンラインCBTといった治療に向かっている。多くの保険会社もこれらの治療法に対応し始めている。

いくつかの企業は、スマートフォンで行動の変化を検知する方法を開発した。行動の変化からユーザーの精神状態について多くのことが分かる。Ginger.ioは、動き、テキストや電話のやりとりのパターンといった情報をユーザーのモバイル端末のバックグランドで収集 する。その情報から、特定のメンタルヘルス障害につながる危険性のある行動を検出することができる。

例えば、ユーザーが他の人と連絡せずに孤立するパターンを示したり、何日か続けて仕事を休み自宅から離れなかった場合、会社はその人がうつ病のリスクに晒されていることを検出できる。それを元に、治療のために適切な処置ができるように介入することができる。

特定の市場に向けた電子健康記録（EHR）システムの登場により、行動習慣のヘルスケア提供者はテクノロジーの恩恵を受けている。行動習慣の医療機関は、他のプライマリーケアを提供する医療機関とは異なるワークフローで運営しているため、既存のEHRのベンダーはこの分野の医療従事者のニーズを満すほどには成熟していなかった。Qualifactsといった企業は、行動習慣医療に特化したEHRのソリューションを牽引し、メンタルヘルスケアの対応や医療サービス管理の市場に変化をもたらしている。

簡単に言えば、医療が価値を主軸とした方向に転換することで、ヘルスケアのステークホルダーは、医療機関が協力しないがためにかかるコストを受け入れることができなくなったということだ。遠隔医療のソリューション、モバイルアプリ、EHRといった行動習慣向けのテクノロジーがそれぞれをつなぐことになるだろう。

中核となるシステムを設置し、絶えず進化を促していくことで、テクノロジーは医療システムが患者と向き合う方法を再構築する強大な力となるだろう。行動習慣上の健康と慢性疾患の治療のためのマネジメントは今に統合することになる。患者の生き方、そしてそれぞれの組織は、それを必要としている。

参照：
¹ Strine TW, Mokdad AH, Balluz LS, Gonzalez O, Crider R, Berry JT, Kroenke K. “Depression and Anxiety in the United States: Findings from the 2006 Behavioral Risk Factor Surveillance System.” Psychiatric Services, vol. 59, no. 12, 2008.
「アメリカにおけるうつ病と不安障害：2006年の行動習慣リスク要因調査システムからの考察」

² Gonzalez JS. Depression. In: Peters A, Laffel L, eds. Type 1 Diabetes Sourcebook. 2013:169-179.
「タイプ1糖尿病ソースブック」

³ Quartet Health Analysis, 2015.
2015年、Quartet Healthによる分析結果

⁴ Quartet Health Analysis, 2015.
2015年、Quartet Healthによる分析結果

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

聴診器は数カ月後に200才の誕生日を迎える。医療に大きなブレークスルーがあった1816年から聴診器は今でも医者に訪れた際には必ず目にするものだ。聴診器は医療を象徴するものにもなっている。

この200年間、聴診器はほとんど変わっていない。今使用されているものは、17世紀に使用されていたものとさほど違わないのだ。心拍音を聞く方法はマニュアルなままで、心拍音の異常を判別するのは医者の耳を頼りにしている。

しかし、バークレーに拠点を置くEko Devicesというスタートアップのお陰でそれも過去のこととなるだろう。彼らが開発した機器は、Class Ⅱの医療機器としてFDA（アメリカ食品医薬品局 ）に承認された。このように承認された中で、彼らが最も若いチームだ。共同ファウンダーのConnor Landgraf、Jason BelletとTyler Crouchは、カリフォルニア大学バークレー校を最近卒業し、200才になる医療機器にデジタルな機能を与えた。

Eko Coreと呼ばれるこの機器は、一般的な聴診器に付けて使い、クラウドに心拍音のデータをストリームするソリューションを提供する。これにより、医師は心拍音を分析するのにより豊富な情報を得ることができる。

「細かい心雑音を聞き取るのは難しいのです。心拍の速い患者を診断する場合は特にそうです」とLandgrafは言う。「心臓の専門医も、心臓の音を聞くのは音楽的な耳を培うのと一緒で、習得するには5年から10年の経験が必要です」。

Eko Coreを使用すれば、医師はモバイル端末から心拍音の音波を目で確認することができ、また音量を大きくして聞くことができる。視覚と聴覚の2つの側面からデータを記録することができ、それを他の医師や病院と簡単に共有することもできる。

医師が心雑音を検知し、心臓弁の問題、動脈の塞がりを当てずっぽうではなく、特定するために役立つのだ。

疑わしい心雑音のある小児科の患者の70%は心臓の専門医を受診する必要はないという。Ekoを使うことで、何万ドルとかかる不要な超音波心臓診断を避けることができ、節約にもつながるだろう。

「医師は聴診器による診断に自信がもてない状況に度々直面し、本来必要でないにも関わらず、心臓の専門医への受診を薦めています」とLandgrafは言う。

Ekoはスタンフォード病院とパイロット検証を行っていて、全員がEko Coreの機器を研修用ツールとして使用しているという。今日からEkoは、一般向けに機器単体を199ドル、聴診器とのセットを299ドルで自社から販売する。

これから数ヶ月、チームはEko端末で集めたデータを分析するアルゴリズムの開発を進める予定だ。このアルゴリズムで心拍音から病状をリアルタイムで特定できるようになる。「心拍音用のShazam」と医師の間では呼ばれているとLandgrafは言う。

「患者の身体を傷つけずに済む方法で、医師に患者の心臓で何が起きているかを伝えることができます。これは患者と医師を結びつける強力なツールです」とLandgrafはいう。「現在、患者の心臓の圧力を知るためにカテーテルを体内に入れる方法などがありますが、手術で切開しなければならず、効率的ではありません」。

病状を検知する機能は、来年のQ1内にローンチする予定だという。LandgrafはEkoから今後、患者の身体を傷つけずに医師が患者の心臓の動きを知ることのできる他のプロダクトも展開すると示唆した。

Ekoは2013年に創業し、これまでにスタンフォード大学のStartX Fund、FOUNDER.orgのファウンダーであるMichael Baum、Shazamの共同ファウンダーなどから合計280万ドルを調達している。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

合衆国では、お医者へ行く人が一日に約1000万人いるが、その二番目に多い理由が尿路感染症(urinary tract infection, UTI)だ。ものすごく不愉快で、抗生物質による治療を必要とし、治療せず放置すると感染が膀胱や腎臓に広がって命にかかわることもある。

女性の50%がUTIの不快さを知っている、と言われるが、今日バークリーでローンチしたUqoraは、その50%の女性にソリューションを提供する。

UqoraのファウンダSpencer Gordonは説明する: “UTIになると、細菌が尿路に入り込み尿道壁に付着する。当社のプロダクトは、細菌が尿道壁に付着することを防ぎ、細胞への侵入を阻む”。

製品としてのUqoraは、感染を防ぐことが実証されているさまざまなサプリメントの成分を抽出した、Crystal Light（ローカロリー粉末ジュース）ふうの無糖粉末ドリンクで、UTIに感染する可能性を75%減らす、という。

UTIの90%は、セックス、サイクリング、スパンデックスを着用した状態でのスポーツなど、細菌が入り込みやすい長時間の運動が原因だ。そういう運動をしてから1時間以内に、Uqoraを飲むとよいそうだ。

Gordonによると、臓器の位置・形状や免疫系には個人差があるので、UTIも、なりやすい人とそうでない人がいる。とくに、20%ぐらいの女性は、UTIになるたびに免疫系の反応がより激しくなり、苦痛や不快感が増すそうだ。

Uqora粉末ドリンクは10包入り一箱が25ドルで、今日からUqoraのサイトで買える。同社は今後、このような、人体を抗生剤の濫用から守るための製品を、いろいろ開発していくという。

この件についてGordonは曰く、“抗生物質は対症療法にすぎないし、たしかに効くことは効くけど、体内のそのほかの有益細菌も殺してしまうから、人体はそのほかの感染に対してより弱くなる。また抗生物質を多用すると、それに対する耐性ができてしまうので、ほかの深刻な感染症に罹患したとき、抗生物質が効きにくくなる”。

同社は来年、抗生物質を必要とする女性のそのほかの感染症を防ぐ、一連の製品を、出していくそうだ。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

本日、IBMは大型取引行うことを発表した。医療用画像解析を行うMerge Healthcareを10億ドルで買収し、Watson Healthに加える計画だ。

Mergeの技術は、アメリカ中の7500の医療機関で使用されていると、IBMは情報を開示した。同社はこれまで合計300億ものレントゲン写真、MRI、CTスキャン画像を解析してきた。日に日にその数字は増えている。IBMの研究者は、現在の医療データの90%は画像形式であると推測している。

これまでWatsonは、自然言語処理の開発を中心に注力してきた。話し言葉や書き言葉を解析し、一定の成果を出してきた。最近、IBMはWatsonの画像や動画の理解を進める研究を始めたとIBMのソリューションとリサーチ部門のsenior vice presidentであるJohn KellyがTechCrunchに話した。

IBMがMerge Healthcareを買収に乗り出したのは、特にこの機能を披露し、診断放射線学での分野の理解と研究を促進するためだ。

IBMはWatson Healthを今年の春に発表した。データ・ドリブンのヘルスケアを促すことが目標で、医療の専門家らが協力してWatsonを活用し、ヘルスケア体験の最適化（少なくても理論上は）を目指す。

情報が多すぎる

一日に医療従事者が取り扱う情報は、人の頭脳では把握できない量になっている。医療記録は、何百、何千ページに及ぶこともあり、人間がそれら全てのコンテンツを素早く読んで理解することは実質不可能だ。

とても複雑な医療画像に至っては、訓練された医者でも、その画像と最新の医療研究、患者の医療記録などとどのように関連するかを理解するのは容易なことではない。

「スキャンと画像を映す機械は素晴らしく改良されました。とても精細な画像や動いている映像を生成できる場合もあります。医師は、あまりに膨大な画像コンテンツに圧倒されてしまいます。Watsonはこのような複雑な画像を翻訳し、医師の理解を助けます」とKellyは話した。

レントゲン技師は特に増大する情報量への対応が課題であると、IBMと協力し、Watsonの開発の初期段階から関わっている医師のElliot Siegel博士は話した。Siegelはメリーランド・スクール・オブ・メディスン大学、診断放射線医学部の副理事で教授であり、Affairs Maryland Healthcare Systemの放射線学のチーフを務めている。

レントゲン技師が扱う画像の数は、ここ20年から25年の間に100倍にもなり、医師の中には一日10万の画像を見る場合もある。全ての画像情報を処理し、正しい診断を行うには、患者のこれまでの医療記録、研究データ、更には遺伝子情報と照らし合わせる必要がある。Siegelは、これだけ多くの情報に直面する場合、コンピューターが助けになることは明らかだと話した。

「自動的に病気を検出し、測量して病を数値で表すことができます。コンピューターの助けでそれが実現できます」とSiegelは言う。

機械が医療判断をしていると懸念を覚える必要はないとKellyは説明する。これは、人同士が協力する方法に焦点を当てていて、大量の情報を翻訳して理解するために機械の力を借りるということだと言う。

Siegel博士も賛同する。「一段と早く、賢くなるコンピューター技術をどのように活かせば、素早く診断ができるかを検証しています」。更に研究を進めば、医療の専門家の役に立つためにいかにこのようなツールを活用すべきか、そして人間が得意とすることと機械が得意とすることの双方を学ぶことも必要だと話した。

Merge Healthcareの買収はまだ完了していない。規定上の問題を解決し、株主の承認を得る必要がある。これらのハードルを超えれば、年内にも取引が完了する予定だ。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）