Dr. Karim Galilはうんざりしていた。がんで患者を亡くすことにうんざりしていた。散乱する医療記録にうんざりしていた。として、様々な効果をうたう数多くの臨床試験を掌握することにうんざりしていた。多くの患者を失い、忍耐力も失いつつあったGalilは、AIシステムを構築して担当する患者を、最適な治療方法とマッチングさせようと考えた。
彼はこの新システムを、近代遺伝学の父、Gregor Mendel［グレゴール・メンデル］に因んでMendel.aiと名付け、DCM Ventures、Bootstrap Labs、およびLaunch Capitalから200万ドルのシード資金を調達してプロジェクトを立ち上げた。
Mendel.aiは、英国拠点のBenevolentBioに多くの面で似ている。大量の科学論文に目を通して最新の医療研究の情報を収集するシステムだ。ただし、Mendel.aiは、キーワードデータの代わりにアルゴリズムを用い、clinicaltrials.gov の医療文書にある構造化されていない自然言語の内容を理解して患者の診療記録と突き合わせる。この検索プロセスによって完全にパーソナライズされた一致を見つけ、候補となる治療方法と患者の適合度を評価する、とGalilは説明した。
このシステムは、膨大な臨床データの最新動向を把握しきれない医者にとって有用かもしれない。
患者もまた、数多くの臨床試験の結果を読むのは大変だ。例えば、ある肺がん患者について、clinicaltrials.govにある試験結果が500種類見つかり、それぞれに適用分野が詳しく書かれたリストが付いてくる」とGalilは言う。「臨床データは毎週更新されるので最適な適合を人間が把握するのは不可能だ」。
Mendel.aiは適合に必要な時間を短縮することで、もっと多くの命を救おうとしている。現在同社は、カリフォルニア州ベーカーズフィールドのComprehensive Blood & Cancer Center (CBCC) のシステムと統合することで、同センターの医師は患者にあった治療法を数分のうちに見つけられるようにしている。
今後はCBCCのような病院やがん遺伝子企業とさらに提携を結び、Mendel.aiを改善し、システムを提供していく計画だ。間近の目標としては、IBMのWatsonに挑戦して、どちらが良い患者の適合を見つけるかを比べてみたい、とGalilは言う。
「これは、人が生きるか死ぬかの違いだ。冗談ではない。」とGalilはTechCrunchに語った。
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（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）
