AIで声を分析し病気を診断するプロジェクトとは

アメリカの医療問題に挑むAIを活用した最新事例

シリコンバレーから現役データサイエンティストのインサイトをお届けする「The Insight」。今回取り上げるのは、人の声のデータから病気を診断することを目指すプロジェクトです。

プロジェクトの名称は「Voice as a Biomarker for Health（健康の生体指標としての声）」です。まずはプロジェクトの概要を紹介します。

プロジェクトの目的は、人の声を大量に集めて、データベースを構築することです。そして将来的には、声のデータをAIで分析して、その人がどんな病気の疑いがあるかを診断することを目指しています。

神経系の疾患や障害は、人の声に影響を及ぼすことがわかっています。たとえば、アルツハイマー病になると低音でゆっくり話すようになったり、脳卒中になると滑舌が悪くなったりするのが特徴です。大量のデータを集めれば、こうした「疾患や障害と声の関係」をより明確にできます。声には病気に関するたくさんの情報が詰まっているのです。

診断に使われるデータとしては、他に遺伝情報やCT画像などがあります。しかし、それらは収集と分析に費用がかかったり、放射線被曝のリスクがあったりします。一方、声はずっと簡単に集められて、健康に悪影響もなく、費用もあまりかかりません。そのため、診断に用いるデータとして期待が持たれています。

本プロジェクトは複数の機関が共同で進めています。主導しているのは南フロリダ大学（University fo South Florida：USF）です。他には以下の機関が参加しています。

USFのYael Bensoussan博士（下図左）とコーネル大学のOlivier Elemento博士（下図右）が、共同研究責任者を務めています。

本プロジェクトは、アメリカ国立衛生研究所（NIH）の「Bridge to Artificial Intelligence（Bridge2AI）」プログラムから資金供与を受けています。

「Bridge2AI」プログラムは、2021年10月に開始されました。生物医学の分野でAIを活用できる環境を整えることを目指しており、有望な取り組みに資金を提供しています。2022年11月までに4件のプロジェクトが選定されました。

「Bridge2AI」プログラムのミッションをより具体的に言えば、「AIが機械学習（Machine Learning）を行うために必要なデータセットを用意する」ことです。すでに生物医学分野には、これまでに蓄積してきた豊富なデータがありますが、それらの多くは機械学習には適していません。そこで本プログラムによって、以下の条件を満たすデータセットを構築しようとしています。

「Voice as a Biomarker for Health」プロジェクトは4年間の予定であり、初年度はNIHから380万ドル(約5億6000万円　*$1=147円)が提供されます。その後の資金は、毎年のNIHの会議で承認される金額によって決まり、全体では1,400万ドル（20億5000万円 *$1=147円）に達する可能性があります。プロジェクトへの期待の大きさがうかがえる予算規模です。

機械学習については、関連記事「“ディープラーニングのゴッドファザー”ことヒントン教授が生み出した次元削減」で詳しく解説しました。ぜひあわせてお読みください。

「Voice as a Biomarker for Health」プロジェクトが目指していることを、より詳細に解説します。