ソリューション
ヘルスケア
ヘルスケア分野に対して、AIは非常に強力なツールとして考えられており、デジタルヘルスを活用した取り組みが活発化しています。
ヘルスケア業界における課題と、Multi-Sigma™の適用による効果をご紹介いたします。
ヘルスケア業界における課題
データの偏りや欠損値の影響
医療データを学習する際、データの偏りが結果の予測精度に影響する可能性があります。たとえば、極端に異なるウイルスなどの陰性・陽性数により、想定通りの解析ができないことがあります。そのような状況では、本来は陰性であるにもかかわらず陽性と判断してしまう偽陽性や、陽性であるにもかかわらず陰性と判断してしまう偽陰性の取扱いは容易ではありません。偽陽性/偽陰性が重大な問題に繋がりうる事例では、単純に予測精度だけに頼ったデータ分析をしてしまうことは望ましくありません。また欠損値があることも多く、解析時の課題となります。具体的には、欠損発生メカニズムを仮定するだけでも、完全にランダムに欠損が生じると仮定するMissing Completely At Random（MCAR）、他の観測値に依存して欠損が生じると仮定するMissing At Random（MAR）、欠損しているデータ自体に依存して欠損が生じると仮定するMissing Not At Random（MNAR）などのさまざまな想定が存在します。また、欠損値の処理方法（補完方法）にも、多重補完法（Multiple Imputation）やLOCF（Last Observation Carried Forward）、BOCF（Baseline Observation Carried Forward）など、多様な手法が存在する中、それらのデータ処理を個々人が行う負担は非常に大きいです。
透明性と解釈可能性
ヘルスケアにおいては、どのようにして診断や治療の提案に至ったかを医師や患者が理解することが極めて重要です。たとえば、診断においては、AIが病気の有無を判定した場合、どの特徴量がその判断に寄与したかを説明できなければ、医師が最終判断を下す際のサポートにはなりません。同様に、治療提案システムにおいても、患者に投与される薬の選定理由が不透明であれば、患者の同意や治療への納得を得ることが難しくなります。しかしながら、多くのAIモデルはブラックボックス型であり、予測結果やその理由を説明することが簡単でないため、医師や患者の信頼を得るのが難しい状況にあります。これは、AI分析が単一のプロセスに限定されるケースが多いためです。実際の診断や治療には、画像データやバイオマーカー、患者の病歴、遺伝情報など、複数の異なるデータプロセスが相互に関連していますが、多くの場合、複数のプロセスにまたがる仕組みやメカニズムが存在しても、一般的なAI分析では、それら複数のプロセスを統合したモデルを構築し、各プロセス間の因果関係や影響を適切に評価することが難しいのが現状です。このような課題に対応するためには、異なるデータソースやプロセスを結合した複雑なAIモデルを開発する必要があります。たとえば、電子カルテ（EHR）データ、遺伝子情報（ゲノムデータ）、患者の生活習慣データを統合したAIモデルを構築することで、より正確かつ個別化された診断・治療が可能となりますが、こうしたモデルの構築には高度なプログラミングスキルが求められ、各プロセスを適切に連携させるための複雑なコーディングが必要となってしまいます。
個別化医療（Precision Medicine）の推進
遺伝子情報（ゲノムデータ）や患者の医療データ（電子カルテ/EHR）を解析し、個々の病歴や体質、さらには遺伝的リスク要因に応じた最適な治療法や薬剤を提案する技術が強く求められています。このような取り組みは、個別化医療（パーソナライズド・メディシン）として知られ、癌の精密医療や糖尿病、高血圧などの慢性疾患の治療において、その重要性が急速に高まっています。個別化医療は、治療法の選択をより精密化し、患者ごとに異なる生物学的背景や環境要因を考慮することで、治療効果を最大化し、副作用のリスクを最小化することを目的としています。個別化医療が不可欠な理由は、患者の既往歴、体質、遺伝的要因、さらに生活習慣といった不変のデータは、治療開始後に変更することができないためです。したがって、これらの不変要素を前提としながら、可変的な要因（薬剤の投与量、治療スケジュール、栄養管理など）を最適化することで、患者に最適な治療計画を立てる必要があります。こうしたプロセスでは、複数の目的変数（例：治療効果の最大化と副作用の最小化）が相互にトレードオフの関係にあるため、複雑な多目的最適化が求められます。しかし、一般的なAIプラットフォームが提供するAIモデルでは、これら複雑な目的変数の最適化に制約を設けた上で適切なソリューションを提供することは難しいのが現状です。具体的には、遺伝子情報やEHRデータ、バイオマーカー、生活習慣データといった異なるデータソースを統合し、その相互作用を評価するには、高度な専門的知識が必要となります。さらに、多目的最適化や因果関係の解析を組み込むには、AIアルゴリズムの高度なチューニングと、複数のデータプロセス間の相関を正確にモデリングする能力が不可欠です。これに加え、AIのブラックボックス化を防ぎ、医師や患者がその意思決定プロセスを理解し、信頼を寄せるためには、説明可能なAI（Explainable AI）の導入も不可欠です。こうした複雑なプロセスを円滑に進めるためには、AIモデルの連携と調整を可能にする高度なプラットフォームが求められます。
ヘルスケア業界でMulti-Sigma™が解決できること
不均衡データの調整と欠損値補完
Multi-Sigma™には、データ全体を俯瞰しながら、データに偏りがあるときには不均衡データを自動的に調整する高度な機能が搭載されています。これにより、過剰適合（オーバーフィッティング）や予測バイアスを抑制し、モデルの汎化性能を向上させ、予測精度を高めることが可能です。さらに、Multi-Sigma™は多様なアルゴリズムを用いた欠損値の補完をサポートしています。欠損データの種類やパターンに応じて最適なアプローチを選択できます。このような高度なデータ調整機能と欠損値処理機能により、異種データを組み合わせた大規模なコホート分析にも対応可能です。たとえば、臨床データ、遺伝子情報、バイオマーカーなどの複雑で多次元なデータセットを統合する際にも、データの整合性を維持しつつ精度の高い分析が実現できます。これにより、疫学研究やリアルワールドデータ（RWD）を活用した医療経済分析、予防医療の介入効果測定など、幅広い応用にお役立ていただけます。
ホワイトボックス化
Multi-Sigma™の要因分析は、解析の結果の説明責任（Explainability）を担う重要な機能です。この機能は、どのインプットが結果にどの程度影響しているのかを数値化し、影響の大きさと方向性（Positive/Negative）を明確に示します。この機能は、複雑なAIモデルの出力に対する解釈を可能にします。このような解釈可能性の高い分析は、フレイルに関するリスク要因の特定や個別化医療（パーソナライズド・メディシン）における効果的な治療方法の提案において、医療従事者の判断をサポートします。たとえば、患者の身体機能、栄養状態、社会的要因など、複数の変数が相互に関連するフレイル評価においても、AIが各要因の影響を可視化することで、医師がリスクを正確に評価し、適切な治療法を策定することが容易になります。これにより、医師はAIモデルの提案内容を理解し、患者に対してもわかりやすく説明することが可能です。結果として、インフォームド・コンセントを促進し、医師と患者の信頼関係を深めることにもつながります。さらに、Multi-Sigma™の要因分析は、医療分野に限らず、製薬業界における臨床試験の結果解釈や、医療機器のパフォーマンス評価においても応用可能です。各要素の影響を正確に把握することで、治療効果の最大化や副作用の最小化を図り、エビデンスに基づく医療（Evidence-Based Medicine: EBM）を推進します。
オーダーメイド最適化
Multi-Sigma™は、様々な個々人のデータを学習することで、各患者にパーソナライズされた医療を提供できるようになります。患者の基本情報（身長、体重、既往歴、血液データなどの属性）だけでなく、電子カルテ（EHR）や遺伝情報（ゲノムデータ）、バイオマーカー、血液データなど、多次元の医療データを包括的に活用します。これにより、個々の患者に最適化された治療方法の提案が可能となり、術後のリハビリ計画やケアプロトコルの策定も支援します。特に、AIが学習するデータには患者の既往歴やアレルギー情報、服薬履歴、生活習慣などを含めることも可能であるため、予測精度の高い診断や治療提案が可能となり、早期の回復を実現し、QOLの向上にも繋がります。
Multi-Sigma™を導入するメリット
必要最小限のデータから深層学習
Multi-Sigma™は少ない実験データからでも解析が可能となっており、実験の労力を最小限にして、研究開発に取り組むことができます。これにより、あらゆる分野で研究開発のサイクルタイムを大幅に短縮することができます。
非常に高い予測精度
Multi-Sigma™は、世界最高水準の精度で予測、要因分析、最適化が行えるツールです。これにより、実験データに基づいた現実的かつ、効果的な解析に取り組むことができます。
必要最小限のデータから深層学習
複数の競合する目標を同時に達成するための最適な解を見つけることは研究において非常に重要です。Multi-Sigma™は世界で唯一、100個のアウトプットを満たす200個のインプットを探索できるツールです。この類まれな機能により新しい材料の開発や製造プロセスの効率化などにお役立ていただけます。
説明できるAI （XAI）
Multi-Sigma™には、どのインプットがどのアウトプットにどの程度、そしてPositive/Negativeに効いてくるのか、ということが分かりやすく提示される要因分析機能があります。これにより、なぜそのようなアウトプットになるのか、結果を解釈し、内部のメカニズムの理解が進むことになります。
ノーコードでクラウドプラットフォーム
Multi-Sigma™はノーコード、つまりは専門的なプログラミングスキルなしでご利用いただけるツールとなっています。操作画面は非常に分かりやすく、ボタンを押していくだけで、どなたでも解析が可能です。またクラウド上のアプリケーションとなっており、不具合の修正はもちろん、新たな機能についてもユーザー様からご要望を頂きながら、頻繁に追加しています。
連鎖解析
連鎖解析は、プロセス改善と最適化のための強力な機能です。一般的に製品を作り上げるためには多くのプロセスを経ています。 Multi-Sigma™は、製品作成に関わるプロセスごとにAIモデルを構築し、それぞれのモデルにおけるインプットとアウトプットをリンクさせることで、複数のAIモデルを連鎖させ、包括的な分析を行うことができます。これにより、AIの保守性能が格段に向上し、各々のプロセスのメカニズム解明に役立てることが可能です。
