慶應義塾大学医学部石井・石橋記念講座(拡張知能医学)の桜田一洋教授(理化学研究所(理研)情報統合本部先端データサイエンスプロジェクト開放系情報科学チームのチームリーダー)と石川哲朗准教授(理研同プロジェクト医療データ数理推論チームの客員主管研究員)は予測の医学の基盤となる物理学の理論を開発することに成功しました。
本研究成果は、物理学と人工知能(AI)解析を組み合わせたハイブリッドAIを実現するための基盤理論であり、高精度の予測に基づいた医学に広く貢献することが期待できます。
病気の発症をはじめとした人間や生物の性質、社会や生態系の特性が将来どのように変化するかを個別に予測し、問題が発生するのを防ぐ技術の開発は安全・安心な社会を実現するための喫緊の課題です。AI技術の進展に伴い、医学領域でも大量の実世界のデータから高精度の予測が可能なサロゲートモデルが開発されるようになってきました。しかし、サロゲートモデルは動作原理を知ることができない「ブラックボックス」構造のために、モデルの構築に用いるデータのバイアスによって予測の再現性や信頼性に影響がでるという問題があります。リスクが許されない医療の現場では、まだサロゲートモデルは十分に受け入れられていません。この課題を解決するため、桜田一洋教授と石川哲朗准教授は、自然原理とAI解析を組み合わせたハイブリッドAIの実現を目指し、遺伝子産物に働く物理学の原理によって生物の動態をモデリングするための先駆的な理論を開発しました。
本研究成果は2024年1月10日に国際科学雑誌 Scientific Reports のオンラインに掲載されました。