臨床外科79巻2号

2024年02月発行

FOCUS

AI医療機器の社会実装とスタートアップ企業上場への道

著者： 多田智裕¹ 青木祥¹ 小澤毅士¹

所属機関： ¹AIメディカルサービス

ページ範囲：P.202 - P.206

文献概要

はじめに
　1989年と2023年の株式時価総額世界ランキングを比較すると，1989年は世界トップ10に日本企業が7社存在していた．しかし2023年現在では100位以内の日本企業は，トヨタ自動車1社のみしか入っていない．これは，日本の失われた30年ともいわれ，原因として新しい技術であるIT（information technology）に日本企業が対応できなかったためとされている（表1）．
　また，日本においては高校生時代に上位学生のほとんどが医学部に進学し医師になる状態が長らく続いてきた．日本経済復活への解決策の1つとして，優秀な能力をもった医師の一部が経済界に転身して世界に通用する企業創造にチャレンジすることが挙げられる．
　筆者の，これから30年間で世界を激変させるであろうAI（artificial intelligence）技術への取り組みと起業の経緯が，医療界と経済界の架け橋となり新たなイノベーションを生み出そうとする方たちの参考となるなら，存外の光栄である．

参考文献

1）厚生労働省：統計情報　人口動態調査（がんによる部位別死亡者数等）orがん情報サービス　最新がん統計．https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/summary.html

2）World Health Organization：Cancer Today. https://gco.iarc.fr/today/

3）Hosokawa O, Hattori M, Douden K, et al：Difference in accuracy between gastroscopy and colonoscopy for detection of cancer. Hepatogastroenterology 54：442-444, 2007

4）Shichijo S, Nomura S, Aoyama K, et al：Application of convolutional neural networks in the diagnosis of Helicobacter pylori infection based on endoscopic images. EBioMedicine 25：106-111, 2017

5）Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, et al：Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer 21：653-660, 2018

6）Horie Y, Yoshio T, Aoyama K, et al：Diagnostic outcomes of esophageal cancer by artificial intelligence using convolutional neural networks. Gastrointest Endosc 89：25-32, 2019

7）Ozawa T, Ishihara S, Fujishiro M, et al：Novel computer-assisted diagnosis system for endoscopic disease activity in patients with ulcerative colitis. Gastrointest Endosc 89：416-421.e1, 2019

8）出川　通：技術経営の考え方MOTと開発ベンチャーの現場から．光文社，2004