医療AI「Merlin」がCTスキャンから疾患を数年前に予測

米国の研究チームが、CTスキャン画像から将来の慢性疾患を予測できるAIモデル「Merlin」を開発しました。

この研究は米国国立衛生研究所（NIH）の資金提供を受けており、2026年に科学誌「Nature」へ掲載されています。

つまり、CT画像から将来の病気リスクを事前に見つける可能性が示されたのです。
一方で、この技術が実用化すれば医療の早期予防や診断のあり方を大きく変える可能性があります。

さらに研究者たちは、規制当局の承認を視野に入れながら実用化を進める方針を示しています。

750以上の医療タスクを処理するAIモデル

今回開発されたMerlinは、3D腹部CT画像を解析するAI基盤モデル（foundation model）です。

基盤モデルとは、多くの医療タスクに共通して利用できる汎用AIのことです。

研究チームは、このAIを以下の大規模データで訓練しました。

• 15,331件の腹部CTスキャン
• 放射線科レポート
• 電子カルテ由来の約100万件の診断コード

その結果、診断・予後予測・品質評価など6カテゴリー、合計752タスクを実行できるAIが誕生しました。

研究では692種類の診断コードを対象に性能を評価しています。

その平均結果では、Merlinは
「どちらのCTが特定疾患に関連するか」を81%以上の確率で正確に判定しました。

また、102コードのサブセットでは精度が約90%まで上昇しました。

つまり、専門AIを個別に作る方法よりも汎用モデルが高性能になる可能性が示されたのです。

CT画像から病気を「発症前」に予測

今回の研究で最も注目されているのが、慢性疾患の発症予測能力です。

研究チームは、健康な患者が5年以内に慢性疾患を発症するかを予測させました。

対象となった疾患は以下です。

• 糖尿病
• 骨粗鬆症
• 心血管疾患

このテストでMerlinは

高リスク患者を75%の確率で特定しました。

これは既存AIモデルの68%を上回る結果です。

つまり、CT画像に含まれる微細な特徴をAIが読み取り、病気の兆候を早期に検出できる可能性があります。

研究者は、これが新しい医療バイオマーカー（病気の指標）発見につながる可能性を指摘しています。

未学習の胸部CTでも高い性能

研究チームはさらに、Merlinの汎用性を検証しました。

そこで研究者は、学習データに含まれていない胸部CT画像の解析を試しました。

つまり、AIが経験していない人体部位の解析です。

しかしMerlinは

胸部CT専用AIと同等、またはそれ以上の性能を示しました。

この結果は、Merlinが

特定の臓器ではなく「疾患の共通特徴」を学習している可能性を示しています。

つまり、画像から医療情報を抽出する汎用AIの実現に近づいたと研究者は説明しています。

単一GPUで学習された医療AI

多くの大規模AIモデルは、膨大なGPUクラスタを必要とします。

しかしMerlinは

単一GPUで学習されたAIモデルです。

この点について研究チームは

病院や研究機関が独自のAI基盤モデルを構築できる可能性を示したと説明しています。

共同筆頭著者であるスタンフォード大学の大学院生
Ashwin Kumar氏は次のように述べています。

「一部のタスクはそのまま機能しました。しかし、放射線レポートの自動生成や3D臓器輪郭作成など、より複雑な課題には追加学習が必要でした」

つまり、基本機能はすでに実用レベルに近いものの、完全な自動診断にはさらなる研究が必要という段階です。

医療AIの実用化に向けた今後の展開

研究チームは現在、Merlinの高度化を継続しています。

特に開発が進められているのが

放射線レポートの自動生成機能です。

一方で、研究者は次の方針を示しています。

• シンプルな用途については規制当局の承認申請
• より高度な機能は追加研究を継続

もし実用化されれば、Merlinは

• 疾患の早期予測
• 医療診断支援
• 放射線科業務の効率化

などに活用される可能性があります。

つまり、CTスキャンは単なる画像診断から「未来の健康予測ツール」へ進化する可能性があります。

医療AIの進展により、病気を治す医療から、病気を未然に防ぐ医療への転換が現実に近づいています。

ソース

NIH（National Institutes of Health）
Nature掲載研究（Stanford University）
PMC（PubMed Central）
News-Medical
arXiv研究資料

投稿 AI医療モデル「Merlin」がCTスキャン解析、慢性疾患を数年前に予測　NIH資金研究 は 仕事終わりの小節 に最初に表示されました。

研究が示すのは、汗が単なる体温調節のための水分ではなく、体の状態を映し出す貴重な「生体情報」であるという事実です。

汗が健康を映し出す理由

汗には、ホルモン、代謝物、電解質、揮発性有機化合物など、体の状態を知る手がかりになる物質が多く含まれています。
こうした物質はバイオマーカーと呼ばれ、病気の発症や進行を知るために使われています。

Journal of Pharmaceutical Analysis誌に掲載された今回の研究では、汗の中にあるバイオマーカーが、さまざまな疾患の早期発見に活用できる可能性を示しました。採取が痛くないという点も大きな魅力です。

研究者のDayanne Bordin博士は
「汗は痛みなしで簡単に集められ、しかもリアルタイムで状態を追跡できる理想的なサンプルだ」と説明しています。

スポーツ分野では既に活用が始まっている

実は汗を使ったデバイスは、すでにスポーツの世界では実用化されています。
例えば、Gatoradeのスウェットパッチは、発汗量やナトリウムの損失を測定し、選手の水分補給管理に役立てています。

ただし、医療分野での活用はまだ初期段階にあります。
多くが試作レベルの段階で、一般の患者が使える製品は限られています。

しかし最近では、

・薄くて柔らかい伸縮性エレクトロニクス
・ごく少ない汗を扱えるマイクロ流体技術
・スマートフォンへ送信できる無線通信

といった技術が進歩し、肌に貼るだけで汗を集め続ける「パッチ型デバイス」が現実味を帯びてきました。

AIが汗のデータを解析し、健康状態を読み取る

汗を分析する際、重要なのは「データの解釈」です。汗にはほんのわずかな物質しか含まれないため、人間が手作業で分析するのは難しい場合が多いのです。

そこで活躍するのが人工知能です。

AIは多くのデータを処理し、次のような情報を読み取ることができます。

・ホルモンの増減
・体内で起きている代謝の変化
・病気特有の成分の有無
・体調の傾向や将来の変化

研究者のジャニス・マッコーリー博士は
「AI技術の進歩によって、汗の中にある微弱なシグナルから健康状態を高精度で読み取れるようになった」と述べています。

今後は、コンパクトで電力消費の少ないデバイスと組み合わせることで、日常的に使えるレベルの医療機器の登場が期待されています。

汗からどんな病気が分かるのか

最新の研究では、実際にいくつかの病気について汗分析の有効性が示されています。

乳がん
腫瘍の摘出手術の前後で、汗に含まれる揮発性有機化合物が変わることが確認されています。

パーキンソン病
L-ドーパ、アスコルビン酸、グルコースなど、病気と関係のある成分を検出するパッチが開発されています。
さらに皮脂から特有の匂い成分が見つかっており、早期診断につながる可能性があります。

糖尿病
将来、血液ではなく汗で血糖値変化を把握できるかもしれません。
指先に針を刺す必要がないため、多くの患者の負担が大きく軽減されると期待されています。

課題とこれからの展望

ただし、汗検査の実用化にはまだ課題もあります。

一つ目は「微量な成分を正確に測る高感度なセンサーの開発」。
汗に含まれる物質は非常に少ないため、極めて高い精度が求められます。

二つ目は「データ管理の安全性」。
健康データを扱う以上、専用のセキュリティ技術が必要です。

こうしたハードルを乗り越えるため、シドニー工科大学のチームはグルコースやコルチゾールなど、極めて少量の物質を正確に測れるマイクロ流体デバイスの開発を進めています。

研究者たちは、将来的には次のような使い方が当たり前になると見ています。

・ストレスホルモンが上昇したタイミングを通知
・慢性疾患のリスクをモニタリング
・薬の効き具合をチェック
・運動時の電解質不足を警告
・病気の兆候を早めにスマホへ通知

日常生活に自然に溶け込む健康管理ツールとしての未来像が描かれています。

まとめ

汗はこれまで「体温を下げるためのもの」と考えられがちでしたが、この研究は汗が持つ健康情報の豊かさを明確に示しています。
痛みのない簡単なサンプル採取、AIによる高度なデータ解析、進化したセンサー技術。これらが組み合わさることで、汗は血液検査に迫る、あるいは超える可能性を持つ診断手段になりつつあります。

糖尿病、パーキンソン病、乳がんなど、多くの疾患を早期に察知できる未来。
その入り口として、汗モニタリング技術は大きな注目を集めています。

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【情報源】
psu.edu
medicalxpress.com
triathlete.com

投稿 汗が血液検査に代わる未来へ向けて進む新技術とAI解析の最新研究 は 仕事終わりの小節 に最初に表示されました。

近年、糖尿病患者が安全かつ快適に血糖値を管理できるよう、世界中の研究者たちが「針を使わない血糖測定技術」の開発に挑戦しています。そんな中、超音波技術と人工知能（AI）を組み合わせた新システムが実験室で成果を上げ、無痛の血糖モニタリング実現にまた一歩近づいたことが報告されました。

今回の研究は npj Acoustics（Natureポートフォリオ） に掲載されており、これまで数々の障壁があった非侵襲血糖測定の分野で注目すべき進展を示しています。

■ 高周波超音波 × AI が血糖値の違いを識別

研究チームは 80MHzの超音波トランスデューサー（非常に高い周波数の超音波を発する装置）と、
深層学習（Deep Learning）モデルを組み合わせることで、
血液中のグルコース濃度の違いを検出することに成功しました。

今回テストされたAIモデルは以下の4種類です：

• VGGNet
• InceptionNet
• ResNet
• EfficientNet

これらのモデルに、0〜250mg/dLまで幅のある血液サンプルの超音波信号を学習させたところ、
6段階の細かな血糖レベル区分の識別では65〜68％の精度を達成。
特に InceptionNet が 67.9％ と最も高い精度となりました。

一見すると控えめな精度ですが、研究チームはここからさらに踏み込み、
「臨床的に特に重要な部分」に着目します。

■ 危険な血糖値異常（低血糖／高血糖）の区別は “90％超” と高精度

6段階の細分化では精度が落ちた一方で、研究チームが分類をシンプルにし、

● 150mg/dL

を境に 低血糖（150mg/dL未満） と 高血糖（150mg/dL以上） に分ける
“バイナリー分類” へ変更すると結果は劇的に改善しました。

• InceptionNet：90%以上の精度
• ResNet：90%以上の精度

つまり、現時点では細かい血糖値の「数値の特定」は難しいものの、
危険な血糖値状態かどうかの判定には非常に有望な性能 が示されたのです。

これは現場での利用価値が高く、
「今すぐ低血糖かどうかを知りたい」という切迫した状況で特に役立つ可能性があります。

■ 他の非侵襲技術との比較：超音波の強みとは？

現在、非侵襲血糖測定の研究は活発で、今月だけでも２つの大きな成果がありました：

1. オプトアコースティック技術（光と音を組み合わせた解析法）による非侵襲測定に成功（ドイツ研究）
2. pHキャリブレーションを利用した逆イオントフォレシス方式の高精度化（Nature Communications）

一方、今回の超音波方式は以下の点で独自のメリットを持ちます：

◎ 皮膚の色・厚さ・状態の影響を受けにくい

光を使う方式が避けられない「皮膚の個人差」の問題を回避できる。

◎ 血液と間質液の時間差（タイムラグ）を避けられる可能性

既存のCGM（Dexcomなど）は皮下組織の間質液を測るため、
血糖値と数分のタイムラグが発生します。
超音波方式は血液そのものをターゲットにできる可能性があります。

■ 臨床利用にはまだ課題も多い

革新的な結果が出た一方で、研究者たちは課題を明確に認識しています。

● モデルの “過学習”

• トレーニング精度 86％以上
• テスト精度 65〜68％

この差から、AIが「学習データに特化しすぎて汎用性が低い」状況が見て取れます。

● 使用した血液は馬の全血サンプル

実験条件は極めて制御されており、
人間の皮膚越しの測定とは環境が大きく異なります。

● 全血は信号が複雑

血小板・白血球など多数の成分が混在し、超音波反射が複雑になるため、
ノイズが増加してAIがパターンを学びにくい。

今後は以下の改善が必要とされています：

• データセットの大幅拡張
• トランスデューサの動きによるノイズ低減
• 人の皮膚越しの測定条件への適応
• モデルの汎化性能向上

■ “針のいらない血糖測定” へ確実に前進

既存のCGM（持続血糖測定器）は便利ですが、

• 皮下にセンサーを刺す必要がある
• 数日ごとの交換が必要
• コストが高い

などの課題があります。

今回の超音波×AI技術はまだ初期段階にあるものの、

✔ 低血糖／高血糖を高精度で判別可能

✔ 無侵襲で痛みゼロ

✔ 光学方式の弱点を回避できる

という大きなポテンシャルを持っています。

研究チームは、
「無針での血糖モニタリングを実現するため、技術をさらに磨く」と述べており、
今後、非侵襲型血糖測定の分野が急速に進化することが期待されています。

ソース

• azonano
• nature
• Helmholtz Munich
• npj Acoustics（Natureポートフォリオ）

投稿 AI超音波システムが針なしで血糖値を検出する新技術を開発 は 仕事終わりの小節 に最初に表示されました。