ウェアラブルデバイスから得られる患者さん個人個人のデータを機械学習を用いて解析することで、患者さんの健康状態の把握や、症状変化の予測に取り組んでいるバイオベンチャー
ホームページ：https://www.biofourmis.com/
背景とテクノロジー：
・心不全、COPD、慢性疼痛、がんを患っている患者さんが病院で過ごす時間を減らし、在宅でケアを受けられる時間を増やすことができたら、患者さんのQOLに寄与できるだろう。このような背景からリモート医療が推進され、患者さんの健康状態をリアルタイムに測定するスマートウォッチのようなデバイスの開発が進んでいる。一方で、そのデータ活用にはビッグデータの解析が必要とされるため、未だデバイスの真の価値を発揮するには至っていないのが現状である。
・Biofourmisでは、患者さんの生理学的データと高度なアナリティクスを用いて、世界でも有数の医療提供者や製薬会社、ノバルティス、中外製薬、 Brigham and Women's Hospital、メイヨークリニックなどの協力機関が、臨床的に検証された予測プラットフォームを用いて、より正確な慢性患者さんの管理、介入、治療を積極的かつ解放的な方法で行っている。
提供しているサービス：
・Biovitals®
膨大な量の母集団メタデータを収集・解釈し、リアルタイムの患者さんの生理学的シグナルと比較することで、慢性期の患者さんとその病気の軌跡をより明確に把握することができ、臨床医が重篤な医療イベントを予測し、予防するのに役立つように設計されている。機械学習、ディープ・ニューラル・ネットワーク、臨床グレードのEverion®ウェアラブルを利用した実用的な洞察を提供する。時間の経過とともにより賢く、より効果的になるように進化し続ける機械学習プラットフォーム。このプラットフォームはパターンを探し出すので、単に重篤な医療事象を検出するだけでなく、事前に予測して回避することができる。
コメント：
・ウェアラブルデバイスから得られるビッグデータの利用はまだ始まったばかりで、欧米の製薬企業は積極的に臨床試験に取り入れているが、日本の製薬会社は少し出遅れているように感じる。これは当局が方針を示していないという一面もある。ウェアラブルデバイスの利活用は臨床試験のコスト削減や簡素化に役立つ可能性が高い。データを集めれば集めるほど有用になる可能性が高く、いち早く取り組んだ方がメリットが得られやすいだろう。
キーワード：
・機械学習
・個別化医療
・ウェアラブルデバイス
免責事項：
正確な情報提供を心がけていますが、本内容に基づいた如何なるアクションに対してもケンは責任をとれません。よろしくお願いします。