AIデータセット公開:革新技術で糖尿病研究が新境地へ

読了時間: 2 分
によって Pedro Martinez
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健康データと糖尿病グラフィックスを分析するAI

Tokyo研究者たちは、2型糖尿病に関する重要な研究を進めています。新たに共有されたデータセットには、バイオマーカーや環境要因が含まれています。初期の結果は、病気の進行と汚染への曝露との間に強い関連性があることを示しています。このデータセットは詳細で、様々な参加者からの情報を含んでおり、AIを活用した糖尿病研究の向上を目指しています。

このプロジェクトでは、異なるグループからそれぞれ同数の4,000人を対象にデータ収集を計画しています。

  • 人種・民族: 白人、黒人、ヒスパニック系、アジア系
  • 疾患の重症度: 糖尿病なし、前糖尿病、薬物/インスリンを使わない糖尿病管理、インスリン制御による2型糖尿病
  • 性別: 男性と女性が均等に代表されている

AI-READIプロジェクトは、国立衛生研究所の支援を受けており、この計画の重要な一部を担っています。これにより、倫理的かつ安全にデータを世界中の研究者と共有することを目指しています。研究者たちはこのデータを用いて、糖尿病の進行メカニズムや健康改善についての理解を深めています。この研究は、病気の原因と治癒を助ける要素を探ることで、糖尿病の管理や予防の効果的な方法を見つけ出そうとしています。

データ収集では最新の手法が用いられています。参加者の自宅に設置されたセンサーが空気品質を監視し、血糖値検査や眼科検査などの健康指標と連携します。これらのデータを統合することで、2型糖尿病の発症と進行過程を詳細に分析することができます。

糖尿病の専門家が協力して将来の科学研究のための強力なシステムを構築するプロジェクトです。この取り組みには多くの機関が参加し、幅広い知識が集結しています。目的は、病気のメカニズムを示すデータセットを作成し、世界中のさまざまな人々のグループで試験するための新しいアイデアを生み出すことです。

AIはこの研究において非常に重要です。人工知能を使用することで、研究者は大量のデータからパターンや関連性を見つけ出すことができ、通常の方法では見落とされがちな点を発見できます。これにより、病気の予防や治療の新たな方法を生み出す可能性があります。

これらのデータセットは、安全なオンラインプラットフォームを通じてアクセス可能です。これにより、使いやすさが向上し、参加者の情報が守られています。最初のリリースは好評を博し、糖尿病研究における詳細でAI対応のデータが世界的に必要とされていることが示されました。

この研究はこちらに掲載されています:

http://dx.doi.org/10.1038/s42255-024-01165-x

およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は

Sally L. Baxter, Virginia R. de Sa, Kadija Ferryman, Prachee Jain, Cecilia S. Lee, Jennifer Li-Pook-Than, T. Y. Alvin Liu, Julia P. Owen, Bhavesh Patel, Qilu Yu, Linda M. Zangwill, Amir Bahmani, Christopher G. Chute, Jeffrey C. Edberg, Samantha Hurst, Hiroshi Ishikawa, Aaron Y. Lee, Gerald McGwin, Shannon McWeeney, Camille Nebeker, Cynthia Owsley, Sara J. Singer, Riddhiman Adib, Mohammad Adibuzzaman, Arash Alavi, Catherine Ashley, Adrienne Baer, Erik Benton, Marian Blazes, Aaron Cohen, Benjamin Cordier, Katie Crist, Colleen Cuddy, Aydan Gasimova, Nayoon Gim, Stephanie Hong, Trina Kim, Wei-Chun Lin, Jessica Mitchell, Caitlyn Ngadisastra, Victoria Patronilo, Jamie Shaffer, Sanjay Soundarajan, Kevin Zhao, Caroline Drolet, Abigail Lucero, Dawn Matthies, Hanna Pittock, Kate Watkins, Brittany York, Charles E. Amankwa, Monique Bangudi, Nada Haboudal, Shahin Hallaj, Anna Heinke, Lingling Huang, Fritz Gerald P. Kalaw, Apoorva Karsolia, Hadi Khazaei, Muna Mohammed, Kyongmi Simpkins, Xujing Wang. AI-READI: rethinking AI data collection, preparation and sharing in diabetes research and beyond. Nature Metabolism, 2024; DOI: 10.1038/s42255-024-01165-x
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