インドネシアのSepuluh Nopember工科大学（ITS）の学生たちは、貧血や神経障害などの疾患を検出する可能性のあるデバイスを開発しました。一つのプロジェクトでは、AIを搭載したセンサーベースの検出器「Hemoglobest」が、全身性エリテマトーデスを持つ患者の貧血の可能性を予測するためにヘモグロビンレベルを測定します。この非侵襲的ヘモグロビンテストは、5つの光スペクトルを使用し、2つの光スペクトルのみを使用するオキシメーターよりも「効果的」とされています。別のプロジェクトでは、神経障害を迅速に診断するためのマイクロフルイディックバイオセンサーツール「NeuroCube」が開発されました。この検出器は、尿サンプル中の神経伝達物質と反応して色変化を示す比色法を利用し、ドーパミン、グルタミン酸、ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド水素などの化合物の濃度レベルを示して、認知症、OCD、ADHD、双極性障害、統合失調症、アルツハイマー病などの神経障害を検出します。
シンガポールとカザフスタンの研究者チームは、AIと熱画像技術を組み合わせて、乳がんの早期発見を支援するための技術を開発しました。彼らが開発した「Physics-informed Neural Network」というコンピュータープログラムは、熱赤外線乳房画像の熱パターンをAIで分析し、悪性腫瘍を示唆する疑わしい所見を「5分以内」に特定します。このプログラムは、カザフスタンでの有害腫瘍のある患者またはない患者の数千の赤外線乳房スキャンを使用して訓練およびテストされ、91%の検出精度を達成しました。
韓国科学技術院（KAIST）の研究チームは、リハビリテーション用のウェアラブルロボットを長期間安定して制御できる汗に強い筋電図（EMG）センサーを開発したと主張しています。既存のウェアラブルロボティックリハビリテーションシステム用センサーは、時間の経過とともに信号品質が低下しやすく、着用者の皮膚状態によって容易に影響を受けます。KAISTチームは、この制限に対処するために、ユーザーの皮膚の状態に影響されずに高レベルの生理信号を感知できる伸縮性があり接着性のあるマイクロニードルセンサーを作成しました。このセンサーは、電気抵抗が高く接触抵抗が低い角質層を貫通する硬いマイクロニードルを特徴とし、汚染に関係なく高品質の生理学的信号を得ることができます。
【ニュース解説】
インドネシアのSepuluh Nopember工科大学（ITS）の学生たちが、貧血や神経障害などの疾患を検出する可能性のある革新的なデバイスを開発しました。これらのデバイスは、AI技術やマイクロフルイディックバイオセンサーを活用しており、非侵襲的かつ迅速な診断を可能にすることを目指しています。
一方、シンガポールとカザフスタンの研究者チームは、AIと熱画像技術を組み合わせた乳がんの早期発見技術を開発しました。この技術は、熱赤外線画像を分析して悪性腫瘍の兆候を迅速に特定することができ、高い検出精度を誇ります。
さらに、韓国科学技術院（KAIST）の研究チームは、リハビリテーション用のウェアラブルロボットを制御するための新しいタイプの筋電図（EMG）センサーを開発しました。このセンサーは、汗による影響を受けにくく、長期間にわたって安定した信号品質を維持することが可能です。
これらの技術は、医療診断の分野において大きな進歩をもたらす可能性があります。非侵襲的で迅速な診断手法は、患者の負担を軽減し、早期発見による治療の成功率を高めることが期待されます。また、ウェアラブルロボットの制御技術の向上は、リハビリテーションの効率化と患者の回復支援に貢献するでしょう。
しかし、これらの技術の実用化には、さらなる研究と開発が必要です。特に、AIを活用した診断技術は、高い精度と信頼性を確保するために、大量のデータに基づく厳密な検証が求められます。また、新しい医療技術の導入には、倫理的な検討や規制の整備も重要な課題となります。
長期的には、これらの技術が広く普及することで、医療の質の向上、診断の迅速化、治療の個別化が進み、より多くの人々が高度な医療サービスを受けられるようになることが期待されます。同時に、技術の進化に伴う倫理的、社会的な課題に対しても、継続的な議論と対応が求められるでしょう。
from Student-led innovations in medical diagnosis in Indonesia and other APAC medtech briefs.
