シリコンチップと人々の視力の保護は手術室研究者の遺産です

Jul 05, 2023

オークリッジ国立研究所のケン・トービン氏らによって1990年代後半に実施された人工知能（AI）を使った研究が、現在ドラッグストアチェーンの医療クリニックで数十万人に視力を回復する遠隔医療診断を提供するために使用されている技術の背後にある。糖尿病患者。

想像してみてください。最近、ドラッグストアの診療所の医療従事者から糖尿病であることを知った患者が、目の検査を受けるために診療所を訪れました。

このシナリオでは、ドラッグ ストアの店員が小型カメラで両目の写真を撮りました。 彼女は、目の病気や障害を治療する眼科医が遠隔で閲覧しているインターネット サイトに、コンピューターから画像をアップロードしました。 診断は 1 日以内に電子メールで送信され、結果を患者に通知します。

彼女は患者にこう言ったかもしれません。「この検査は毎年受けるべきです。重篤な合併症として糖尿病性網膜症が起こる可能性があります。血糖値が高くなると目の奥の網膜の小さな血管が損傷する可能性があります。」

「この病気は最終的には失明する可能性があります。しかし、視力の低下に気づく前に早期に発見できれば、レーザー手術を受けて視力を救うことができます。」

診断を行う眼科医は、患者の目の写真を自動的に検索し、大規模なデータベース内の類似の目の画像と照合するコンテンツベースの画像検索 (CBIR) システムを使用します。 このアーカイブには、健康な眼、糖尿病性網膜症の最初の兆候を示している眼（レーザー手術で矯正可能）、失明が避けられないほど重度の疾患に侵された眼の特徴を特徴とする画像が含まれています。

CVS MinuteClinic や内分泌専門医のサービスの便利な利用につながったこのテクノロジーの起源は何ですか? これは、ORNL の Tobin 氏らによる AI に関する研究に由来しています。

2020年からオークリッジ関連大学で研究および大学パートナーシップの最高責任者を務めるトービン氏は、最近行われたORNLの友人たちへの彼の35年間にわたるイノベーションとリーダーシップに関する講演の中で、彼とORNLの同僚が開発し特許を取得したCBIRシステムについて説明した。 同氏は、CBIRの開発は「ChatGPTなど、最近ニュースで読んだAIの進歩の前身」だと述べた。

「自分のキャリアを振り返ると、夜よく眠れるようになったのは、遠隔医療による網膜診断の成果です。何千人もの患者の視力を救ったり、維持したりできるからです」とトービン氏は語った。彼は自らを「AIを使った画像技術者」と称している。 」

同氏はまた、米国の半導体産業が高品質のデバイス製品を実現し、業界の利益を増やすために「製品の歩留まりを向上させ、廃棄物を削減」するのに貢献した、自身が先頭に立って取り組んできた技術開発を誇りに思っていると付け加えた。 「チップ」とも呼ばれる半導体デバイスは、自動車、ラップトップ、スマート タブレット、スマートフォンの電子回路に不可欠なコンポーネントです。

ORNL の自動半導体画像検索技術は、同研究所の技術移転成功トップ 10 の中で 9 位にランクされています。 これらのトップ 10 のテクノロジーは、研究所のロイヤルティの 48% を占めています。

ヒューレット・パッカード、IBM、モトローラなどの半導体企業のコンソーシアムである SEMATECH でのショーン・グリーソン、トム・カーナウスキーらとのトービンの最初の仕事は、米国の研究所主導型研究開発 (LDRD) の資金提供のおかげで、メーカー向けの CBIR システムの開発につながりました。 1998年から1999年にORNLから。

半導体企業は、電子デバイスの集積回路を作成するシリコン ウェーハを生産します。 直径 8 ～ 11 インチのウェハには、最大 600 個の半導体チップを含めることができ、それぞれのチップには数百万または数十億のトランジスタが含まれる可能性があります。 最大 300 万個のコンポーネントを含む 1 枚のウェーハには数千ドルの費用がかかります。

「チップ製造業者は、製造プロセスで不良チップや欠陥チップがどのように製造されるのかを知りたがっている」とトービン氏は語った。 良品チップの数を増やし、不良チップの数を最小限に抑えるために、製造者は複雑な半導体製造プロセスのどれに欠陥があり、修正が必要かを迅速に判断する必要があります。

トービンと彼の同僚は、半導体会社から提供された、さまざまなパターンの傷やその他の欠陥のある個々のウェーハのデジタル画像の分類器を開発しました。 これらのマップは、機械が正しく動作していないか、ウェーハの層を形成するコーティングまたは化学蒸着プロセス中に粒子汚染が発生している兆候としてラベル付けされていました。

新たに形成されたウェーハの画像をデータベース内の画像と照合することにより、「当社の分類器は、どのプロセスを修正する必要があるかに関する結果を迅速に生成し、技術者にレポートを時間、日、または週ごとに自動的に送信しました」とトービン氏は述べています。 「SEMATECHと協力した多くの企業が、自社の工場に当社の技術を導入したいと考えていました。なぜなら、それが無駄を削減し、効率を高め、利益を増やすのに役立つからです」。

残念ながら、ORNL は SEMATECH と労働者向け契約しか結んでいなかったため、SEMATECH による研究所の技術のコンソーシアム外の半導体企業へのライセンス供与からロイヤルティを徴収することができませんでした。 そこで、研究室マネージャーの UT-Battelle は、当初はアプライド マテリアルズにライセンスされ、その後 2004 年にルドルフ テクノロジーズにライセンスされた特許につながる「バックグラウンド知的財産」を開発しました。 ORNL は、半導体製造プロセスの改善を可能にした自動欠陥サイン分析に対して、2004 年から 2019 年までロイヤルティを受け取りました。

ORNLの研究者らは、小動物の臓器の医療画像化による疾患状態の判定や、衛星による地理空間画像化による発電所や空軍基地の位置特定のための大規模画像データリポジトリを備えたCBIRシステムを開発した。

トービン氏が眼疾患の自動診断に携わるようになったのは、テネシー大学ノックスビル校で物理学者および研究責任者として長年過ごしたリー・リーディンガー氏が、今世紀初めにORNLで科学技術部門の副所長として働いていたときだった。 リーディンガー教授は、メンフィスのテキサス大学健康科学センターから医療専門家を研究室に招待した。 こうしてトービンは、同センターのハミルトン眼科研究所のエドワード・チャウムと出会った。

「彼は糖尿病性網膜症と加齢黄斑変性症の患者を担当していました」とトービン氏は語った。 「彼は、目の病気の診断を自動化し、糖尿病性網膜症を早期に発見して失明を防ぐことができるなら、目の画像の大きなリポジトリを私に提供してくれるかどうか知りたかったのです。」

世界で推定 1 億人が糖尿病性網膜症に罹患しています。

Tobin、Karnowski、Chaum は、「画像コンテンツと診断された人間の患者データのアーカイブを使用した、失明する眼疾患の診断方法」の特許を取得しました。

彼らは、3 つの州の 9 つの拠点で遠隔医療網膜画像解析および診断 (TRIAD) ネットワークを構築しました。 テスト ネットワークは、このコンセプトが成功する可能性があることを証明しました。

しかし、UT-Battelle が TRIAD を企業にライセンス供与しようとした当初の試みは、食品医薬品局が AI を使用した診断技術の承認に消極的であることへの懸念により失敗に終わりました。 そこで、TRIAD は 2009 年にノックスビルにあるトービンの新興企業であるハッブル テレメディカル社にライセンス供与されました。

2010 年に彼の会社は Memphis Biomed Ventures からベンチャー キャピタル投資を受け、CEO、コンピューター プログラマー、マーケティング スペシャリストの雇用が可能になりました。

「私たちは糖尿病性網膜症の遠隔スクリーニングサービスに加入していました」とトービン氏は語った。

2015 年 1 月、ハッブルはニューヨークの企業、ウェルチ アリン社に買収されました。ウェルチ アリン社は、ポイント オブ ケアで実用的なイノベーションを提供した大手医療診断機器会社です。 2015 年 6 月、Welch Allyn は Hill-Rom, Inc. に買収されました。

2022 年、ヒルロムは CVS MinuteClinic と契約を結び、認定リーダーの助けを借りて顧客の失明性疾患を検査しました。 したがって、コンピューター ビジョン技術を使用して、誤った製造プロセスに関連付けられる可能性のある画像の検索を自動化するというトービンのビジョンは、何千人もの人々の視力を救うテクノロジーとして結実しました。