オープニングとゲスト紹介
Ayo! by Genesia
皆さんこんにちは、ジェネシア・ベンチャーズの水谷幸喜です。
この番組では、最新技術や市場トレンドのリアルを、
企業家とキャピタリストの視点から紐解きながら、
事業のゼロイチに挑む野心を深掘っていきます。
Ayo!はインドネシア語で、Come on! Let's go! という意味、
プレスリリースには出てこない、ここだけの話をお届けしていきます。
本日は、データが変える医療の未来がテーマです。
ゲストとしてお迎えするのは、データ解析を強みにAI医療の実現を目指す
株式会社テックドクター代表取締役、CEO、港和光さんと、
担当キャピタリストのジェネシア・ベンチャーズ、相原俊介さんです。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、では早速お二人にお話を伺っていきたいと思います。
テックドクターの事業内容と創業のきっかけ
まずは自己紹介をお願いできればと思いますが、
テックドクターの港さん、自己紹介をお願いします。
はい、テックドクターの港と申します。よろしくお願いします。
当社は2019年に創業いたしまして、大学発ベンチャーという形ではあるんですけども、
ウェアラブルデバイス等のデータから疾患の状態だったりとか、
患者さんがどれくらい回復しているかといったようなデジタルバイオマーカーというふうに呼んでますけども、
開発を行い、いろんなパートナーさんとですね、ソリューションを一緒に開発していくということを取り組んでいる
ベンチャー企業ということになります。
ありがとうございます。みなさん個人のこともぜひ教えてください。
そうですね。自分自身はもともとアドテックの業界でデータを活用した新規事業の立ち上げだったりとか、
データをずっと使った事業を20、30年ぐらいですかね、やってきていた人間ですと。
いろんなデータを見ていく中で、データって無機質に見えて冷たく見えるんですけど、
本当にこう、ウェアラブルデバイスもそうなんですけど、日々の変化とか、
例えばその辛い時とか、落ち込んでいる時とか、そういうのも細かく見ていくと、
お差が見えていくんじゃないかなっていうところは、すごく感じていたところで、やっぱりそういうそのデータを活用することで実は、
人と人がね、もっと分かり合えるというか、痛みだったりとか辛さってなかなか伝えられないじゃないですか。
そういうのが伝えられるようなことができるかなっていうのが、創業のきっかけとしてはありました。
当時ちょうどその自分の親族が、ガンと多性骨髄腫っていう病気に併圧してあったことがあって、
とっても多分痛かったと思うんですけど、全然分かってあげられなかったなっていうのがあってですね。
病気になった時に治すってことも大事なんだけども、痛みとか辛さを分かってあげるっていうことも、
同じぐらい大切なんじゃないかと思っていて、自分がその目の前で仕事でデータを使ってる、
そのデータがそういうものを解決できる可能性があるんじゃないかというのが、その時の思いとしては強くありました。
ありがとうございます。ちなみにみなさんは今、何のウェアラブルデバイスを身につけられていらっしゃるんですか。
ウェアラブルデバイスの現状と進化の方向性
僕結構まだ少ないですけど、Apple WatchとFitbitだけしかつけてない。
でも両腕につけてるんですね。
知らないことでも、指輪をボラリングつけたり、他のウェアラブルも結構あるんで、本当に日々自分たちで継承しながらやってます。
みなさんは右腕と左腕で異なるウェアラブルを着用されてますけれども、やっぱ取れてくるデータの差分とかって機器によって若干ずれてたりとか、あったりするもんなんですか。
まず流度が違います、全然。デバイスによって。何秒に1回取れるとか、そのより細かく取れるとか、どういうところじゃないとか、そういうのは結構違うんで、それは社内で全員つけて、別に強制じゃないんだけど、自分のデータ見て、実際それ論文にして学会で発表したりとかっていうこともやらせてもらってます。
結構寝てるときもつけてるんですか、ウェアラブルは。
つけてますよ、つけてます。
会食などでアルコールを摂取した後の睡眠のデータとかって、やっぱり飲んでないときと比べると全然取れるデータ変わってるよねみたいなのを聞いたりもするんですけれども、なんかそういうのと比較したりするんですか、結構寝るのが遅くなったときとか。
もう如実に違いますよね。お酒飲んだ後はやっぱ上がるんで、普通だいたい水谷さんぐらいのお寝入りの方だと50ちょっとから60少しくらい、寝てるときの平均がなんですけど。
脈拍ですか。
心拍数ですね。
心拍数ね。
1分間の心拍数がそれぐらいなんですけど、お酒飲むと80ぐらいになったりするときもあるし。
僕は一時期つけてたんですけどね、オーラリングとかデバイスをつけるのをやめちゃった理由も、まさにそこでお酒飲んだ次の日の睡眠スコア悪くなるっていう、それ以上に深掘りができなくて、自分自身では別にいいかなっていうことを思ったんで。
なのでデバイスの進化があるとすると、一つは微細化微小化みたいなのがあって、つけるっていうコストを感じなくなる。つけてるのかつけてるのかわかんないけど、勝手に身体のバイタルデータが追い上げられていくっていう状態が作れたら、そこは一つのブレイクスルーになるんだろうなっていうのと、あとエージェンティックですね。
自分のパーソナルヘルスエージェントが自分のあらゆるデータセットをいろんな形で集約をして、1日に1回なのか1週間に1回なのか、自分に最適化したヘルスレポートを上げてくれるとか、おすすめを出してくれるとか、そういう世界まで行くと、僕はたぶん日常に浸透できるんだろうなと、自分の日常に落とし込めるんだろうなっていうことを思っている感じです。
そういう意味では、テクドクターを創業した2019年から現在2026年に至るまでの間でも、このウェアラブルデバイスもかなり進化をしてきていると思うんですけれども、
未来の医療を語る上で、1つ重要な要素になってくるこのウェアラブルデバイスっていうのは、今後どういった方向性で進化していくみたいなものって、みなさんから見て教えていただけたりとかってしますか。
医療現場におけるウェアラブルデバイスの活用
ありがとうございます。僕ら2019年に創業したときは、ほとんどのドクターだったりとか研究所と話しても、おもちゃだよねって言われたんですよね。フィッタフィタしてもアプローチしても。だから正直全然信用できないよねっていう話。
なるほど。 当時っていうのは、ある程度そういうことだったと思うんですけど、やっぱりその中でこの5、6年の中でも相当精度が上がってきてますし、実際に研究で使われるケースも相当増えてきてて、アメリカのDIMEっていう組織でウェアラブルデバイスが作られた、そういうエンドポイントって言うんですけど、
指標として使った事例っていうのも500以上になってきていて、試験でですね、使われてて。なので非常に増えてます。で、さらに僕らもちょっとアンケートとか色取ってるんで、それはそれでリリースでまた見ていただいた方がいいなかもしれないけど、ウェアラブルデバイスを医師と共有して、データを共有している人はどれぐらいのかということで、医師側に聞いたアンケートでも、
スマートウォッチ外来とかアプローチ外来って標榜してる医師って既に5%ぐらいいるんですよね。で、そういう標榜はしてないけど、普段から補助として使ってる人も入れると15%ぐらいの医師がスマートウォッチのデータを使っていますと。で、使ってみたいっていう方も入れるともう7割はポジティブなんで。
正直、この人にはあんまり別に酒飲んでるかどうか分かられても何も得はないと思うんですけど、病気になったりリスクがあったりとかした時に、じゃあ医師にどういうふうに自分の状況を伝えるかっていうことに、使ってる人っていうのは増えてるんだろうなって思っております。
そうですよね。何かしらやはり疾患があって、通院をしているときに、通院と通院の間の1ヶ月なり3ヶ月なりの間どう過ごしてましたか?みたいなものを、患者さんによってはそれをメモ帳だとかにしたためて記録されている方もいらっしゃると思うんですけれども、やっぱりそういったところの報告だけではなくて、ウェアラブルデバイスに記録されているデータを起点に医療従事者の方々とコミュニケーションしていくというところが、
かなり幅広く日本においても医療現場において実践されてきているというところは、やっぱりこの数年間の大きな変化というそういうことですよね。
そうですね。さらに最近GoogleがFitbitにAI機能をつけたんですよ。Fitbitのアプリでつけているだけで、それに対してアドバイスするっていうAIコーチっていう機能をつけてきていて、じゃあ睡眠とか運動がどうなのかとか、例えばその3ヶ月後にフルマラソンを走りたいんだけど、どういうふうな計画を立てていけばいいですかっていうことを事前に相談しておくと、
それに対して心拍数はどうで、運動したときにこれぐらいになってて、みたいなことをアドバイスができるようになってきているっていうことがまずありますよね。やっぱり病気になった後の患者さんというのは、一旦入院してなければ通院に切り替わっていったり在宅になったりするわけなんで、そのときに患者の状況がどうなっているかとか、自分がどうなっているかっていうことを把握していくためには、別にウェアラブルじゃなきゃいけないわけじゃないと思います。
そこには多分パッチ式のものとか、もっと手軽で簡易につけられるものも増えてくると思うんですけど、そういう遠隔のモニタリングっていうのは一つの市場としては出てくるんじゃないかなっていうのは思ってます。
なるほど。医療業界のイメージでは他の業界と比較しても、どうしてもデジタル化やデータ活用というところが少し遅れてきているような印象も持ってはいたんですけど、そういう意味ではこの数年でそういったところも一気に変わってきているというのが、日本の医療業界におけるデータ活用、デジタル化の現在地というような、そんな感じですかね、みなさんから見ても。
AIの医療分野への浸透と患者の利用実態
まあ全体感としてはもちろんまだまだ遅いっていうのが正直なところではあるんですけど、医師によってはやっぱりこういうものに対してよりポジティブに使っていこうという人がかなり増えてきている印象を持っているし、前日これもちょっとわれわれのほうで調査したんですけど、AIのソリューションじゃ患者だったり医師がどれくらい使っているのかっていうことで言うと、
患者自身がAIに一番初めにですよ、医師より前に相談する人っていうのが全体で20%近くいたんですよね。これ若い人だけかと思ったらむしろ60歳以上の方が多くて21%若干誤差ですけど、40代60代が一番多くて、AIにまず相談をすると、どうせはGPTとかだとは思うんだけどに相談をする。
でこれなんか例えば腫れたんだけどどういうこととか喉痛くてなんか熱も出ててなんとかなったけどどうっていうのを聞いている。でそれが医師と同じくらい信頼できると答えてる人が相当多いっていうのは、これアメリカだともっと急激に増えてきてるんですけど、そういう意味でいうと変わるそうじゃなくて、医師側がそこにどんどんキャッチアップしていこうっていう人は増えてきてるっていう印象を持ってますね。
うーん、いやなんか自分自身も皮膚科だったりとか眼科行っていろんな薬をこう処方されるわけですけれども、なんかセカンドオピニオンをAIに求めることが結構増えてきたというか、これっていう処方っていいんだっけみたいな、どういう薬なんでしたっけみたいなのを薬局で薬処方されるの待ってる間に処方箋をカメラで撮って聞いてみたりみたいなの増えてて、いやすごい面白いなっていうのは思いますね。
自分自身のそのリテラシーが上がってくるというか。
むしろあのAIがファーストオピニオンになって、お医者さんがその後にセカンドオピニオンをくれるみたいな感じの時系列になってることも多いですね、僕は。
子供の例えばなんか赤く腫れものができたら写真に撮ってAIに聞いて、こんな病状ですねみたいな、こんな薬を頼むといいと思いますよとか、病院に行くかどうかの深刻度はこれぐらいですよみたいなこと聞いて、
で、じゃあ病院にかかりましたったらお医者さんがそれと同じことを言うかみたいなことをある種のセカンドオピニオンとして聞いている。それが子供だけじゃなくて自分自身もそうだし、飼い犬の症状もそうだし、お医者さんが、フィジカルなお医者さんがセカンドオピニオンの提供者になって、その前にAIにちょっと軽く問診をしてもらおうみたいな。
まあ結構どこまでをAIに相談をしながら、医療としての行為としてAIを活用するのかっていうのは、法的な反対は非常に多いところにはなるんですけれども、なんか専門的な知見といったところへのやっぱりアクセスへのハードルがやっぱり一気に下がってきていると。
そういうところはやっぱり歓迎すべきところもありますし、リスクとして捉えていかなきゃいけないこともあるなというふうにも思っています。で、あとウェアラブルデバイスがかなり普及もして、あとはその医療の現場にもかなり使われてきているというぐらい信頼性も徐々に上がってきているということだと思うんですけれども。
連続的な患者データの活用とデジタルバイオマーカー
たとえばその心拍数みたいな話をしても、めちゃくちゃ膨大なデータ量になるんじゃないのかなというふうには思ってはいまして、やっぱり日常生活から取れる患者さんの膨大なデータをクリニックであったり医療機関のお医者さんがどのように実際活用し得るんだろうかみたいなところについて、
ぜひせっかくなんで宮津さんからもう少し詳しく教えていただきたいなというふうに思いまして。
ありがとうございます。少しそのあたり詳しく説明させていただくと、まずその大体心拍数だけでも相当な量に、1日でも10万回以上になってきて、他の例えば睡眠だったり酵素だったりとか、それだけ合わせても本当に数十万のデータになるんだけど、
ただこれ重要なのは連続的なデータであるっていうことが大事で、データの量が多ければ何でもいいわけじゃなくて、連続的なデータであるっていうことが解析をする上で患者の変化だったり、何かに対して良いのか悪いのかっていうのを判断していくと非常にまず大事ですと。
で、やっぱりこれまで医療のデータって、例えばレセプトとかカルテのデータとか診療データとか基本的には点のデータなんですよ。健康診断でヘムグルインAICの値が、乳病のリスクがある値が高いですよ低いですよっていうのは朝ご飯食べずに腹地血統で言って、でそれがどれぐらいだとでなると思うんですけど、
まあそれはもちろん一つのパースペクティーとしては正しいんだけど、それはあくまで一時点しか表してないので、日内変動もあるし、もちろん周期性で言うとその月ごとの変化もいろんな整理現象もそうですけどあるんで、じゃあその患者が病気になった後にどういう本当の愛的なペーシェントジャーニーを常に過ごしているか痛くなったり辛くなったり良くなったり回復に向かってたりっていうものをどういうふうに捉えるかっていう時には
連続的なデータが絶対にまず必要ですと、なのでまあ我々はやっぱりその患者中心のデータをどうやって集めていくか、でみなさんがおっしゃる通り、でもデータが増えていくと医師はただただ大変になっていくだけで、いろんなものを見なきゃいけなくなって、病院の中だけでよかったのに家でもどうなのかまで責任を持たなきゃいけないのってこれも問題出てくるんですけど、しかしまあ見るのも大変ですよね
なので我々としてはデジタルバイオマーカーっていうことを基準として設けましょうっていう話をして、それの開発をしてるんですけど、それを全部のデータを医師が見るっていうのは無理なんで、その変化とか周期性がどういう値の時にはこの病気はどう悪くなっているのかっていうことが研究が進んでいる領域で、おそらくアジアでうちが一番やってると思うんですけども
この病気の時に例えばリマチ関節が痛くなる病気の時に、関節が痛くなるっていうのはいつ痛くなるか患者さんは予測はできないんですよ、だけどそういう連続的なベーターから悪くなっているっていうことがある程度モニタリングできれば、ちゃんと管理だったりとか薬剤の評価の仕方も変わってくるよねっていうことですよね
めちゃめちゃ興味深くて、究極のパーソナライズがデータ起きてに進んでいくんだろうなと、やっぱり痛みっていうような、人間が感知できる症状ですよね、健在化する前に予測をしていくというところが今後データを活用しながらやられていくと、で進んでいくと
そこのやっぱりデータ解析の基盤もそうですし、やっぱりデータを取っていっているというところが、先ほど三成さんからの口からもありましたけども、今テックドクターがアジアでフロントランナー一番やっているというようなことでしたけれども、非常に改めて話を聞いて期待感が持てるワクワクするチャレンジをされているのかなというふうに思いました
これめちゃくちゃこれからいいのはAIとの内緒がすごい良いはずなんです、何歩歩きましたかとか、何歩歩いてますよ心拍数どうですよっていうことは、もちろん今AI使うと簡単に言えるようになってくるわけだけど、じゃあそのリュウマチコゲ病の病気がどうなってるかっていうことを判断させるためには、何かその指標を明確にする必要があるので
例えばリュウマチコゲ病の感染者の感染をAIが見守りますということを仮にやるとしたら、じゃあそれはどういうデータでどういう基準のもとにやるかっていうのはここは多分決めていかなきゃいけないことだし、ここにさっきの連続的なデータっていうのが今後非常に価値が出てくるというふうに思っています
医療データの取り扱いとアジアでの展開
なるほどですね、今目田さんがテックドクターでこういった医療のデータを取り扱われながらアジアの最先端を切り開かれているということだと思うんですけれども、医療データを扱うことの難しさみたいなところってどういったところにあられるんでしょうか
うーん、医療データを扱うことって思ってるより別に難しいっていう話ではないと思ってはいます。もちろんそのクリアにしなきゃいけない基準というか、例えば何かのガイドラインにちゃんと準拠してなきゃいけないとか、扱うためにはこういう仕様にしなきゃいけないとかっていうことは当然あるんで、そういう意味ではその開発的には手間がかかる部分っていうのはあるんですけど
むしろそういうものをなんとなくハードルに感じて、皆さん取り組まないっていうことの方が大いちはするっていう気はしてますね。
なるほど。セキュリティであったりとか、あるいはその臨床でどこまでそのデータオリエンティズな介入をしていくかみたいな話であったりとか、ハードルというのは一定高いのかなというふうにも想像はされるんですけども、まあそれによってプレイヤーそのものの数がそこまで増えていかないというか、なんかそういう状況なんですかね。
たぶん水谷さんおっしゃってるのは、例えば電子カルテであれば電子カルテベンダーがいるし、そういうところはもうめちゃめちゃブロックするわけじゃないですか。そことコストかけて対峙していくっていうのは当然その手間もかかるし大変だとは思うんですけど、別に医療データって考えたときに、患者中心に考えていくと別にそういう人たちがブロックしてないものいっぱいあるんで。
なるほど。ちなみに今、アジアと言ったようなフィールドの広さの中でお話をされてたかなというふうには思うんですけれども、日本発だからこそアジアであったりとか、世界の中で意味のある取り組みというところでのその医療かけるAIみたいなところの価値筋といったものは見出すことができたりするものでしょうか。
これは私が言う場でもなく、日本ってやっぱり医療の領域っていうのはいくつかの日本がまだ強い領域の一つだというふうに思っていて、根本的にはその今年間40兆円から48兆円という話もあるんですけど、医療費がそこに投資されてるんで、これをコストと見るか投資として見るかっていうことだと思うんですけど、
日本の国のお金が48兆円使われているわけですよね。で、素晴らしい医療が実現されている。で、これを、じゃあその仮に日本の投資として考えるときに、じゃあその投資した資産をどう外に外装化していくかっていうふうに考えていくこともできるんじゃないかなと思っている。
だからそれぐらい日本の医療ってめちゃめちゃお金かけて、クオリティが高くその平均化されていて、かつその全国つつ裏裏基本的には同じプロトコルで適用されているってことですよ。
エンディングと次回予告
なるほど。はい、ちょっと話が盛り上がってきてしまい恐縮ではありますが、また後編の話をお伺いできればと思います。前編はそもそも閉めたいと思います。私もウェアレベルデバイスつけてデータ撮ってみようかなと思いました。次回も引き続き、テックドクターみなとさんとジェネシアベンチャーズさがるさんをお迎えして、さらにお話を伺っていきます。ありがとうございました。
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