AIモデルはあらゆるデータセットに適用されていますが、その結果は一貫していません。これは医療の世界にも当てはまりますが、Piramidalというスタートアップ企業は、脳スキャンデータを分析するための基礎モデルによって確実な結果が得られると考えています。
共同創設者のディミトリス・サケラリオウ氏とクリス・パフジャ氏は、脳波検査（EEG）技術がほぼすべての病院で使用されているにもかかわらず、多くの種類の機器に分散しており、その解釈には専門知識が必要であることに気づきました。時間、場所、機器の種類に関係なく、常に懸念されるパターンを警告できるソフトウェアがあれば、脳疾患を持つ人々の転帰を改善し、多忙な看護師や医師の負担を軽減できる可能性があります。
「神経集中治療室では、看護師が実際に患者を監視し、脳波の兆候を探します。しかし、急性疾患の場合は看護師が部屋を離れなければならないこともあります」とパフジャ氏は述べた。異常な数値や警告は、てんかん発作、脳卒中、あるいはその他の疾患を意味する可能性がある。看護師はそうした訓練を受けていないし、専門医でさえ、どちらか一方に気付くだけで、もう一方を見抜けないこともある。
二人は長年、神経学における計算ツールの実現可能性について研究した後、この会社を設立しました。彼らは、脳波データの分析を自動化し、ケアに役立てる方法は確かに存在するものの、その技術を必要な場所に簡単に導入する方法がないことに気づきました。
「私はこの分野での経験があります。手術室で神経科医の隣に座り、脳波がなぜ役立つのか、そしてそれを識別するための計算システムをどのように構築できるのかを正確に理解してきました」とサケラリオウ氏は述べた。「脳波は多くの場面で役立ちますが、EEGデバイスを使用するたびに、その特定の問題に合わせてシステム全体を再構築する必要があります。新しいデータを取得し、人間が一からデータに注釈を付ける必要があります。」
すべての EEG システム、病院の IT 設定、データ形式が同じであれば十分困難ですが、機械にいくつの電極があり、どこに配置されているかなど、最も基本的な要素が大きく異なります。
ピラミダルの創立者たちは、EEG 測定の基礎モデルによって、何ヶ月も研究することなく、すぐに人命を救う脳波パターン検出が可能になると信じており、その成果はまだ発表されていないものの、それを知っていると主張している。
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念のため言っておきますが、これは万能な医療プラットフォームではありません。より近い例としては、MetaのLlamaシリーズ（比較的オープンなモデル）が挙げられます。このモデルは、言語理解という基盤機能の構築にかかる初期費用を負担します。カスタマーサービス用のチャットボットを構築するか、デジタルフレンドを構築するかはあなた次第ですが、どちらも人間の言語を理解するという基本的な能力がなければ機能しません。
しかし、AIモデルは言語に限定されません。流体力学、音楽、化学など、様々な分野で学習させることができます。Piramidalにとって「言語」とは脳波で読み取る脳活動であり、結果として得られるモデルは、あらゆる設定、あらゆる数の電極、あらゆる機械モデル、そしてあらゆる患者からの信号を理解し、解釈することが可能になります。
まだ誰も建てていません ― 少なくとも公的には。
サケラリオウ氏とパフジャ氏は、現状の進捗状況を誇張しないように注意しつつも、「基礎モデルを構築し、それを用いて実験を行いました。現在はコードベースを製品化して、数十億のパラメータに拡張できる状態にする作業を進めています。これは研究のためではなく、最初からモデルの構築に注力してきたのです」と述べました。
このモデルの最初の製品版は来年初めに病院に導入される予定だとパフジャ氏は述べた。「第1四半期から4つのパイロットプログラムに取り組んでいます。4つともICUで試験を行い、4つ全てが私たちと共同開発を希望しています。」これは、このモデルがあらゆるケアユニットの多様な状況下で機能するという貴重な概念実証となるだろう。（もちろん、ピラミダルの技術は、患者に通常提供されるモニタリングをはるかに超えるものとなるだろう。）
基盤モデルは特定のアプリケーションに合わせて微調整する必要があるが、パフージャ氏によると、まずは自社でその作業を行うという。他の多くのAI企業とは異なり、基盤モデルを構築してからAPI利用料を徴収する予定はない。しかし、現状でも非常に価値があることは明らかだとパフージャ氏は明言した。
「ゼロから学習したモデルが、私たちのような事前学習済みモデルよりも優れた性能を発揮するなどあり得ません。ウォームスタートをすることで、状況は改善するだけです」とサケラリオウ氏は述べた。「これは今でも史上最大のEEGモデルであり、他に類を見ないほど巨大です。」
ピラミダルが前進するためには、あらゆるAI企業に不可欠な2つの要素、すなわち資金とデータが必要です。資金については、Adverb VenturesとLionheart Venturesが共同リードし、Y Combinatorとエンジェル投資家も参加する600万ドルのシードラウンドで既に着手しています。この資金は、（モデルの学習に莫大な費用がかかる）コンピューティング費用と人員増強に充てられます。
データに関しては、最初の本番環境モデルの学習に必要な量は既に揃っています。「オープンソースデータは豊富にあるのですが、サイロ化されたデータも数多くあることが分かりました。そこで、それらを集約し、統合して大規模なデータストアを構築するプロセスを進めています。」
病院との提携により、数千時間にも及ぶ貴重な膨大な学習データが提供されるはずです。こうしたデータやその他の情報源を活用することで、次期モデルを人間の能力を超えるレベルにまで高めることができるでしょう。
サケラリオウ氏は、「現時点では、医師が注目する一連の明確なパターンについては自信を持って対応できます。しかし、より大規模なモデルを構築すれば、人間の目では一貫して経験的に存在を判断できないほど小さなパターンも検出できるようになります」と述べた。
それはまだ先のことですが、超人的な能力は医療の質を向上させるための前提条件ではありません。ICUでの実証実験により、この技術は科学文献だけでなく、おそらく投資家の会議室でも、より厳密に評価・記録されるようになるはずです。
