AIの取り組みは盛り上がりを見せており、医療分野においても大きな可能性を秘めています。IBMが発表した、機械学習を用いて爪の動きから健康状態や病気の進行具合を分析するネイル型センサーも、その一例です。爪の曲がり具合や動き、握力を感知するネイル型センサーIBMが開発したネイル型センサーは、爪の曲がり具合や動き、握力を測り、パーキンソン病患者の投薬の影響や総合失調症患者の症状、心血管など個人の健康状態を分析できます。日常生活で継続的に患者の病状や健康状態を観測することで、患者の状態の把握や病気の発見に役立てられます。動画からもわかるように、デバイスは爪とほぼ同じくらいのサイズで、日常生活でも邪魔にならないように設計されています。watchなどのスマートウォッチに送られ、機械学習により分析されます。豊富な情報が詰まる爪を機械学習で分析する従来、患者の症状を知るためのひとつの方法として、皮膚ベースのセンサーが用いられています。年配の患者が長時間、センサーを皮膚に密着させて装着するため、感染症を引き起こすリスクがあります。そこで注目されたのが、感染症を引き起こすリスクが低く、丈夫な爪です。爪は、指を動かしたり物を掴む際に、数ミクロン程度変形します。その爪の微量な変形からドアノブを空けたり、ドライバーを使う動きを検出することができます。した爪の変形から書いている数字を認識することができ、その精度はなんと94%。パーキンソン病患者への投薬の影響を把握するために始動したこのプロジェクトは、爪の情報から行動を認識することで、パーキンソン病の症状である運動怠慢や振戦、運動異常を発見できるところまできています。爪から指の動きを認識する技術は医療分野以外でも、行動分析に役立てられたり、センサーによる文字認識の精度が向上すれば、紙やデバイスを必要としない新たなUIも考えられます。AIが医療を推し進めるアクティビティや睡眠を記録するスマートウォッチ・リストバンド「Fitbit」や、リアルタイム解析を行うスマートフットウェア「Orphe」など、IoTでデータを記録、分析している事例はいくつかあります。AIによってウェアラブルデバイスはより精度高く、小型化し、医療分野をはじめ多岐にわたる分野でさらに力を発揮するでしょう。Railsを駆使するライター/エンジニア。システム設計からデザインまでを一気通貫で行う。Thuデータの価値を守る。Networksの援軍動き出す。Thuフェイクデータが本物以上の価値を持つように。データで生まれる新たな可能性。