【注目AIスタートアップ１００社】Owkinの紹介

こんにちは。草場です。

エクスポネンシャルテクノロジーの一つ、AIに関して、CBインサイツでリストアップされている注目スタートアップ１００社、１社ずつ見ていきます。

「AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries」

AI、機械学習について見直したい方は、シンラボの人気記事「OpenCVによるAIの実装方法」をご参考ください。

本日取り上げるスタートアップは、ヘルスケア分野のOwkinです。ミッションは、「機械学習を利用して、患者さんのためにより良い薬を開発すること」です。

世界には様々な症状があります。より安全で効果的な治療法の迅速な開発が必要です。

Owkin社の使命は、病院、大学、製薬会社の研究者に以下のことを可能にすることです。
薬剤の効果が患者さんごとに異なる理由を理解する。
医薬品開発プロセスの向上
治療成績を向上させるために、適切な患者に最適な薬剤を特定する。

そこで、独自の研究プラットフォームを作成しています。

Owkin Loopは、Owkinの研究プラットフォームの基盤となるもので、医学研究者と世界中の主要な学術研究センターからの高品質なデータセットを結びつけます。Owkin Loopは、Owkin’s Software Stackの2つの主要コンポーネントによって運営されています。機械学習プラットフォームであるOwkin Studioと、連携学習フレームワークであるOwkin Connectです。Owkin Loopは、Owkinのソフトウェアスタックの2つのコンポーネント、Owkin StudioとOwkin Connectで構成されています。

面白いのは連合学習（Federated Learning）を使っていることですね。

Federated Learningとは？
Federated Learningとは、複数の独立したプロバイダーに分散したデータを用いて高品質なモデルを学習することを目的とした機械学習の手順です。
データを1つの中央サーバーに集めるのではなく、データはそれぞれのサーバーに固定されたままで、アルゴリズムと予測モデルはそれらの間を行き来します。 複数のセンターからデータを集中管理するという今日の標準的なアプローチは、患者のプライバシーとデータ保護に関する重大な懸念を犠牲にしています。この問題を解決するためには、データを移動させることなく、複数の医療機関で機械学習モデルを大規模に学習できることが重要な技術となります。
Owkinでは、Federated Learningを、製薬会社と病院をつなぐプラットフォームと考えています。機械学習のパフォーマンスから、プライバシーの保証、ITサービス、法的フレームまで、彼らのすべての要件にマッチするように設計されなければなりません。また、さまざまな組織のデータサイエンティスト、医療専門家、データマネージャーが共同で予測モデルをトレーニングするために使用する技術としても考えられます。
私たちのビジョンの一部は、フェデレーテッド・ラーニングを活用して、健康分野で最大の共同研究ネットワークを構築することです。私たちは、この技術を開発している多くのプロジェクトを抱えており、特定のコード部分をオープンソース化することで、適切なデータプライバシーの確保に努めています。

めちゃ面白い。もっと勉強します。