人工知能（AI）が医療において持つ可能性についての議論が続く中、スタートアップ企業はベンチャーキャピタルからの強力な支援を受け、技術を取り入れています。サンフランシスコに本拠を置くTriomicsは、生成AIを活用してがん治療の向上を目指し、Lightspeed、Nexus Venture Partners、General Catalyst、Y Combinatorから1500万ドルの資金を調達しました。
MITとAdobeの元研究者であるサリム・カーンとフリトゥラジ・シンが設立したTriomicsは、OncoLLMと呼ばれる一連の大規模言語モデル（LLM）を開発しました。このモデルは、複雑ながん治療のワークフローを効率化し、医療スタッフが患者に適した治療法を迅速に見つける手助けをします。
Triomicsは、2050年までに3,500万件に達すると予測されるがんの新たな症例数の増加という重要な課題に取り組んでいます。これは2022年の2,000万件から77%の増加を示し、がん治療センターに大きな負担をかけることが懸念されています。特に、医療従事者の不足が進む中での問題です。
現在、多くの看護師やがん治療の専門家は、患者の治療経路や臨床試験の適格性を判断するために、患者記録を手動で確認するのに多くの時間を費やしています。非構造化されたメモや検査報告の分析が含まれるこのプロセスは、患者の治療の遅れと機会損失につながりかねません。
Triomicsは、がん治療に特化したOncoLLMを使用してこの課題を解決し、内部データセットによって最適化された展開を可能にします。「OncoLLMは、さまざまなタスクに対応するために設計された複数のモデルで構成されています。私たちのモデルは、完全に新規で開発したものと、最新のオープンソースモデルに基づいて微調整したものがあります。各医療パートナーの独自のデータを活用し、強化学習を用いて精度を向上させています」とカーンは説明しました。
これらのモデルは、各機関に合わせて調整された後、Triomicsのソフトウェアソリューションに統合され、電子健康記録（EHR）システムと連携して特定のワークフローを効率化します。現時点で、同社はデータを整備する「Harmony」と、がん患者を臨床試験に前スクリーニングする「Prism」の2つの製品を提供しています。この統合により、患者のカルテレビューに掛かる時間を数日や数週間からわずか数分に短縮します。
ウィスコンシン医科大学がんセンターで行われた試験では、Triomicsのソリューションは、患者と試験のマッチングにおいて大規模なオープンソースや独自のLLMを上回り、適格な医療専門家やGPT-4に匹敵する性能を発揮しました。この結果は、Triomicsのモデルが小規模でありながら、低コストで優れた結果を出す証明となりました。また、TriomicsはOncoLLMの高精度なバリアントも開発し、GPT-4や医療専門家に比類のない精度を達成しています。
最近の資金調達により、Triomicsはチームを拡大し、製品の展開を強化することを目指しています。すでにいくつかのアカデミックメディカルセンターとのパートナーシップを結んでおり、年末までにさらに10以上の機関と協力する計画です。OncoLLMベースのソリューションの価格設定は、顧客ごとのニーズに合わせてカスタマイズされています。
「現在、約6つの学術的医療センターと連携しており、この数は夏までには2桁に増加すると予想しています。また、多くの患者に良い影響を与えるために、大規模な地域のがん専門クリニックへのアプローチも拡大しています」とカーンは述べました。
他にも患者と試験のマッチングに向けたソリューションは存在しますが、TriomicsのOncoLLMを活用したソフトウェアは、すべてを生成AIに基づき、がん治療に特化している点で他と一線を画しています。このアプローチは、医療業界が求める拡張性と投資対効果の大幅な向上を目指しています。
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