J&J、手術AI開発に資金提供

長年にわたり、手術知識とインサイトは個々のオペ室内に閉じ込められており、手術動画、デバイスデータ、臨床インサイトから得られた貴重な情報は、共有や分野全体のケア向上への活用が困難であった。Johnson & Johnson の Polyphonic は、データと AI を通じてオペ室を連携させるユニファイドデジタルエコシステムを構築することで、これらのサイロを打破しようとする試みである。Johnson & Johnson の Polyphonic バイスプレジデント兼チーフサイエンティフィックオフィサーである Raymond Fryrear II は、この課題を「楽譜が常に変わり、楽器がすべて異なるチューニングされている」オーケストラを指揮することとして位置づけている。Polyphonic AI Fund for Surgery QuickFire Challenge は、実際の臨床問題に対処し、実際のスケールで動作できるイノベーションを特定し資金提供することを目的としており、Fryrear 医師によれば、従来は「素晴らしいデモと実際にオペ室での診療を変えるもの」のギャップで停滞していたイノベーションである。

2026年の受賞企業は、実践的でオペ室対応のソリューションへのこの焦点を反映している。Curium Life の SurgiMeasure は、小児および新生児外科における推測の不確実性に対する Vinayak Rengan 医師の不満から生まれた。彼は経験豊富な外科医が直感的に解剖学的距離を測定することができるが、経験の浅い外科医はこれを同じ精度で行うことができないことを観察した。彼のツールは手術動画を幾何学的データに変換して客観的な測定を提供し、最終的には外科医が敏感な組織に接近する際に警告を発することが目標である。同様に、C1DO1 は、詳細なフィードバックを伴う専門訓練が外科的スキルを加速できることを示す Julián Varas 医師の研究から生まれた。わずか16回の集中訓練セッション後、新しい外科医は5年の経験を持つ従来から訓練された外科医と同じ程度のパフォーマンスを発揮した。大規模言語モデルをコンピュータビジョンと組み合わせて手術動画をレビューし個別フィードバックを提供することで、C1DO1 は数百例から10～20例への典型的な学習曲線を短縮する。