Apple FaceID開発者の起業家が脳疾患診断AI開発に5200万ドル調達

Appleの FaceID と Vision Pro のハンドトラッキング技術の共同開発者Gidi Littwinは、2020年にAppleを離職し新たなチャレンジを求めていた。手術を伴わずに脳を研究する人工知能を開発していたHagai Lalazarが LinkedIn で彼にメッセージを送ってきた時、その挑戦が見つかった。Lalazarは約75人の候補者と話した後にLittwinに出会った。Littwinは機械学習システム構築の専門知識だけでなく、膨大なデータ収集業務を管理した直接的な経験も持っていた。AppleではFaceIDとVision Proの深層学習モデルを訓練するために「数十万人分のデータ」の収集を監督していた。

Hemisphericでは、2人の創業者が現在「最も大切な資産」と呼ぶものを集めている。アジア、テルアビブ、ボストンに住む10万人の有償ボランティアから収集した250万時間分の脳電気活動データだ。被験者は脳の異なる領域を活性化させるよう設計された活動に参加し、その間の電気信号が記録された。このデータセットは、Littwinと Lalazar が「フロンティア」と呼ぶ人工知能モデルを訓練している―それは大規模言語モデルがテキストを統計的に分析して意味を推論するのとほぼ同じ方法で、電気活動から脳機能を推論するものだ。

臨床的には、この成果は長年の問題に対処している。各個人の脳活動パターンが異なるため、医師は大きくうつ病、アルツハイマー病、パーキンソン病、PTSD、統合失調症および他の認知障害の診断を主に主観的な質問票と行動観察に頼ってきた。Hemisphericの AI は客観的な代替案を提供する。チームが汎化モデルをPTSD、統合失調症、うつ病と診断された人々のサブセットでテストした時、モデルは個人の脳の健康に関する「正確な推論」をした。現在はモデルがアルツハイマー病を診断・予測できるかをテストする臨床試験を進めている。

同社の最初の商用製品はPTSDを診断するために設計される。患者は軽量の脳波計を約15分間装着し、タブレット上のアプリを操作する。その後Hemisphericの AI は臨床医が信号をデコードして診断を下し、最も効果的な治療法を選択し、進捗を監視するのを支援する。チームは来年初頭にこの製品をFDAに承認申請し、2027年後半に一般向け展開できることを期待している。Lalazarは「これは血液検査のようなもの」になる将来を想像している―デバイスは「非常に安価」で、精神衛生クリニック、病院、心理学者のオフィスに配布されるだろう。

Uber初期段階の投資家Howard Morganを含むアメリカとイスラエルのベンチャーキャピタル企業と個人投資家に主導された5200万ドル（約83億円）の調達ラウンドは、政府機関、医療機関、製薬企業とのパートナーシップ、米国での採用、規制承認努力を支援する。Hemisphericはモデルを改善するために数百万人からさらに脳データを計測する予定もある。さらにチームは独自の脳スキャナーを開発中で、機械学習のために構築されたカスタムハードウェアが従来の脳波計よりもより有用なデータを生成すると信じている。

Hemisphericは既に成熟した企業が活動する医療AI分野に参入している。肺がん診断を支援するAIツールは欧州で臨床使用されており治療へのアクセスを加速させており、OpenAIやAnthropicなどの大手AI企業も医療分野への展開を拡大している。このスペースへのLittwinの参入が注目される理由は、彼がスケールでのデータ収集インフラ構築の直接的な経験を持っているからだ。Apple在籍時にWIREDへの取材で、FaceIDとVision Proの訓練用に「数十万人分のデータ」収集を監督していたと語っている。この専門知識がHemisphericの戦略に直結している―創業者たちは250万時間分の脳波データを集め、これを「最も大切な資産」と呼び、今後数百万人からデータを収集してモデルを洗練させる計画を立てている。

創業パートナーシップ自体が意図的な問題解決を反映している。Lalazarは既に脳分析AIの開発を始めており、約75人の他の候補者と話した後、LinkedInでLittwinにメッセージを送った。Littwinは商業化とデータインフラの専門知識をもたらした。Uber初期段階の投資家Howard Morganを含むベンチャー企業と個人投資家に支えられた5200万ドル（約83億円）の調達は、政府機関、医療機関、製薬企業とのパートナーシップ、米国での採用、カスタム脳スキャナーの開発に充てられる。チームは独自のハードウェアが従来の脳波計よりも深層学習に有用なデータをもたらすと考えており、Littwinは「従来の脳波計は機械学習を考慮して設計されたことはなく、ましてや深層学習のためには絶対にない」と指摘している。