医療現場のバラバラな書類からデータ構造を解明するMendelが約19.7億円調達

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

医療業界には膨大なデータが存在するが、データが非構造化されていたり、バラバラな場所に存在していたりするため、多くの場合その価値を理解することは難しい。

情報の内容を取り込み、整理するためのAIプラットフォームを構築しているスタートアップ企業Mendel（メンデル）は2021年6月上旬、その成長を継続し「臨床データ市場」を構築するための1800万ドル（約19億7100万円）の資金調達を発表した。またこの資金は、カリフォルニア州サンノゼとエジプトのカイロにある2つのオフィスで、技術面やサポート面での人材を増やすためにも使用される予定だ。

今回のシリーズAラウンドには、DCMを筆頭に、OliveTree（オリーブツリー）、Zola Global（ゾラグローバル）、MTVLPの他、以前からのサポーターであるLaunch Capital（ローンチキャピタル）、SOSV、Bootstrap Labs（ブートストラップラブズ）、UCSF Health Hub（UCSFヘルスハブ）の会長であるMark Goldstein（マーク・ゴールドスタイン）も参加している。

メンデルによると、研究機関や製薬会社の間では、患者の長期的な治療や経過をより良く理解するために、より優れたデータを収集することへの関心が高まっている。特により広範なユーザーにおいてのデータ収集に関心が高まっており、これは現在人の観察や試験の実施が困難だからという理由だけではなく、AIを使用して大きなデータセットを活用することで、より良い洞察を得ることができると考えられているからだ。今回の資金調達はこうした見解に基づくものだ。

これは例えば、具体的な病気の症状や病理の特定だけでなく、具体的な治療コースに対する反復的でより典型的な反応を積極的に特定する上で重要となる。

メンデルについては、2017年に、定期的に実施されているさまざまな臨床試験とがん患者をよりよくマッチングさせるための200万ドル（約2億1900万円）のシードラウンドを同社が受けた際の記事を書いた。この際のアイデアは、特定の臨床試験は特定のタイプのがんや患者のタイプに対応しているため、新しいアプローチを試したいと思っている人には、適しているアプローチとそうでないものがあるというものだった。

しかし結局のところ、マッチングアルゴリズムを機能させるために必要なデータに問題があったということが、メンデルのCEOであり創業者のKarim Galil（カリム・ガリル）博士によって明らかになった。

彼はインタビューでこう述べた。「トライアルビジネスを立ち上げようとする中で、もっと基本的な問題が解決されていないことに気づいたのです。それは、患者さんの医療記録を読んで理解することでした。それができなければ、臨床試験のマッチングはできません」。

「そこで当スタートアップは、少なくとも3年間は研究開発屋になって、その問題を解決してからトライアルを行うことにしました」と彼は続けた。

今日、非構造化情報を解析してより良い洞察を得ようとしているAI企業は数多くあるが、メンデルは、個別の業種や専門分野に特化したAI知識ベースを構築しているハイテク企業の代表格と言える（例として、GoogleのDeepMind（ディープマインド）も医療分野でのデータ活用を検討している主要なAIプレイヤーだが、別の業種なら法律や経済業界に注力しているEigenが挙げられる）。

自然言語を「読む」ことの問題は、医療の世界ではこれが想像以上にニュアンスに左右されるということだ。ガリル氏は、英語の「I’m going to leave you」というフレーズになぞらえて、これが例えば部屋を出て行くという意味と、人間関係から抜け出すという意味があると説明する。真の答えは ─ 人間である私たちは、真実でさえわかりにくいことがあるとわかっているが─ 文脈の中でしか見つからない。

ガリル氏は、医師とその観察記録も同様であると述べる。「行間には多くのことが隠されていて、問題は人（や状況）によって異なることもあります」。

この分野に取り組めば、利益を得られることがわかっている。

メンデルは、臨床環境とAIアルゴリズムの構築の両方において豊富な経験を持つチームによって構築されたコンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて使用しており、現在、臨床データの抽出を自動化するツール、OCR、記録を共有する際に個人を特定できる情報を自動的に再編集・削除できる特別なツール、臨床データを検索するための検索エンジン、そして例の臨床試験と人とのより良いマッチングを可能にするためのエンジンを提供している。顧客は、製薬会社やライフサイエンス企業、リアルワールドデータとリアルワールドエビデンス（RWDとRWE）のプロバイダー、研究グループなどだ。

またメンデルは、今回の資金調達と同時に、多くの医療機関で利用されているオンラインファックスソリューション「eFax」との提携を発表し、医療の世界にはまだやるべきことがたくさんあることを強調している。

私の子どもたち（10代）は「Fax」が何であるかさえ知らないかもしれないが、ヘルスケアや医療の世界では、Faxは人と人との間で文書や情報をやり取りするための最も一般的な手段の1つであり、現在では業界の90％がFaxを使用している。メンデルとのパートナーシップにより、これらのeFaxが「読まれ」、デジタル化され、より広範なプラットフォームに取り込まれ、そのデータをより有用な方法で活用できるようになるだろう。

メンデルの役員であり、DCMのパートナーでもあるKyle Lui（カイル・ルイ）氏は、声明の中でこう述べている。「世界のヘルスケア業界がAIを活用することには大きな可能性があります。メンデルは、医療機関がAIを使用して臨床データを自動で意味がわかるものにするための、ユニークでシームレスなソリューションを生み出しました。私たちは、次の成長段階に向けて引き続きチームと協力していくことを楽しみにしています」。

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画像クレジット：National Cancer Institute / Unsplash

【原文】

The medical industry is sitting on a huge trove of data, but in many cases it can be a challenge to realize the value of it because that data is unstructured and in disparate places.

Today, a startup called Mendel, which has built an AI platform both to ingest and bring order to that body of information, is announcing $18 million in funding to continue its growth and to build out what it describes as a “clinical data marketplace” for people not just to organize, but also to share and exchange that data for research purposes. It’s also going to be using the funding to hire more talent — technical and support — for its two offices, in San Jose, California and Cairo, Egypt.

The Series A round is being led by DCM, with OliveTree, Zola Global, and MTVLP, and previous backers Launch Capital, SOSV, Bootstrap Labs and chairman of UCSF Health Hub Mark Goldstein also participating.

The funding comes on the heels of what Mendel says is a surge of interest among research and pharmaceutical companies in sourcing better data to gain a better understanding of longer-term patient care and progress, in particular across wider groups of users, not just at a time when it has been more challenging to observe people and run trials, but in light of the understanding that using AI to leverage much bigger data sets can produce better insights.

This can be important, for example, in proactively identifying symptoms of particular ailments or the pathology of a disease, but also recurring and more typical responses to specific treatment courses.

We previously wrote about Mendel back in 2017 when the company had received a seed round of $2 million to better match cancer patients with the various clinical trials that are regularly being run: the idea was that certain trials address specific types of cancers and types of patients, and those who are willing to try newer approaches will be better or worse suited to each of these.

It turned out, however, that Mendel discovered a problem in the data that it would have needed to enable its matching algorithms to work, said Dr. Karim Galil, Mendel’s CEO and founder.

“As we were trying to build the trial business, we discovered a more basic problem that hadn’t been solved,” he said in an interview. “It was the reading and understanding medical records of a patient. If you can’t do that you can’t do trial matching.”

So the startup decided to become an R&D shop for at least three years to solve that problem before doing anything with trials, he continued.

Although there are today many AI companies that are parsing unstructured information in order to extract better insights, Mendel is what you might think of as part of the guard of tech companies that are building out specific AI knowledge bases for distinct verticals or areas of expertise. (Another example from another vertical is Eigen, working in the legal and finance industries, while Google’s DeepMind is another major AI player looking at ways of better harnessing data in the sphere of medicine.)

The issue of “reading” natural language is more nuanced than you might think in the world of medicine. Galil compared it to the phrase “I’m going to leave you” in English, which could just as easily mean someone is departing, say, a room, as someone is walking out of a relationship. The “true” answer — and as we humans know even truth can be elusive — can only start to be found in the context.

The same goes for doctors and their observation notes, Galil said. “There is a lot hidden between the lines, and problems can be specific to a person,” or to a situation.

That has proven to be a lucrative area to tackle.

Mendel uses a mix of computer vision and natural language processing built by teams with extensive experience in both clinical environments and in building AI algorithms and currently provides tools to automate clinical data abstraction, OCR, special tools to redact and remove personal identifiable information automatically to share records, search engines to search clinical data and — yes — an engine to enable better matching of people to clinical trials. Customers include pharmaceutical and life science companies, real-world data and real-world evidence (RWD and RWE) providers and research groups.

And to underscore just how much there is still left to do in the world of medicine, along with this funding round, Mendel is announcing a partnership with eFax, an online faxing solution used by a huge number of healthcare providers.

Faxing is totally antiquated in some parts of the world now — I’m not even sure that people the age of my children (tweens) even know what a “fax” is — but they remain one of the most-used ways to transfer documents and information between people in the worlds of healthcare and medicine, with 90% of the industry using them today. The partnership with Mendel will mean that those eFaxes will now be “read” and digitized and ingested into wider platforms to tap that data in a more useful way.

“There is huge potential for the global healthcare industry to leverage AI,” said Mendel board member and partner at DCM, Kyle Lui, in a statement. “Mendel has created a unique and seamless solution for healthcare organizations to automatically make sense of their clinical data using AI. We look forward to continuing to work with the team on this next stage of growth.”

（文：Ingrid Lunden、翻訳：Dragonfly）

医療 - Wikipedia

医療（いりょう、英語: health care 、medical care）とは、人間の健康の維持、回復、促進などを目的とした諸活動について用いられる広範な意味を持った語である。

医療 ｜厚生労働省 - mhlw.go.jp

医療. トピックス. 重要なお知らせ. 施策情報. 関連審議会・検討会等. 政策分野関連情報. 政策分野に関連のサイト. 安全で質の高い医療サービスを提供するために. けがをしたり病気になった時に、安全で質の高い医療サービスを受けることができる医療提供体制を確立し、赤ちゃんからお年寄りまで全ての国民が、健康で長生きできる社会を目指しています。.

医療とは - コトバンク

精選版 日本国語大辞典 - 医療の用語解説 - 〘名〙 医術を用いて病気を治すこと。療治。治療。※続日本紀‐宝亀五年（774）四月己卯「勅曰、如聞(きくならく)、天下諸国疾疫者衆、雖レ加二医療一、猶未二平復一」※談義本・根無草（1763‐69）後「我久々の病気にて医療(イリャウ)手を尽すと...

医療とは - Weblio辞書

「医療」の意味は医術・医薬で病気やけがを治すこと。Weblio国語辞典では「医療」の意味や使い方、用例、類似表現などを解説しています。

健康・医療 ｜厚生労働省 - mhlw.go.jp

医療保険. 国民皆保険制度のもと、誰もが安心して医療を受けられる医療制度を実現し、世界最高レベルの平均寿命と保健医療水準を達成してきた日本。. 少子高齢化、経済情勢の変化に対応し、これからも持続可能な公的医療保険制度を目指します。.

日本の医療 - Wikipedia

日本の医療 （にほんのいりょう、 英語: Healthcare in Japan ）は、複数提供者制の 社会保険 による ユニバーサルヘルスケア が実現されており、 厚生労働省 が所管している。. 2012年の GDP に占める保健支出は10.3%であった（OECD平均は9.3%） 。. 人口高齢化、一人あたり支出の増加、医薬品・医療機器の高度化によって支出は増加する傾向にある 。. 医療 制度は「 国民皆 ...

医療・健康 | 毎日新聞

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ヨミドクター | 読売新聞による医療・健康・介護のニュース ...

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