Kintsugiが事業停止、うつ病・不安検出の音声バイオマーカーAIをオープンソース化
Kintsugiは、うつ病や不安を検出する音声バイオマーカーAIの事業を停止し、技術をオープンソース化した。FDAの規制ハードルによる高コストが原因で、ベンチャー支援型モデルが持続不可能となった。同社のAIは20秒の音声から高い検出率を示し、今後はグローバルな研究コミュニティが活用できる。
うつ病や不安を検出するAI音声バイオマーカー技術を開発していたスタートアップKintsugiが、事業を停止し、研究と技術をパブリックドメインに公開する。同社のAIモデルは、音声の音響信号を分析して苦痛の臨床マーカーを識別するが、米国食品医薬品局（FDA）の規制プロセスにかかる高コストと長期間が、ベンチャー支援型のビジネスモデルを持続不可能にした。
音声は健康モニタリングの有望なバイオマーカーとして浮上している。科学者たちは人工知能を用いて、人間の耳では見逃されやすいピッチの安定性、声の明瞭さ、音響ノイズの微妙な変化を分析している。これらの変化は、良性の声帯結節やポリープ、さらには喉頭がんの初期兆候を示す可能性がある。AIは通常よりはるかに早期に異常を検出し、臨床検査を促す一次スクリーニングツールとして機能する可能性がある。このアプローチは、スマートフォンやスマートスピーカーなどのデバイスが音声データを取得し、AIが個人の正常パターンを学習して逸脱を警告する、受動的で常時オンの健康モニタリングへの広範なシフトの一部である。
Kintsugiのプラットフォームは、新しい機械学習と深層学習を用いて、わずか20秒の自由形式の音声から臨床的うつ病と不安を推定する。モデルは言語に依存せず、患者が話す内容ではなく話し方を分析することでプライバシーを保護する。大手医療保険者との導入では、標準的な患者健康質問票では3%の加入者しかうつ病を示さなかったのに対し、Kintsugiの音声バイオマーカーAIは、最近救急科や産科から退院した患者の33%に中等度から高度のうつ病、14%に重度のうつ病を検出した。
これらの結果と医療提供者や保険者との商業的関係にもかかわらず、FDAのDe Novo承認プロセスのコストはベンチャー資金に依存するスタートアップには大きすぎた。同社は2021年に800万ドルのシード資金、2022年に2000万ドルのシリーズA資金を調達した後、最終的に技術をオープンソースとして公開することを決定した。これにより、グローバルな科学者コミュニティが、独自の障壁なしに音声ベースの識別、トリアージ、モニタリングを進められるようになる。