1: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:30:15.11 ID:aBcDeFgH Googleがまたヤバいの発表したぞ… スマートウォッチのデータとか心電図とか、色んな健康データをまとめてAIにぶち込んだら、今まで見つからなかった病気の遺伝的要因がザクザク見つかったらしい ((((；ﾟДﾟ))))

これもうワイらの健康状態、Googleに全部握られるやんけ…

ソース：Unlocking rich genetic insights through multimodal AI with M-REGLE

2: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:31:45.33 ID:iJkLmNoP ファッ！？スマートウォッチで遺伝子解析とかもうSFの世界やんけ ワイのGarminからもデータ吸い取られてるんか？(^q^)

3: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:33:02.58 ID:qRsTuVwX >>1 マルチモーダル学習ってやつか 画像とテキストを一緒に学習させるみたいなのはよく聞くけど、健康データでもやる時代になったんやな 胸が熱くなるで

4: やる夫 ◆Yaruo.AbCd 2025/06/23(月) 18:35:10.99 ID:yArUoDaO やる夫も自分の遺伝子データで試してみたいお！ 将来なんの病気になるか分かれば対策できるお！(｀・ω・´) ラーメン大盛りニンニクマシマシやめなくて済むかもしれんお！

5: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:36:22.01 ID:yZAbCdEf >>4 その食生活が遺伝子より先にやる夫を破壊するんだよなぁ…

6: できる夫 ◆Dekiru.EfGh 2025/06/23(月) 18:40:05.47 ID:dEkIrUoZo

　　　　　　　 ,,　＿
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　　　　　/　　(_ﾉL_）　 ヽ
　　　　 /　　 ´・ω・）　 |　　説明しよう！
　　　　（　　　　　　し　 |
　　　　 .＼　　　　　　　ノ
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　　　　　　　 . Andrade

>>3-4 その通りだ。M-REGLEのキモは、複数の異なる種類のデータ（マルチモーダル）を最初から一緒に分析することにある。 例えば心電図(ECG)とスマートウォッチの脈波(PPG)をバラバラに分析するのではなく、統合して1つの「圧縮された特徴（潜在表現）」を作り出すんだ。 これにより、片方のデータだけではノイズに埋もれてしまうような微弱なシグナルも、もう片方のデータが補強してくれる。結果として、遺伝子との関連性を見つける精度が格段に上がるのだよ。

7: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:42:18.88 ID:gHiJkLmN >>6 できる夫ニキ、ちーっす！ なるほど、合わせ技で一本ってことか。賢いなGoogle 心電図の再構成エラーが72.5%も減ったとか書いてあるし、ガチですごい技術なんやろな

8: ひろゆき＠考える人 2025/06/23(月) 18:45:50.12 ID:??? それって、結局データの量と質に依存する話ですよね？ 特定の集団（記事だとUK Biobankとか）のデータで学習したモデルが、日本人みたいに全然違う人種にも同じ精度で使えるかっていうと、疑問じゃないすか？ あと、AIが見つけた遺伝子との「関連性」って、本当に病気の「原因」なんですかね？単なる相関を因果と勘違いしてるだけってケース、よくありますよね。なんかそういうデータあるんですか？

9: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:48:03.24 ID:oPqRsTuV >>8 論破王ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! でも記事には「GWASカタログで報告されている既知の遺伝的関連の大部分を再現した」って書いてあるで。 全くのでたらめではなさそうや。

10: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:50:11.65 ID:wXyZAbCd >>8 まあ人種差の問題は医療AIの永遠の課題やな(´・ω・｀) 日本のバイオバンクでも同じような研究が進むことに期待するしかない。 でも心房細動の予測精度が他のデータセットでも検証済みってのは評価できるポイントやろ。

11: 永遠の初心者さん 2025/06/23(月) 18:52:30.71 ID:hajimete あの…すいません… GWASってなんですか…？ぐ、ぐーぐる…？(´；ω；｀)

12: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:53:45.90 ID:EfGhIjKl >>11 ゲノムワイド関連解析（Genome-Wide Association Study）の略やで。 たくさんの人の遺伝子情報を網羅的に調べて、特定の病気とか体質に関係する遺伝子の場所を見つける手法や。 このAIは、そのGWASの精度を上げたってことやな。

13: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:55:01.03 ID:mNoPqRsT これで将来かかる病気がわかるならありがたいけど、逆に怖くね？ 「あなた、遺伝的に心房細動のリスクが90%です」とか言われても困るわ。 保険会社に加入断られたり、保険料爆上げされたりする未来が見える…

14: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 18:57:29.49 ID:uVwXyZAb >>13 それな。倫理的な問題がデカすぎる。 就職とか結婚のときにも「遺伝子証明書」の提出を求められたりしてなｗ ディストピア飯が美味い(^q^)

15: 名無しさん＠おーぷん 2025/06/23(月) 19:00:00.00 ID:cDeFgHiJ まあでも、新しい治療法の開発につながるなら大歓迎やろ。 今まで原因不明だった病気のメカニズムが解明されるかもしれんのやで。 Google先生にはどんどん研究を進めてほしいわ。ワイらの未来のために。

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まとめ

Googleの新型AI「M-REGLE」について、スレ民たちの反応は期待と不安が入り混じるものとなった。

• 技術的なすごさ: 複数の健康データ（心電図・スマートウォッチ等）を統合分析（マルチモーダル学習）することで、従来の手法より大幅に高い精度で遺伝子と病気の関連性を発見できる点に驚きの声が上がった。
• 精度の向上: 実際に、遺伝的関連部位の発見数が19.3%増加し、心房細動などの疾患リスク予測スコアも既存手法を大幅に上回ったとの報告に、専門家気取りの住民も感心していた。
• 将来への期待: この技術が発展すれば、病気の早期発見や新しい治療法の開発に繋がるのではないかというポジティブな意見が多数。
• 倫理的な懸念: 一方で、遺伝子情報によって保険や就職で差別が生まれるのではないかというディストピアな未来を懸念する声も強く、技術の社会実装には慎重な議論が必要との見方も示された。

技術の進歩は素晴らしいが、その使い方を間違えないように見守っていく必要がありそうだ。