スタンフォード大学の研究チームが、AIを搭載した低コスト・自動化マイクロスコープ「Octopi（オクトピ）」を開発した。この装置は、電源やインターネットがなくても動作し、バッテリーまたは太陽光で駆動可能。血液スライドを自動スキャンし、マラリアの感染を数分で正確に診断する。従来は技術者が1スライドあたり30分かけて手作業で検査していたが、Octopiは1分間に100万個の赤血球をスキャンでき、わずか12個の感染細胞でも検出可能で、特異度はほぼ100％。開発を主導したマヌ・プラカシュ教授は、「これまでにないスピードと精度で、どこにいても診断が可能」と説明する。 マラリアは年間60万人が命を落とす世界最悪の感染症で、特に中央アフリカの医療薄弱地域で深刻な問題。早期診断は治療の鍵となるが、従来の方法では限界があった。Octopiは、紫外線照射時に感染赤血球が生じる「スペクトルシフト」を低コスト光学系で捉え、AIが自動で識別・カウントする仕組み。これにより、高価なレンズを必要とせず、1台あたり約1,000ドルのコストで実現。現行のロボットマイクロスコープ（10万ドル以上）と比べて劇的に安価だ。 さらに画期的なのは、オープンなソフトウェアアーキテクチャ。ユーザーが自らモデルを訓練し、異なる疾患に応用可能。ネパールの病院では、同装置を用いて4種類のサルコイド性貧血を検出。その後、結核や寄生虫病（リシュマニア症、血吸虫症など）にも対応可能と実証。プラカシュ教授は「世界の主要な疾患を一つのプラットフォームで診断できる『診断アプリストア』を目指す」と語る。 同チームは、スライド作成の自動化装置「Inkwell」も開発。3Dプリンターで5ドル以下で作製可能で、電源不要。正確な薄層スライドを毎回再現できる。これらはすでに15カ国以上で実用化されている。 今後、ODION（オープン診断画像観測ネットワーク）の設立を計画。グローバルサウスの医療従事者や起業家がデータを共有し、モデルを共同開発できる生態系を構築。10,000台のOctopiが年間5億枚のスライドを検査できれば、マラリアの拡大を大幅に抑制し、根絶の可能性が現実味を帯びる。