AI医療 ～AI×検査編～

医師不足や医療の偏在、増え続ける医療需要に対して、AIの医療分野への応用により問題を解決しようとする試みがますます進められています。

その一例としてAI病院がありました。日本の医療AIの旗手になっていくAI病院について、詳しく知りたい方は「AI病院とは？　政府の進める医療×AI」をご覧ください。

今回はそんな医療AIの中で、国が支援する「医療×AIの重点6領域」とその一部としてAIの検査への利用を中心にまとめていきます。

また検査分野以外の具体的な利用方法としては「AI医療　～AI×治療編～」「AI医療　～AI×介護編～」をご覧ください。

国が支援する重点6領域

AIはさまざまな領域に導入可能ですが、開発競争が激化する中無駄な投資はできません。厚生労働省は「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」で、重点領域を6つ挙げています。

今回は「2．画像診断支援」や「3．診断・治療支援」に関連した「検査分野」におけるAIの利用を中心にまとめていきます。

現在の一般的な病院では診察前に全員に同じ紙が渡され、事前問診が行われています。しかしこれがタブレット端末で、しかもその機能の中にAIが組み込まれていたら、どう変化うすでしょうか？

基本的なアンケートの結果に応じて、症状や病歴、服薬の情報など、必要な情報をAIが追加で聞き出すことが出来ます。そのため医師の診察時には、診断に必要なデータがスムーズをスムーズに提供することが出来ます。

またこの問診形式は場所を選ばないので、病院の待合室で行う必要がありません。患者の待ち時間も病院の混雑も改善されます。

医療業務の中で特に時間がかかるのは、疾患の有無や病気の進行を調べる各種検査です。しかしこのプロセスはAIの利用により簡略化が可能になります。

まず検査の予約や調節業務はAIが委託可能になります。医師や看護師、検査機器の空き状況を調べ、それに合わせて予約を入れるといった工程をAIが代替することで、人手の節約と効率化が達成できます。

さらに検査後のプロセスへの影響も大きいです。

現在、心電図にはAIが判読した結果が表示されますが、他の検査はそうではありません。血液検査、CT、レントゲン、聴診などでもAIによる診断機能を搭載した検査方法が開発されています。

従来、得られたデータはすべて専門医がチェックしていましたが、AIの導入によって「明らかに問題のないもの」を除外することができるようになり、人間の工数は大幅に削減されます。

身に付ける電子機器（ウェアラブル機器）に血圧計や血糖値測定などの機能が導入され始めました。

常に測定される生体データから、健康状態や疾患リスクを判定、さらに自覚症状のない段階での早期発見が個人レベルで可能になるでしょう。

患者の健康状態には規則性があります。どの疾患を持っており、それがどのくらい酷いのかによってある程度将来の状況が分かるのです。

「NEC健診結果予測シュミレーション」は健康診断の結果から、その患者がどのパターンに属しているかを判断し、同じグループの情報から数年後の健康状況を予測することが出来ます。

このシステムは倉敷中央病院で導入されており、過去5年間約6万人分の健康診断データを分析し、健診結果の予測の精度向上に取り組みます。

過去のデータから将来を予測し、発症予防を行うという取り組みが行われているのですね。

遠隔診療は今、保険適応に向けた動きも活発化している話題の分野です。

遠隔診療は緊急な処置が必要な急性期疾患の場合には不向きです。

しかし逆に症状が安定している慢性期疾患や、自宅での最後を希望する終末期の医療においては、時間や手間を大きく削減する素晴らしい手段になる可能性を秘めています。また、行動監視が重要な認知症にも応用することが出来ます。

モニターとAIが状態を監視し、異変があれば病院に通達します。その結果、病室に看護師が向かうように、救急車やドクターカーが自宅や介護施設に向かうことが出来ます。

この利用方法は医師のいない介護施設では特に有益です。

長崎大学と芙蓉会が共同開発した「安診ネット」がその一例です。病気を早期発見し、重症化を予防するための健康管理システムとして利用されています。

今回は医療AIの中でも検査分野を中心にまとめてきました。AIのようなシステムに任せられること、AIだからこそできることもいくつもあり、期待が持てそうな内容でした。

各大学や医療機関でAIの導入が検討されている状況のため、今後も変化に注目していきたいですね。