内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)「AI(人工知能)ホスピタルによる高度診断・治療システム」の成果発表シンポジウムがこのほど、日本医師会館で開かれ、プロジェクトを進める医療機関の代表者らが発表を行った。AIホスピタルシステムのプログラムは2018年度からスタート、22年度末を到達目標にしている。プロジェクトディレクターを務めるがん研究会がんプレシジョン医療研究センター所長の中村祐輔氏が登壇、プログラム概要を説明した。AI、IoT(モノのインターネット)、ビッグデータ技術を用いたAIホスピタルシステムを開発・社会実装する事で、高度で先進的な医療サービスを提供するとともに、医療機関における効率化を図り、医療従事者の負担軽減(働き方改革)を実現すると述べた。超高齢社会における医療の質の確保、医療費増加の抑制、医療分野での国際競争力の向上等にも寄与すると説明した。災害時に患者データのバックアップまた、患者のゲノムデータ等のビッグデータベースとその解析は、病気の予防や健康診断の個別化、新しい診断法・治療薬の開発、最適な個別化医療、ひいては健康寿命の延伸等に役立つと指摘した。大震災時には患者データのバックアップにもなり、医療機関が代わっても診療情報が確保出来る点にも言及した。一例として、腎透析患者は3〜4日透析を受けないと高カリウム血症となり心室細動で致死的不整脈による突然死のリスクが生じるが、スマートウォッチで心電図を常時計測し(日本では医療機器としては未承認)、オンラインで情報共有していれば、救急搬送の際に優先順位を付けることが出来るという。2患者に起こる危険な兆候の察知3薬剤の誤投与・画像データの見過ごし等の人為的ミスの回避4多様な病気の背景に応じた個別化医療——を挙げた。医療関連情報が増加する中、医療従事者間だけでなく医療従事者と患者・家族間の情報共有や知識ギャップが課題となっている点も指摘。そこで、AIを活用した双方向コミュニケーションシステムの構築、患者との会話を音声入力してテキスト化出来る電子カルテの開発等を進めたり、インフォームド・コンセント(説明と同意)の補助等に活用すれば医師ら医療従事者の負担の軽減や働き方改革にも寄与出来ると述べた。次に、医療機関によるプロジェクト成果の発表に移った。最初に国立成育医療研究センターの五十嵐隆理事長(研究代表者)と賀藤均病院長(実施責任者)が登壇した。ロボットを活用した案内、診察補助としてのAI活用の他、スマートフォンでの受診予約や問診票記入等を目指している。機関と協力したりしてプロジェクトを進めている。米国の「小児医療とAI」の研究機関とも情報交換し、国際的な視点からの開発・導入を目指している。システムや医療的ケア児・家庭の医療・生活支援システム等の研究開発に取り組んでいる。北川雄光病院長が登壇した。含む診療・投薬情報の、セキュリティーの高いビッグデータベース構築、AIによる診療補助3ロボット・センサリング技術を活用した医療——を掲げている。17年に学部の枠を超えたメディカルAIセンターを設け、各診療科には「AI担当医」を配置。毎月、AIホスピタル委員会を開いている。ロボット、ヒト搬送ロボット等多くの課題に取り組んでいる。AIホスピタルを通じた国際交流や学生への啓発も行っているという。AI医療を実装するAIホスピタルモデル病院を目指すだけでなく、大阪臨床研究ネットワーク(OCR-net)連携19病院と医療データを統合、解析するプラットフォームを形成するという。)研究者らと協議しながら、データ活用の際の患者の同意取得等について倫理的に問題のない体制を作っていくという。カルテの音声入力、インフォームド・コンセント支援、リキッドバイオプシー(血液などの体液サンプルを使って診断や治療効果予測を行う技術)を含めた臨床情報集積等が挙げられた。最後に、がん研究会有明病院の佐野武病院長が登壇した。同病院はAI医療センターを設け、各部門と連携して、AIを有する「統合がん診療支援システム」を構築しようとしている。Database)等、いくつものデータベースへ個別の書き出しが必要だった。開発する統合データベースならば、日常診療での電子カルテの記載が、設定している各種データベースに自動的に書き込まれていく。蓄積されたデータに基づき、1AIが常に解析、診療支援が出来る2全診療科データが一本化され、臓器横断解析を容易にする3電子カルテの機種に依存せず、他施設への展開が可能4患者個別の最新サマリを表示出来る。診療部門別では胃カメラ等AIによる画像診断支援、AI病理診断等が行われている。(公開されません)URL次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。