医療現場におけるAIの発展は著しく、診断支援から治療計画、予防医学まで、その影響は広範囲におよんでいます。
しかし、AIを活用するには課題も多く、その導入には慎重さが求められ、適切な医学的評価と監督が必要です。その中でも、AIを活用した事例や取り組みが日々報告されていました。
この記事では、AIを使った医療について解説し、活用事例や取り組みを紹介します。
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医療分野で使われるAIとは？
医療分野におけるAIとは、医療の業務支援や自動化を行うためにAI技術を使用することを指します。
診断の支援、治療法の選択、病気の予防、健康管理、臨床研究、医療サービスの運営など、医療のあらゆる業務が含まれます。
そもそもAIとはなにか
AIとは「Artificial Intelligence」の略で、人工知能という意味です。AIは使われる場所によって捉え方が変わるため、明確な定義は今のところありません。
しかし、多くの場合は人口知能という言葉から、人間のように学習し試行を繰り返すことで回答を導きだしていく自立型の知能と認識されています。
医療にAIが使われる背景
医療にAIが使われる背景には、医療情報のデジタル化によってシステム上で扱う医療情報の量が格段に増えたことが挙げられます。
システム上で扱う医療情報は、患者情報やカルテ、画像、検査結果などさまざまです。
医療の現場では、技術の進歩・発展により膨大な量の科学的知見が世界中で報告されています。患者に最適な治療を施したり、新しい治療方法を確立したりするため、報告された事例を分析・評価することは、医療現場では欠かせません。
しかし、人の手で扱える情報量には限界があります。論文や報告事例をチェックするだけでも相当な時間がかかってしまうでしょう。
そこで目をつけられたのがAIです。AIは人間と違い休むことなくデータを分析し続けてくれ、データの破損にさえ気をつければ、過去の記録も消えることはありません。常に新しいデータを学習し続けて最新の情報を評価・分析できます。
そのため、医療の現場で起きているさまざまな問題点を解決するため、AIが用いられるようになったのです。
医療分野でAIに期待されていること
厚生労働省が開催する「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」では、AIの活用によって期待されることとして、以下の3つを挙げています。
- 医療従事者の負担軽減
- ヒューマンエラーによる間違いを防止
- 新しい診断方法や治療方法を見つける
保険医療分野AI開発加速コンソーシアムとは、保健・医療分野において諸外国のAI開発に後れを取ることがないよう対応を進めることを目的とした事業体のことです。
さまざまな企業や研究機関から集められた構成員で組織され、AI開発に注力する領域の検討や、医学会で主導した各種医療情報のデータ連携・提供方法の検討が行われています。
期待される3つのことについて、それぞれ詳しく解説します。
医療従事者の負担軽減
AIの活用によって期待されることの1つは、医療従事者の負担軽減です。
医療の現場では、人手不足が大きな問題になっています。とくに、医師は地方や診療科によっては人が集まらず、医師の確保ができていないのが現状です。医師が少ない現場では、医師1人あたりの業務量が増えるため、必然的に治療にかけられる時間も少なくなってしまいます。そのため、質のよい医療を受けられないことも少なくありません。
医療従事者の負担を減らし、医療に専念できる環境を整えるために、AIによる業務効率化が期待されています。
ヒューマンエラーによる間違いを防止
AIを使うことで、医療行為中のヒューマンエラーの防止が期待されています。
医療に関わる業務は、1つの診断ミスが患者の命に関わることも少なくありません。常に患者の病気を正しく診断し、結果を出す必要があります。
しかし、病気の中にも似たような症例があり、誤った診断結果を出す可能性も0とは言い切れません。
そこでAIを利用すると、過去の症例や診断で撮影した画像をもとに、症例として確率の高い診断結果の候補を表示できます。
医師は自分の診察結果と合わせてさまざまな可能性を探れるため、病気の診断ミス防止効果を期待できるでしょう。
新しい診断・治療方法を見つける
新しい診断方法や治療方法を見つけられることも期待されています。
医療は世界中で研究されている分野であるため、日々膨大な科学的知見・文献が報告されます。通常業務を行いながらその情報をすべてチェックすることは難しいでしょう。
しかし、AIを活用すると学習させた膨大な情報から、必要とする症例の情報をすぐに取り出すことが可能です。
世界中で報告された情報をあらかじめ学習させておけば、海外で研究された新しい診断方法も見つけられます。また、報告された研究結果をもとにして、新たな診断方法の組み合わせを探すことにも役立つでしょう。
医療分野で力が入れられているAI開発領域
厚生労働省の保健医療分野AI開発加速コンソーシアムでは、AI開発を進めるべき項目が6つ挙げられています。
上記6項目は、日本の医療技術の強みを活かせる分野、または保健医療分野の課題解決を求められる分野であることから、AIの研究開発を加速化させることが決まっています。
ゲノム医療
ゲノム医療とは、DNAなどの遺伝子情報から病気の原因を調べ、患者の体質や病状に合わせた治療を行う医療のことです。ゲノム医療の分野では、遺伝子が変化することで起きるがん治療に対してとくに力が入れられています（がんゲノム医療）。
がんゲノム医療とは、がん細胞の腫瘍部と正常な部分の遺伝子を調べ、遺伝子の変化から患者の特徴に合わせた治療を行うことです。欧米に比べて取り組みが遅れていることから、重点項目に挙げられています。
がんゲノム情報管理センターを整備してゲノム情報を集約すること、臨床情報や遺伝子解析情報等を横串で解析する知識データベースを構築することが、AIの開発に向けた施策となっているのです。
画像診断支援
画像診断支援は、CTやMRIなどで撮影した画像を分析し、医師の診断を支援する技術のことです。患者の体内を細部まで撮影できる画像処理技術と、それらを応用した医療機器開発力の高さは、日本はほかの国より強みを持っているとして、重点項目に挙げられています。
画像データベースの構築と、医師法や医薬品医療機器法の取扱を明確化することが、AI開発を進めるための主な施策です。
診断・治療支援
診断・治療支援は、医師や看護師といった医療従事者の治療行為をサポートする分野です。中でも、診断・治療の難しい難病では、診断確定するだけで多大な時間がかかっていることが課題でした。
そのため、日本医療研究開発機構（AMED）などの研究機関で、AI技術を活用して難病領域を幅広くカ バーする情報基盤を構築することが主な施策です。
取り組みの1つとして、早期段階で診断が難しい精神・神経疾患の診療において、健康・医療データ（画像、血液、脳波等の検査データ）と、個人の認知・行動（発話、表情、 体動等）を組み合わせるAI技術の研究を進められています。
AI技術を活用することで、精神・神経疾患の発症や進行の仕組みを解明し、症状が明らかになる前から早期診断を行うことで、患者や患者の家族、医療関係者の負担軽減が期待されています。
医薬品開発
医薬品開発は、新しい薬を作り出す分野です。日本は医薬品創出能力を持つ数少ない国の1つであるため、この強みを活かすために医療分野のAI開発は重点項目とされています。
世界の医薬品創出能力の判断基準として、医療用医薬品世界売上上位100品目の国別起源比較が挙げられます。医薬品産業ビジョン2021の資料では、日本は9品目がランクインし売上世界第3位です。このランキングから日本が世界で通用する薬を9品目作成したとして、創薬能力の高さが評価されています。
新薬を作るためには、薬の候補となる物質を発見・創製するための基礎研究、安全性と有効性を確認するための臨床試験、国の審査を受けて承認を受けるという工程が必要です。すべての工程を終えるまで、一般的に10年以上かかると言われます。
そのため、医薬品開発におけるAI開発の取り組みとしては、創薬ターゲットの探索に向けた知識データベースを構築して基礎研究期間の短縮を図ること、製薬企業とIT企業のマッチングを支援して研究開発スピードを早めることが主な施策です。
介護・認知症
介護・認知症は、高齢化社会である日本で課題とされている領域です。高齢者の自立支援や介護者の負担軽減を進めるため、医療分野のAI開発における重点項目とされています。
AI開発に向けた取り組みとして、すぐに介護が必要な人の早期発見・重症化予防に向けたデータ収集、および予測ツールの開発をすることが主な施策です。
介護の現場では、訪問介護をしているケースなど、介護者が介護が必要な人と同じ場所に24時間待機しているとは限りません。被介護者が倒れて動けないなど、介護が必要なときにすぐ対応するため、AIを搭載した室内を見守るシステムやコミュニケーションが取れるシステムの開発が求められています。
手術支援
手術支援はロボットを用いた外科医のサポートや、これまで難しかった手術を可能にするといった取り組みが行われている領域です。
労働環境がよくないこと、訴訟リスクが大きいなどの理由で、外科医不足という課題があることから重点項目に選ばれています。
外科医不足を解消するために、AIを搭載した自動で手術を行えるロボットの開発が進められており、AIロボットが手術に成功した事例も報告されています。
将来的には、どこでも日常的にロボットだけで手術が完結できる環境が整えられることを目標とされている開発領域です。
医療分野のAI活用事例と取り組み9選
医療分野では、実際にAIを取り入れたシステムが稼働し始めています。
その中から、AI活用事例や取り組みについて9つ紹介します。
- ワトソンによるゲノム解析
- 内視鏡画像診断支援ソフトを使った画像診断
- 画像解析AIプログラムを使った画像診断
- AIホスピタルによる診断・治療
- AI問診による診断効率化
- AIによる創薬
- 見回りロボットを使った介護サービス
- AIで作成する介護ケアプラン
- AI搭載の医療用ロボットによる手術支援
ワトソンによるゲノム解析
医療のゲノム解析用AIとして作られたのが「Watson for Genomics」です。米IBMによって開発され、がん患者の治療に最適な遺伝的治療法を見つけるために大量の遺伝子データが読み込まれています。
日本では東京大学医科学研究所などで使用され、大腸がんに移行する可能性のある大腸ポリポーシスの原因を突き止めました。そのほかにも、特定のがんについて承認されている薬の情報も取得することに活用されています。
参考：IBM「「かつては1年かかっていたことが、30分に」新しい遺伝子医療を人工知能「IBM Watson」が支える」
内視鏡画像診断支援ソフトを使った画像診断
内視鏡検査の診断をAIが支援するシステムも実用化されています。
シェア率の高いシステムは、サイバネットシステムが開発した「EndoBRAIN」シリーズです。EndoBRAINは、リアルタイムに大腸の病変を解析し、AIに学習させた画像データから腫瘍かどうか判断してくれる医療支援ソフトです。
内視鏡分野では初の医薬品医療機器等法の製造販売承認を取得し、医療機器として正式に販売されました。EndoBRAINシリーズ全体で1,000施設の導入を目指しており、今後も導入される病院は増えると予想されます。
参考：サイバネット「EndoBRAIN 製品情報：内視鏡画像診断支援ソフトウェア」
画像解析AIプログラムを使った画像診断
画像診断の領域では、AIを活用した開発が進んでおり、画像解析にAIが用いられるシステムが増えています。AIが搭載されているシステム例には以下があります。
- エルピクセル：EIRL Chest Nodule
- 富士フイルム：CXR-AID
- コニカミノルタ：CXR Finding-i
- シーメンス：AI-Rad Companion
- OPTiM：OPTiM Doctor Eye
画像診断システムを開発している企業では、AIが積極的に活用されているようです。画像診断は1日の検査の回数も多く、1度の検査で取得する画像が数百枚におよぶケースもあります。
AIによる画像診断サポート機能によって、大幅に放射線科医の業務負荷が軽減されるでしょう。
AIホスピタルによる診断・治療
AIホスピタルは、内閣府が進めるプロジェクトの1つとなります。医療に関するさまざまな情報を収集し、AIやIoTなどの技術を活用することで、医療の効率化や医療従事者の負担軽減を目指しています。
AIホスピタルの取り組みとして重要な柱になるのが、「医療AIプラットフォーム」という業界共通の基盤を作ることです。
医療に関わる人が共通化されたサービスを利用することができれば、どこでも高品質な医療を提供できるようになります。
また、同じプラットフォームに情報が集約されると、集められた情報をもとにAIの画像診断精度の向上や提案できる治療方法を増やす効果も期待できるでしょう。
参考：内閣府「ＡＩホスピタルによる高度診断・治療システム推進委員会」
AI問診による診断効率化
病院に行ったときに診察前に記入していた問診票にも、AIが活用されるようになりました。
AIが使われているシステムの例として、ユビーAI問診などが挙げられます。従来の問診では、患者が問診票に記載した内容を見ながら医師や看護師が詳しい内容をヒアリングしていたため、必要な情報を引き出すまでに時間がかかっていました。
しかし、AIを使った問診では、患者が登録した基本情報や症状から、関連する質問を自動的に作成してくれます。追加問診を行う時間を減らせるため、診察時間の短縮や待ち時間の軽減が期待されています。
参考：ユビーメディカルナビ
AIによる創薬
医薬品の開発分野でも、AIを活用した創薬が注目されています。主な事例は以下のとおりです。
- AIによるがんワクチンの開発
- ビッグデータを用いた医薬品開発
- 創薬に必要な分子設計の自動化
薬の候補となる化合物は数万種類あると言われ、なにを使うか絞り込むだけでも膨大な時間が必要です。そこでAIを用いた化合物の探索を行うことで、候補となる組み合わせを少ない時間で見つけ出すことが期待されています。
見回りロボットを使った介護サービス
介護が必要な人向けに、AI搭載型の見回りロボットも開発されています。介護サービスのAI活用例は次のとおり。
- 高齢者の行動から、危険な動きを検知し事故防止につなげる。
- AIを搭載したロボットを使ってコミュニケーションが取れる。
- 介護が必要な人の日常生活をサポートする。
介護が必要な人のサポートや見守るためにAIが活用される事例が多いです。AIを活用することで、介護が必要な人の体調管理から緊急時の対応まで素早く行える効果が期待されています。
参考：三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社「介護ロボット、AI × 見守りサービス」
AIで作成する介護ケアプラン
介護を必要とする人だけではなく、介護に関わる人の業務効率化のためにもAIが活用されています。
厚生労働省もケアプラン(介護サービス計画)でAI実用化を目指す方針であることから、実際にAIケアプランの機能を実装するシステムが少しずつ増えています。
AIがケアプランを作成するシステムで提供されている機能例は以下のとおりです。
- 被介護者の状態に合わせたケアプラン作成
- ケアプランを実行したことによる状態予測
- 新人ケアマネージャーの教育ツールとして活用
介護者のサポートや介護の質向上のため、AIが活用されるケースが増えています。
参考：株式会社NTTデータ経営研究所「AI を活用したケアプラン作成支援の実用化に向けた調査研究」
AI搭載の医療用ロボットによる手術支援
手術の現場で、AIを搭載した医療用ロボットが使われています。手術にAI搭載ロボットが使われた例は以下のとおりです。
- Science Robotics 誌にAIロボットによる腹腔鏡手術の成功事例が掲載される（参考）
- 藤田医科大学で2022年11月2日、国産手術支援ロボット「hinotori」による胃がん切除手術が実施される（参考）
現在、外科医不足が課題の1つとして挙げられているため、AIを搭載した手術支援ロボットの活用が期待されています。
AIの導入率は？
明確なAIの導入率を示す資料は公開されていません。まだまだAIを活用したシステムは研究段階にあるものが多いため、導入率は少ないと考えられます。
しかし、医療の現場では各業務のシステム化が進んでいます。カルテも紙カルテから電子カルテへ切り替わるなど、システム化の流れは顕著です。
そのような流れからシステムをより効率よく扱うために、AIの導入率は上がっていくでしょう。
医療にAIを使うメリット
医療にAIを使うメリットは、医療精度の向上が期待できることです。
AIは、患者の基本情報、検査結果、薬歴、過去の診断記録まで、あらゆるデータを人の手で確認するよりも短時間かつ正確に分析し、必要な情報を提示してくれます。
医師が患者のデータ入力や情報確認の手間を省けるため、必要な診察や治療に時間をかけられるようになるでしょう。
そして、AIがさまざまな病名・治療法を提示してくれるため、医療の質向上につながるであろう次のような効果も期待できます。
- 患者の状態にあった治療法を選択しやすくなる
- 診察・問診で気づかない部分の見落としを防ぐ
幅広い情報を扱えるAIの特性を活かし、治療方法の選択肢を広げることで医師による見落としを防ぎ、質の高い医療を行えるという効果が期待できます。
医療にAIを使ったときのデメリット
医療にAIを使うデメリットは、トラブルの対応が難しいことです。
AIの開発は比較的新しい分野ということもあり、法整備が追いついていません。人の命を扱う医療という現場でAIによる事故が発生したとき、責任の所在がはっきりしないという問題点があります。
AIは膨大なデータを扱うため、どのような判断をして診断結果を提示したのか明確にできないケースも考えられるでしょう。AIの診断結果に責任を持つ人を医療機関内であらかじめ決めておかなければ、内容を説明できずトラブルに発展してしまいます。
医療分野におけるAIの課題
医療分野におけるAIの課題の1つとして、信頼性のあるデータをどのように集めるかという課題があります。
AIで確度の高い診断結果を出すためには、学習させたデータの「量」と「信頼度」が重要です。当然ながら学習していない病気に対しては、AIで診断できません。学習させたデータになんらかの偏りがある場合、医療ミスにつながるおそれがあります。
そのため、限りなく正しい診断結果を出すために信頼性のあるデータを集めることが重要です。
AIを活用した医療の信頼性を上げるため、信頼度の高いデータを収集することが、1つの課題となっています。
AIで変わる医療の今後の未来について
国が主導してAI活用を進めていることから、AIが搭載されたシステムやロボットの導入がより活発になっていくことが予想されます。AI技術の進歩に伴い、医療の質はどんどん向上していくでしょう。
ただし、医療を取り巻く環境がAIに適用できることが前提です。医療現場で働く人が技術についていけない、法律によって実現できないなど、AIを活用する環境が追いつかないことも考えられます。
技術と環境の差をどれだけ埋められるかで、AI活用のスピードが変わると見られているのです。
まとめ：AIを活用し医療分野の課題を解決しよう
本記事では、医療で活用されるAIについて解説しました。医療の現場では、AIを活用したシステムの導入が始まっています。
数多くある課題の解決のために、これからAIの活用事例はさらに増えていくことでしょう。
AIが搭載されたシステムが入ってきたとき柔軟に対応できるよう、医療従事者もAIについての理解を深めておきましょう。
