AIと聞くと何を連想しますか？テレビCMではお掃除ロボットや、自動運転の車もよく目にするようになりましたね。「ドラえもん」を連想する人もいるかもしれません。実際に「糸なし糸電話→携帯電話」や「ほんやくこんにゃく→音声翻訳機」など、あったらいいなと思っていたドラえもんの秘密道具のいくつかは実現していると言えます。また、ドラえもんが誕生した22世紀には空飛ぶ車が行き交っていますが、現在実用化まであと4年！？とも言われていてワクワクしますね。一方、医療分野ではAIがどのように活用されているかご存知でしょうか。
◆ そもそもAIとは？
AI（Artificial Intelligence）は日本語で「人工知能」。AIという言葉は明確に定義されておらず、かなり広い意味をもって使われていますが、「人間が行う知的な作業や判断を、コンピューターを使って人工的に行えるようにしたもの」というと分かりやすいでしょうか。
数年前、囲碁AI「AlphaGo」がプロ棋士を打ち負かしたというニュースに衝撃を受けたと思いますが、2045年には「シンギュラリティ」、つまりAIが人類の脳を超える時点が来ると言われています。近年のデジタル化・IoT化によって得られたビッグデータを基に、人間の力なしに機械が自動的にそのデータを捉え特徴を見出す技術「ディープラーニング（深層学習）」がAIの急速な発展につながっています。
◆ 医療現場のAI活用
IT産業や教育分野では進んでいるAIの活用ですが、医療分野では、病気にかかわる個人情報、法律や倫理問題など多くの壁があり慎重になりすぎて、他分野と比較するとあまり進んでいるとは言えません。ただ、医療や介護が必要な後期高齢者の人口が国民の4人に1人になる2025年問題は、AIの活用なくして乗り切れないと言っても過言ではないでしょう。そこには超少子高齢化が抱える人材不足、国民医療費の増加などの問題があり、質の高い医療を安定的に提供するために上手くAIを活用することが必須と考えます。
医療分野のAIとは主に、画像認識、診断支援、事務効率化、医療データプラットフォーム、創薬、オンライン診断などが挙げられます。
画像認識、診断支援
医療分野におけるAI活用で特に画像認識技や診断支援技術は、検診における胃がんの見逃しを減らし早期発見・早期治療につながっていることなど大きな成果が報告されています。またコロナ禍の現在では、新型コロナウィルス肺炎のCT画像をAIが解析し、画像診断医の支援がおこなわれている現状。当院でも「大腸内視鏡検査AI診断支援システム」と「胸部レントゲン画像AI読影支援システム」を導入しており、実際に専門医が発見するのと同じ、もしくはそれよりも早いタイミングで病変を検出することから、感度が高く、検出率向上や見落とし防止につながっていると実感しています。このような検査や診断は今まで熟練の専門医でなければできなかった、もしくは熟練の専門医ですら人間であり、人手不足でハードな医療行為が続く中で見落としの可能性があることを考慮すると、医療分野におけるAI技術の活用は、診断の確実性を上げるという点において医師にとっても患者さんにとっても歓迎されることですね。
また今後、より多くのデータが蓄積されAIの学習が進むことで、より深刻化する人材不足の状況下や過疎地域においても、医療における技術の差、地域格差も解消され、専門医でなくとも診断が可能になる日が来るのかもしれません。
事務効率化、医療データプラットフォーム
既に電子カルテ導入などデジタル化が進み、医療現場における情報の共有がスムーズになったり、カルテ入力補助としてAIが用いられたりすることで業務が効率化されている医療機関も増えました。さらにAIがカルテを解析、データを収集して、検査データから特定の疾患や患者の状態を読み解くなどの実験も進んでいます。ただ、日本における電子カルテの普及率がまだ35％ほどと高くない数字であることも含め、今後の課題としては、カルテ等のデータの標準規格を設けて、情報の共有基盤の整備をすることでしょうか。そういった医療データのプラットフォームができれば、問診表や薬の処方箋、診察での画像などさまざまなデータを蓄積することで、全国の医療機関で過去の診断履歴をもとに効率的な診察が可能になり、緊急搬送時に患者さんの基礎データを確認して適切な治療を行うことも可能になります。
創薬
新薬の開発には研究に研究を重ねる多大な時間と労力、資金が必要。新薬の開発の過程でAIを活用することより、人間が行っていた作業の自動化、ビッグデータをもとに化合物・抗体等の設計・最適化、活性や毒性の予測・評価など、計り知れない効率化で時間もコストもカットすることができます。現在日本を含む世界中の企業がAI創薬に取り組んでいます。
オンライン診断
医療分野のAIというと、海外の患者を日本に居ながら手術するといったような遠隔手術を思い浮かべる人もいるでしょう。実際にはまだ手術まで至っていませんが、光回線と５Gを通して、患者さんのそばにいる看護師のスマートグラスから送られる情報を基に、遠隔地にいる医師がAIの画像認識技術や診断支援技術を使いながら診断をするなどの実証実験は行われています。またweb問診といって、医療機関の紙の問診表ではなくタブレットやスマートフォンから行う問診で、データが電子カルテと連携し記録され、医療従事者に効率的に伝わるといったものや、AIによる受診相談といって、項目に答えると関連する病気や対処法、受診すべき診療科などが分かり、かつ回答結果が医療機関に共有されて診察がスムーズに進むといったものがあります。もちろん、現在コロナ禍で初診も可能になっているオンライン診療は、現時点ではAIというよりデジタル化、人とモノがつながるIoT化にあたるのでしょうが、スマートフォンで受診でき、通院時間や待ち時間の短縮、通院の身体的負担、交通費などの金銭的負担など患者さんの負担軽減になっています。また、予約、受付、会計等オンラインで完結するため医療機関にとっても負担軽減になっています。
◆ AI活用における注意点
AIの導入により、患者側と医療関係者側の両側面にさまざまな効率化が図れるのは事実ですが、同時に個人に関わる膨大なデータの取り扱い、流出には最大限の保護努力が必要です。
また、AIの診断は現時点ではあくまで補助的役割として捉えなければなりません。AIは時として解釈不能な答えを出すこともあり、それはそれで違った角度からの答えが大きなヒントになることもあるのですが、未学習の症例や難症例に対して対応できないこともあります。あくまでAIは人間の使う道具として頼りになる相棒として、最終的な診断は医師が持つべきなのです。
◆ AIを活用した未来社会
思い浮かべてください。高齢化している過疎地域で、医療・介護従事者が完全に不足している状況だとします。一人暮らしの高齢者をAIカメラによって見守り、定期的にオンライン診療にて健康状態を把握、AIが患者の変化を事前に予測、必要な薬はドローンによって届けられる。地域の自治体などと情報が共有されていて、対面での診療が必要な時には町を走る自動運転のバスを利用して出かける。一方、人口の多い都会で若者が、スマホアプリやウェアラブルデバイスで各自が健康管理し病気を予防できれば、必要なところへ必要な医療を届けることができます。
―と、想像するのは簡単で、今後の日本の医療にはAIの活用は不可欠だと思うのですが、そこには私たち医療従事者、関係者の努力が必要なのです。いくらインターネットとモノが繋がっても、AIが健康状態を把握し、病気を予測、治療を行えるようになっても、医療現場での役割は命に係わる診療・診断・治療であることに変わりはなく、AIをフルに稼働させるためのデジタル化や、AIをしっかりと活用するためのスキルが求められます。医療の現場にあって医療の知識だけでなく、幅広い知識の習得と、AIと協働するための努力の先に、これまでの病気を治す医療のほか、予防や管理を含めて安定した生活を支えるという日本の新たな医療のかたちが見えてくるはずです。
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