【AI×ヘルスケア】AIによって医療業界はどう変わるの？詳細な事例から将来性まで徹底解説！

ヘルスケア業界でAIができること

AIが白血病の女性を救った

2016年にAI（人工知能）が白血病の女性を救ったというニュースを覚えている人もいるでしょう。なんとAIがたった10分ほどで、医師でも診断の難しい女性の白血病を見抜いたというのです。

実は1年前、60代の女性は白血病と診断されて入院しました。しかし、抗がん剤治療を続けたけれど、なかなか回復しなかったそうです。

そこで、女性の遺伝子情報をAIに入力すると、AIはベテランの医師でも診断の難しい「二次性白血病」という種類の白血病を見抜いたとのこと。そして、AIは別の抗がん剤を使用するように提案し、女性は退院できるまでに回復しました。

この難しい診断を下したのはIBMのワトソン。知っている人も多いでしょう。東京大学とIBMは、ワトソンにがん研究に関する約2千万件の論文を学習させました。

そして今回、ワトソンは女性のがんに関する遺伝子情報と論文のデータとを照らし合わせて、病名を見抜いたのです。

AIが女性を救ったというニュースを観て、驚かれた人も多いでしょう。しかし近年、医療業界においてもAIは目覚ましい進化を遂げています。

医療業界へのAI活用事例①日立の画像診断装置

読影医の不足問題

頭部や腹部などの画像から病気の診断を行うための画像診断装置は、日々技術が向上していますよね。しかしながら、その画像をみて診断を下す読影医が不足しています。

そこで、日立のAIによる画像診断技術が期待されています。この技術は、従来の読影医による診断に加え、AIも画像から診断を行うというもの。

以前から、ディープラーニングによって病変の認識率は向上していました。しかし、ディープラーニングでは膨大なデータが必要ということや、ディープラーニングによる診断の根拠が分からないため、説明が困難という課題がありました。

日立の画像診断装置

日立の画像診断装置では、医師の診断とAIのハイブリッドラーニングという技術を併せることで、少ない画像データからでも正確な診断が行えると期待されています。

ところで、ハイブリッドラーニングとは従来の医師の診断による病変の特徴量を学び、学習効率を高めるという学習技術です。

医師の知識とハイブリッドラーニングを組み合わせることで、より読影精度や読影効率の向上が期待できるため、読影医も効率よく業務が進められるでしょう。

医療業界へのAI活用事例②富士通の精神病患者の診察補助

AIが患者のリスクを予測

AIがリスク分析をすることで精神病患者の命を救える可能性があります。実は、精神病は早めに適切な治療を行わなければなりません。

しかし、従来の紙による診察履歴では、医師が患者の症状を知り、患者に起こり得るリスクを把握するまでに何時間もかかってしまいます。

そこで欧州富士通研究所と富士通スペイン、そしてマドリッドのサン・カルロス医療研究所が開発したAIによるシステムが注目されています。

このシステムでは、AIが3万6000人以上の過去の患者データと100万以上の学術論文を取り込んで学習します。

そして診断したい患者の診察情報をAIが読み込み、データベースの情報と照らし合わせて解析することで、その患者のリスクを医師に提示できるのです。

ここでいう患者のリスクとは、アルコール依存症や薬物依存症などになるリスクのこと。医師はAIが患者のリスクを提示してくれることにより、患者の置かれている情報をあっという間に把握できます。

そのおかげで、より患者のリスクを高精度に診察できるようになるため、より多くの精神病患者の命を救うこととなるでしょう。

AIのおかげでヘルスケアが変わる

AIホスピタル計画

医療業界では「AIホスピタル計画」という言葉が聞かれるようになりました。「AIホスピタル計画」とは言葉の通り、ヘルスケアの分野にAI（人工知能）を活用すること。

政府が進めているAIホスピタル計画によって、より正確な診断が行えるようになることはもちろん、患者や医師にとっても大きなメリットが得られるのです。

例えば、私たちが医師の診察を受けている時、医師はパソコンの画面を観ながらずっと話していることが多いですよね。

患者としては、そんな態度の医師があまり信頼できないという人もいるでしょう。

ところがAIを活用することで、診察シーンも変わろうとしています。

パソコンに組み込まれたAIが患者と医師の会話を認識して、自動で診察記録を作成してくれるおかげで、医師は患者と向き合って話ができるようになります。

さらに、医師が患者へ診断内容や治療方針について説明する際も、AIが患者に分かりやすいように説明を補助します。

このように診察シーンでAIを活用することで、医師と患者とのコミュニケーションを増やし、より信頼関係を築けるようになるでしょう。

医療業界におけるAIの将来性

画像診断・病理診断を補助する

先ほどは、AIによる胸部CT画像や頭部MRA画像の画像診断技術をご紹介しました。さらにAIによる病理診断補助への期待も高まっています。

病理画像の診断は通常、病理医のダブルチェックが基本ですが、実は近年の病理医不足によってダブルチェックのできていない病院もあるのです。

そこで、AIの病理画像診断システムが活躍します。AIは多くの病理画像を学習し、病理診断を行います。

そのため、病理医が不足している病院でも、1人の病理医とAIによってダブルチェックが行えるので、病気の見落としが防げるのです。

入院患者のモニタリング

現在では入院患者の検温や検診は、看護師・医師が各病室に回って行わなくてはなりません。しかしこの業務も、近い将来AIが行ってくれるようになるでしょう。

患者のバイタルは、患者の身体に取り付けられたセンサーによって得られます。そのため、身体に異常が起こると、すぐにアラートで医師に知らされるのです。そしてアラートに気付いた医師は、患者の病室まで行くことなく遠隔モニタリングでチェックを行えます。

このように、AIが患者の様子をモニタリングして異常があれば医師が気づいてくれるおかげで、患者は安心して入院生活を送れます。さらに医師も病室を行き来する必要がなくなるため、業務に集中できます。

AI補助による個別化医療

複数の患者が同じ病気だと診断されたとしても、一人ひとりの患者の身体も生活習慣も異なります。そのため、医師は患者一人ひとりの置かれている状況に合わせた診療計画を立てなければいけませんよね。

しかし、従来の医療は「この病気にはこの治療と薬」といった標準化されたガイドラインがあったため、複数の患者に同じ薬を投与しても、ある患者は副作用が強くでて治療を継続できないという問題が生じてしまいました。

近い将来、AIが患者の検査画像や診断データに基づいて診療計画の作成をサポートするので、今まで以上に患者一人一人に最適な医療が提供できるようになります。

すると、「この体質の人には副作用が強く出るのでこの薬は使えない」というように、一人ひとりの患者に異なる治療を行えるようになるのです。

最後に～AIはヘルスケア・医療業界でも私たちの助けとなる～

さて今回は、AIによってヘルスケア・医療業界がどのように変わっていくのかをお伝えしました。近年、医師不足が問題となっていますが、AIのヘルスケア分野での活躍によって、医師不足の問題解決や業務負荷の低減が可能となるでしょう。

そして、AIが画像診断や診療計画について医師をサポートしてくれるおかげで、患者はより適切な医療を受けられるようになります。

このように近い将来、私たちが病院へ行った際AIの活躍を実際に目にすることになるでしょう。AIはヘルスケア・医療業界によっても私たちの助けとなってくれるので、進化が楽しみですよね。