日々進化を遂げる人工知能(AI)技術。その活用範囲は、生命に関わる「医療」にも広がっています。厚生労働省が医療記録のデータ化推進を始めたことで、医療へのAI利用に役立つデータも整備されてきました。
今回は、医療分野において最新のAI技術がどう利用されているのかをご紹介します。

 

AIを使った検知・分析技術の進化

 

 

日本ではXCT装置やMRIの普及率が高く、医療画像が豊富なため、AIによる画像解析の参入障壁は低いといわれています。

たとえば、医療現場で撮影された膨大な量の画像を機械学習させ、がんを検出する画像解析AIや、医師の診断支援や治療方針の判断支援をさせる分析支援AIなどの活用が進んでいます。

膨大な量の臨床データを学習させたAIが、医療診断や治療計画に役立っているのです。

 

がんやインフルエンザの診断

がんの診断にはX線やCTMRIで撮像された画像が使われますが、おもに医師の長年の経験などに頼っていることが課題でした。そこで、今では数十万以上もの画像を学習したAIをがん診断に用いる試みが行われています。これにより診断の高速化と属人的判断の減少など、より正確な診断が期待されます。

また、インフルエンザのような身近な病気でも、AIは活用されるようになりました。医師がインフルエンザの診断ルールをAIに学習させ、患者の症状から診断を行うことにより、医師の診断時間削減が期待されます。

 

治療計画の作成

治療計画の立案にも、AI利用が推進されています。がん治療の多くに放射線治療が用いられますが、医師は患者の健康な組織を傷つけないように、放射線を照射する部位、量、回数などを事前に緻密に計画しています。

それらの治療計画をAIに学習させ、うまく機能すれば、医師がおこなう時間の4分の1で計画立案が可能となりました。AIが早く正確に治療計画を作成できれば、医師はより多く患者と向き合う時間を持てるようになります。

 

AIを使った予測医療への期待

AIが得意とする、大量の過去データをもとにした未来予測の技術を利用し、予測・予防医療へのAI活用が進んでいます。

 

心臓発作の予測

心臓病の予測にもAIが活用されており、心臓病患者の生活習慣を学習したAIが発作のリスクを分析し、問診から患者の健康状態をポイント化して心臓病を含む生活習慣病の罹患リスクの予測を試みています。ある研究によると、AIにより70%以上の確率で心臓発作を予測できるという結果も出ています。

 

認知症発祥の予測

ほかにAIが活用されつつあるのが、認知症の分野です。脳のMRI画像データから認知症の診断モデルを作り、軽度の認知症を発見して早期に治療することで進行を抑制する試みがおこなわれています。

認知症へのAI活用は、社会保障コスト増大や介護負担増加といった社会問題に直結する課題であるだけに、今後さらに注目が高まるといえるでしょう。

 

レセプトデータを用いた健康状態の予測

100億以上もある日本人のレセプトデータを解析し健康状態を把握、病気の早期発見につなげる取り組みもおこなわれています。レセプトには患者の治療に関する情報がすべて掲載されており、AIに学習させることで病気の発症リスクを予測し、予防対策で発症を回避することが期待されています。

 

AI導入により大幅な医療コスト削減が可能

医療分野へのAI導入で、2021年までに520億ドルのコストが削減できると予測されています。AIが支援することで、医師による診察・診断の時間を短縮、早期発見・早期治療が実現すれば社会保障費の低減も期待できるでしょう。

また、自動音声認識AIによる電子カルテ作成時間の短縮など、医師や看護師の事務負担軽減にもAIは貢献し、総合的な医療コスト削減が期待されているのです。

 

 

まとめ

今回は、AI(人工知能)の医療分野への活用についてご紹介しました。厚生労働省では、保険医療分野でAI活用を進めるべくAI活用推進懇談会を開催しています。画像診断、病理診断、精神疾患診断へのAI活用や、ゲノム解析などの高度医療から医療従事者の負担軽減に向けたAI活用まで議論され、そのためのデータ整備も推進されています。

今後、医療分野の広い範囲でAI利用が進められ、その利用環境も次第に整えられることが期待できるでしょう。

 

 

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