医療AIとは？トップ4 医療AI の活用事例も合わせて紹介
導入文
現在医療業界では、AIの活用が進んでおりますが「医療の人材不足に悩んでいる方」、「医療現場で抱えている課題を解決したい」、「ヒューマンエラーを減らしたい」と悩んでいませんか？このような悩みを解決するためにAIの活用が必要です。近年、オンライン診療や医療機器のIT化が進んでおり、今後も定着していく流れであることは確実です。AI活用をしない医療は、現状の課題に苦しみ続けます。
本記事では、下記の内容を解説します。
・医療AI について分かる
・医療業界にAIが活用されている理由が分かる
・医療分野でAI ができることが分かる
・医療業界でAIを活用するメリット・デメリットが分かる
・医療AI の活用事例が分かる
最後には、AI活用事例も紹介するため参考にできるでしょう。
医療AI とは？
「医療AI」とは、医療の品質向上を目指すためにAI（人工知能）を活用した取り組みのことです。この技術は、ゲノム医療や診断（例えば問診や画像診断）、治療（例えば手術支援や治療計画の立案）、医薬品開発、介護など、さまざまな分野で利用されています。特に、AIによる画像診断支援は進んでいる領域です。すなわち、、医療AI とは医療分野で利用する人工知能技術です。
医療分野は、年々人手不足で働き手と患者に大きな負担がかかっています。国としても、大きな問題として対策を考えています。その中で、期待されているのが医療AIです。
医療AI の利用領域は、
・ゲノム医療
・診断
・治療
・医薬品開発
・介護
など多岐にわたります。
AIは、機械学習や深層学習により膨大なデータを学習しているため、高精度に診断などに対応できるでしょう。
なぜ 医療AI 活用がはやっているのか？
医療業界では、医者や看護師などの人材の不足における過重労働による医療ミスが問題です。今後は、さらに深刻化すると見られており、早急な対応が求められます。そこで、現在の医療業界の現状と課題を踏まえ、なぜAIが活用されるのかを解説します。
医療業界の現状と課題
①医療従事者の人材不足
医療業界は、慢性的な人材不足が問題です。日本は、高齢化社会で2025年から団塊世代が後期高齢者になることで本格的に高齢化社会に突入します。医療の需要は増える一方、医療の人手不足で供給が足らないです。
さらに、地方での若い医者不足で地域偏在化が進み、人材不足が顕著に現れています。
現在では、働き方改革が進められており労働時間は減らせます。しかし、患者が増えることで、逆に充分な医療が受けられない危険性もあります。
②長時間の過重労働
医療業界では、人材不足に伴う過重労働も問題です。政府は2024年4月から医者の時間外労働に上限規制を適用する予定ですが、それに伴う勤務環境の整備や人材確保が課題となっています。 医療業界の長時間労働は、医者の数に対する病院病床数や患者受診回数のアンバランスさも影響していると考えられます。
実際に、他の国に比べても低い数値です。
具体的には、この記事を参照。
また、過重労働が原因で医療ミスも多く、2023年4月までで「2661件」起きており重大な課題です。
医療AI活用 の理由
医療分野における現状と課題を踏まえ、対策としてAIの活用が進められています。医療技術は、高度な知識や技術が必要です。人間の診断ミスや見落としは、当たり前にあるからです。
実際に、AIの活用が注目されはじめて国規模で議論が進んでいます。現状でも、診断にAIが活用されたり、AIが組み込まれたロボットで人材不足の解消に役立てている現場もあります。AIの利用領域は多岐にわたり、今後も活用が拡大するでしょう。
AIが医療分野でできること・メリット・デメリット
AIの可能性は多岐であり、現状の課題解決に注目されています。では、AIが医療分野でできることを解説します。
医療AI でできること
画像診断の支援
画像診断にAIを活用することで、レントゲンやMRIなどの病理画像を高速に解析可能です。適切な診断を迅速に判断でき、医者の負担を軽減できます。
ゲノム治療
ゲノム治療にAIを活用することで、患者の遺伝子情報を解析して最適な治療法を迅速に解析することが可能です。AIの学習データから解析することで、効率的に治療方法の診断が行えます。
診断・治療支援
診断・治療支援にAIを活用することで、患者の診察情報などから自然言語処理の解析で疾患の特定や治療内容を支援できます。頻度の高い疾患や難病などの稀な疾患も、学習データから精度を高く診断することが可能です。
新しい医薬品開発
AIを活用することで、新しい医薬品開発に役立ちます。膨大な創薬データを分析できるからです。従来より開発期間の短縮とコストの削減が期待できるため、効率的に医薬品を開発できるでしょう。
介護・認知症支援
介護・認知症支援にAIを活用することで、高齢者の日常から分析し認知症の早期発見と重症化予防が可能です。介護や看護の業務負担軽減につながります。また、高齢者や認知症患者の安全性や生活の質を上げて自立支援にもなります。
ロボットの手術支援
手術支援にAIを活用することで、安全で正確な手術が可能です。現在は、外科医の不足も課題であり、過重労働による医療ミスを減らします。また、安全な手術を行えることで患者の負担軽減にもつながります。
医療AI 活用 のメリット
次にAIを活用するメリットについて解説します。
医療現場での業務効率化
1つ目のメリットは、医療現場での業務効率化です。定型的な作業や画像診察などの業務を高速に自動でできるからです。過重労働で苦しむ医療従事者の負担軽減になり、時間の確保とコスト削減ができます。例えば、書類の作成などを自動で処理できるため、業務を正確かつ効率的に行えます。
また、画像診察やカルテの分析をAIがすることで、迅速な診察結果と治療内容を提示できるでしょう。
画像診断ミスの低減
2つ目のメリットは、画像診断ミスの低減です。レントゲンやMRIなどの医療画像を分析し、人間では気づくことができない小さな変化を検知できるからです。そういった異変に気づくことができないと、医療ミスにつながります。例えば、医療従事者が早期の診断が難しい微細な変化も発見する確率をあげられます。実際に、画像認識技術によって陽性の的中率を93.4％、陰性的中率を83.6%と高精度です。
ビッグデータからの類推による診察支援
3つ目のメリットは、ビッグデータからの類推による診察支援です。患者のカルテなど、膨大なデータから規則性や一定の基準に沿って分類できるからです。患者の病歴などの多くのデータを、AIが効率的にデータの収集や分析ができるため、医療分野の大きなサポートになります。AIは、大量のデータを扱えるため、個々の患者に適した治療を正確に提示できるでしょう。
ゲノム解析の活用
4つ目のメリットは、ゲノム解析の活用です。ゲノム解析は、人間や動物の遺伝子情報を分析して特徴や機能を明らかにする技術です。ゲノム解析を人間がするとなると時間がかかりますが、AIを活用することで短時間で高精度なデータ分析ができます。患者の遺伝子情報から病気の傾向やリスクを診ることが可能になります。
効果的に診断することができるため、患者ごとに適した治療法や薬の提供ができるでしょう。
医療分野でAI を活用するデメリット
次にAIを活用するデメリットについて解説します。
データが少ない病状への対応
1つ目のデメリットは、データが少ない病状への対応です。AIは、データを蓄積させることで学習するため、学習していない病状は精度が悪くなり誤った診断してしまうからです。
AIに限らず人間も学習していないことは分からないのと同じく、データが少ないと病状の診断はできません。AIに頼りすぎると、医療ミスにつながります。AIを活用するにあたり、AIの診断が正しいか正しくないかは人間が介入する必要があります。
今後は、AIの学習の仕方については課題になるでしょう。
AIの誤作動による誤診の可能性
2つ目のデメリットは、AIの誤作動による誤診の可能性です。AIは、さまざまな業務を効率化する優れものですが、AIは完璧ではないです。知らない情報を勝手に解釈して、回答するケースがあります。
例えば、バグや誤作動で止まってしまうなどです。AIの活用は必要ですが、過度に信用するのではなく、医者の知見や経験を基に診断の最終判断が必要でしょう。
医療AI 活用のトップ5活用事例
これまで、AIを活用することで医療分野の人材不足や過重労働の改善などのメリットなどを上げました。次に、AI活用のトップ4活用事例として、医療におけるAIの活用について解説します。
医療におけるAIの活用は、以下のような分野で進められています。
病気の発見・診断におけるAI
1つ目の活用事例は、病気の発見・診断におけるAIです。
AIを使用した診断では、病気のリスクを分析し予測できるため、病気の早期発見が可能です。
病気の初期段階での発見が可能となることで、病気を効果的に治療できます。
例えば、肝細胞がんのMRI画像分析や診察支援AIや眼底画像診断支援システムなどが登場しています。
AIを使った病気の発見・診断により、患者の健康状態を早期に把握可能です。結果、治療の効果を高めることができるでしょう。
パーソナライズされた疾患治療
2つ目の活用事例は、パーソナライズされた疾患治療が可能です。
患者の遺伝子情報や個人情報をAIで処理することで、最適な治療法や薬の提案ができます。患者の病歴や健康診断の結果から病気になりやすいかを予測できるからです。
例えば、AIのゲノム解析を活用することで時間のかかる診断も迅速に行えます。健康情報を蓄積し、個人に合わせた健康管理のアドバイスも提供できるでしょう。
医療用画像処理におけるAI
3つ目の活用事例は、医療用画像処理におけるAIです。
画像から異常部位や微細な変化に気づくことができるため、迅速で正確な診断が可能です。例えば、医療用画像認識ソフトウェアによる自動的な分析があります。「EIRL Chest Nodule」は、胸部X線画像から肺結核の候補の発見や富士フィルムのAI技術によるアルツハイマー病の進行予測サービスがあります。医療用画像処理におけるAIにより、異常を早期に発見することが可能となり効果的に治療できるでしょう。
臨床試験の効率化
4つ目の活用事例は、臨床試験の効率化です。臨床試験に関するデータをAIが分析し、試験計画や被験者選定などを最適化する技術です。AIを活用することで、膨大なデータを収集し臨床試験成功に必要な情報を分析できます。例えば、日立のIoTプラットフォーム「Lumada」が2018年から実装されています。AIで効率化をすることで、臨床試験成功確率向上に貢献できるでしょう。
医薬品開発の迅速化
5つ目の活用事例は、医薬品開発の迅速化です。日本は、高齢化社会の中で医療支出の高騰が課題ですまた、医薬品開発は長期的な期間がかかり開発の効率化とコスト削減が求められています。AIで、ビッグデータや論文データを基に病気の原因となる化合物の探索を高速化できます。AIによる医薬品開発の迅速化は、難病や稀な病気の患者に効果的な治療薬を開発することができるでしょう。
まとめ
今回は、医療におけるAIについてメリット・デメリットや活用事例を解説しました。医療業界が抱える現状の課題は多岐にわたり、問題を解決するためにAIの活用は必要不可欠です。AIを活用することでできることとして、下記にまとめます。
●画像診断支援による医者の負担軽減
●ゲノム治療による患者に最適な治療法を提示
●診断・治療支援による患者の情報から疾患の特定
●新しい医薬品開発によるコスト削減
●介護・認知症支援による介護や看護の負担軽減
●手術支援による外科医不足の解決
国規模でAIの活用についての研究や開発を進めているため、今後の医療においてAIの活用の可能性は広がり続けるでしょう。
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