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AI（人工知能）の進歩によって、医療が進化しています。ディープラーニングの発展により、画像認識や音声認識の精度が向上し、医療へAIを活用しようとする取り組みが活発になっています。国内では2018年にメディカルAI学会が発足。日本独自の優位性を活かしたメディカルAIの研究開発が盛んになってきました。
日本の医療現場で抱える課題は根深く、莫大な社会保障費は大きな社会問題となっています。医療へのAI活用は政府の戦略の大きな柱となっており、医療の課題がAIによって解決されるか注目です。
この記事では、日本の医療が抱える課題や医療AIに取り組むスタートアップをご紹介します。
目次
医療ＡＩとは
医療AIとは、その名の通り医療分野に活用されたAIのことです。一口に医療AIとは言っても、AIという言葉自体が多様な使われ方をすることもあり、その内実は様々。
例えば、画像認識を医療の現場に活用するものから、事務作業をAIで効率化するものまであります。
医療分野における主なAIの用途は以下のようなものがあります。
この中でも特に医療への画像認識技術の活用は大きな成果をあげています。
例えば、理科学研究所国立 国立がんセンターは、画像認識を早期胃がんの検出に活用しています。早期胃がんは形状が多様であり、専門家でも認識が難しい現状がありました。そこで、ディープラーニングを活用した画像認識技術を用いて、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%の高精度の掲出法を確立しました。産業
その他の分野においても、さらなるAIの活用の可能性を秘めています。
AIに可能性!? 医療現場が抱える課題
なぜ医療の現場においてAIの活用が注目されているのでしょうか？まずは、医療の分野でAIが注目されている理由を考察してみましょう。今回は3つの観点から考察してみます。
- 少子高齢化に伴う医療費の増大
- 膨大な医療データの活用
- 医療における労働問題
少子高齢化に伴う医療費の増大
日本は、非常にハイペースに少子高齢化が進行しています。
2019年8月現在、4人に1人が65歳以上の高齢者という現状で、今後も恐ろしいペースで高齢化が進行していくと予想されています。
内閣府 高齢化の現状
内閣府の調査によると2040年には日本国民の3人に1人が高齢者になると予想されており、AIによる病気の予測など、予防治療を強化していくことが大切です。
また、高齢者が増えると同時に、医療現場の負担も増加します。そのなかで、いかに効率化した医療を実現させるかも問題で、まさにAIの活用が急務といえます。
膨大な医療データの活用
医療分野においては問診票や薬の処方箋、診察での画像データなど、さまざまなデータが蓄積されています。ここでAIの出番です。
ディープラーニングなどのAI技術では学習の際に多くのデータが必要になります。 そこで、これらのビッグデータを用いることによって、画像診断や業務効率化など、活用の範囲が広がっていくと期待されます。
医療における労働問題
医療現場での労働環境が長年問題とされてきました。
雇用者（年間就業日数200日以上・正規職員）について、１週間の労働時間の実績をみると医師の41.8％が週60時間の以上、労働しています。雇用者全体の平均が14.0％ということを考えると、他業種に比べて極めて労働時間が長いことが分かります。
医療分野における労働をいかに効率化できるかが求められています。その点において、AI技術を活用していくことが重要です。
医療AIのメリット・デメリット
それでは実際に医療にAIを活用するうえでのメリット・デメリットはどのようなものが考えられるでしょうか。
メリット
医療現場にAIを活用することで、以下のようなことが実現できます。
- 事務作業の効率化による労働時間の削減
- それぞれの患者のデータに基づき最適化された医療の実現
- 人間では気づけなかった病気の早期発見
このように、AIによって医療がアップデートされつつあります。命や生活に直接関わる医療がアップデートされれば、私たちが健康に長く生きられるようになります。
デメリット
一方で、AIを活用するうえで注意するべきこともあります。
まず、膨大なデータの取り扱いです。医療データを活用するうえで、その流出などには最大限の注意を払う必要があります。これは、どのデータ産業にも言えることですが、医療の分野は個人のデリケートな情報を取り扱うことも多いでしょう。注意が必要です。
また、AIの判断をどこまで信用するかの線引きが難しいという点もあります。AIといえども万能ではありません。実際の医療において、なんらかの過失が問題になった時、どう責任を取るのか。
このような問題と向き合いながら、AIの活用を進めていく必要があります。
医療へのAI活用に取り組む企業まとめ
蓄積したデータが多い医療現場において適材適所でAIを活用すれば、診断の効率化が見込めます。実際に多くの企業が医療×AIの分野で研究開発にあたり、医療をAIでアップデートするために力を入れています。
今回は実際にAIを用いて医療サービスを行っている企業をピックアップしました。
株式会社Preferred Networks
機械学習のフレームワーク「Chainer」を提供する国内を代表する企業。事業の大きな軸として「バイオヘルスケア」を掲げており、2016年より、国立がん研究センター、産総研と協業して研究を進めている。
DeNAとの合弁企業である株式会社PFDeNAは、2018年10月に少量の血液から14種のがんを判定するシステムの共同研究を開始すると発表し、話題にもなった。
株式会社９DW
人工知能を通じた世界平和の実現をビジョンとして掲げる企業。2018年10月11日に発表された「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」 （戦略的イノベーション想像プログラム）にも採択されている。
主な取り組み
- 診断レポートなど医療事務の支援
- パーソナライズされた人工歯の3Dモデルの作成
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エムスリー株式会社
医療従事者専門サイト「m3.com」を運営している。2018年にはAI、特にディープラーニング分野の若手起業家育成を目指すAI特化型インキュベーターDEEPCOREやNVIDIAと連携して、医療系AI分野における産業育成を支援するプログラムを開始すると発表している。
主な取り組み
- 資金面・PR活動の支援
- 質の高い教師データの作成を支援
また、LINE株式会社との共同出資により「LINEヘルスケア株式会社」をオンライン医療事業を目的として2019年1月に誕生させた。
膨大なユーザーベースを持つLINEと、医療の知見やノウハウを持つエムスリーが手を組むことで、医療をより効率的かつ個人に寄り添った形にアップデートさせることに大きな期待が寄せられている。
主な取り組み(予定)
- Q&Aや遠隔健康医療相談
- オンライン診療
aiwell株式会社
大学などの研究機関による次世代検査技術や、ライフログによる「健康の見える化」を進め、データの蓄積・サービスの開発を行っている。血液3滴で30項目の精密検査が可能な「アイウェルケア」の開発に成功したことで話題に。
主な取り組み
- 「AIパーソナライズ」・・・連携した企業のビッグデータを元にパーソナライズされた価値を提供
- 「AIプロテオミクス」・・・タンパク質の変化から生物の予兆と変化を発見する
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アイメッド株式会社
「アイメッド」というアプリを開発。病院の検索と予約。AIによるセルフ面談。医師とのオンライン面談までできる、医療型総合アプリを開発。
主な取り組み
- AIによるセルフ面談
エルピクセル株式会社
ライフサイエンス領域の画像解析ソフトウェア・システムの研究開発に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業。独自の画像解析に関する知識と経験を活かし、自己発信型の研究者支援アプリケーションを提案している。人工知能を活用した医療画像診断支援時術を開発したほか、人工知能を活用したクラウド型画像解析プラットフォーム「IMACEL」を公開している。
主な取り組み
- 電顕画像の撮影・結合の自動化と領域探索を行うソフトウェア群を開発
- MRI データからのガン細胞種別判定
TXP Medical 株式会社
業務効率の向上とデータ収集効率改善を両立する新技術を取り入れた、急性期医療データシステムの開発。医療スタッフと患者の双方が幸せになるような新しい医療体制の構築を目指している。
主な取り組み
- 音声入力、動画解析、CT 自動読影などの新技術を取り込み、記録業務負担の軽減化
アイリス株式会社
AI技術を用いた高精度・早期診断可能なインフルエンザ診断支援AI医療機器の開発を行う。インフルエンザ患者の99％に特徴的にみられるインフルエンザ濾胞（ろほう）の観察をすることでインフルエンザを判定するインフルエンザ濾胞を他の濾胞と区別できる「匠の医師の目」をAIで再現することを目指している。
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METRICA株式会社
AIなどの最先端IT技術を用いて医療・介護従事者の業務を効率化し、負担を減らすためのプロダクト開発を行う企業。
METRICAは、医療・介護と親和性が高い「AI技術」や「エッジコンピューティング技術」などのIT技術を利用して、医療・介護現場のワークフローを改善するプロダクトを開発している。これらのプロジェクトは、開発・販売に関するパートナー企業と進めており、財政的・労働環境的問題を抱えた医療・介護業界にフィットするため、安価かつ、現場の意見を反映したプロダクト提供を目指している。
主な取り組み
- 自動翻訳機能付き電子介護記録アプリ
- その他受託事業
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メドメイン株式会社
「医療に関わる全ての人に新しい価値を」をビジョンに、ディープラーニングによる病理画像診断ソフト「PidPort」、医学生向けクラウドサービス「Medteria」の開発や運営を行っている企業。
一般社団法人日本AIメディカル学会
AI×医療を推進する団体が2018年に誕生しました。一般社団法人日本メディカルAI学会です。
日本において長期的に行われてきた医学研究をさらに加速させるため、蓄積されたデータを活用し、AI（人工知能）技術で解析する体制の構築を進めようとしています。
具体的にはプリシジョン・メディシンと呼ばれる個々に最適化された医療の実現を目指し、現場の医療機関と密接な連携をとって最先端のIT技術を医療に導入していき、日本がメディカルAI分野で世界を牽引していくことを目指しています。
まとめ
医療の分野においてもAIの活用が進んできました。
特に、画像認識や事務的な記録などはAIとの相性が良さそうです。
一方で、抽象的な患者の主張を読み取ることや、患者の意思決定に寄り添う医師の社会的役割は、引き続き残っていきそうです。
※野村総合研究所の発表では、人工知能やロボット等による代替可能性が低い職業として「医療ソーシャルワーカー」「小児科医」「精神科医」「理学療法士」が挙げられている。（引用：野村総研）
人とAIがお互いの強みを生かしながら助け合うモデルとしても医療AIには期待大です。
