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テクノロジーによって変わる医療の常識

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医療現場への人工知能への活用や、が少しずつ進んでいます。

2016年8月にはIBM ワトソンが、白血病を診断し、治療につなげたことで話題になりました。

今回はテクノロジーによって起こる医療の未来を3つ紹介します。

診断とAI

"2016年東京大学医科学研究所のWatsonは、2000万件以上のがんに関する論文を学習し、推論を重ねた結果、治療法を模索していた医師に正しい病名(二次性白血病)と治療法をアドバイスし、数カ月で患者の病状を快方に向かわせた。"

大量の情報を処理することにおいては、圧倒的に人間よりもコンピューターの方が得意です。多忙な医師の業務を減らし、また客観的な信頼性を加える上でも、AIを活用した診断が期待されています。

特に精神疾患分野においては、画像認識・自然言語処理技術の革新と相まって、音声や表情認識による精神疾患の診断が研究されています。

FRONTEO(フロンテオ)は、人工知能エンジンKIBIT”(キビット)を使い、慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室の岸本泰士郎専任講師のグループと協力して、医師と患者さんのやりとりを学習し、それを教師データとして診断技術を身につけていくことが進められています。

また、株式会社メドレーは、症状チェッカーbotというFacebookのメッセンジャー上に対話型のボットを作り、「どうされましたか」「どんな症状ですか?」といった質問を元に、医療機関を紹介するというシステムを2016年にリリースしています。

遠隔医療とAI

 

 

患者の年齢が高齢化していく中で、在宅医療だけでなく遠隔医療のニーズが高まっています。2016年春に株式会社オプティムがリリースした「ポケットドクター」はスマートフォンで診断を受けられるアプリケーションです。血圧や血糖値などのバイタルデータ測定するヘルスケア機器(血圧計など)との連携も行われています。

 

患者情報の統一化

現在厚生労働省では、国民の基本的な保健医療データを統合した情報基盤「PeOPLe(ピープル)」の整備を進めています。これは患者の病院での治療歴や検診結果など国民の医療や保健に関するさまざまな情報を統合したデータベースで、病院や介護サービスが利用できるとともに、災害時や本人の健康管理にも役立てる構想です。2020年度を目処に段階的に運用が進められていく予定です。

参照記事:厚労省「PeOPLe」‐既往歴・服薬歴を一元管理、国民の医療データ統合へ