医学のあゆみ 282巻10号 (2022年9月発行)

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第1土曜特集　AIホスピタルの社会実装

はじめに中村　祐輔 282巻10号 , 2022年9月 , pp.859-860

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　医療は医学領域のみならず，薬学，工学，ゲノム解析技術の進歩に伴って高度化，複雑化，多様化してきた．そのため研究者，医療関係者，患者・家族との知識ギャップが大きくなり，丁寧でわかりやすい説明などを含め，医療従事者への物理的・精神的負荷が過度になってきている．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の大流行は，わが国の医療が直面している大きな課題，すなわちデジタル化，AI化の大きな遅れを顕在化させたといえる．紙ベースでの新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）感染陽性者の報告やワクチン接種記録など，20世紀のまま停滞している感がある．しかし，いかなる環境下であっても心の通った人間性に満ちた医療を提供することが，医療に従事する者の使命であることは変わらない．

セキュリティの高い医療情報データベースの構築とAIを用いた医療記録の音声入力による自動文書化大平　弘 282巻10号 , 2022年9月 , pp.861-867

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　超高齢社会のわが国において，最新のデジタル技術・サービスを活用し，高度で先進的かつ最適化された医療サービスを均質に提供することの意義は大きい．「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」のサブテーマAにおいては，医療の質の向上に寄与すべく，秘密計算・秘密分散方式により秘匿性の高い各種医療情報をセキュアな環境のもとで保管し，多施設間分析などができるデータベースシステムの構築に取り組んでいる．また，医療関係者が患者と向き合う時間を確保するとともに医療従事者の負担軽減をはかるため，AI技術（音声認識エンジンなど）を活用し，診察室・病棟・救急現場などにおける各種医療記録（電子カルテ，看護記録，救急処置記録など）を音声入力で自動文書化するシステムの構築に取り組んでいる．さらに，自然言語処理システムや診断候補支援システムに資する医療用語集を構築している．これらの取り組みにより，医療分野におけるさまざまな社会課題の解決が期待されている．

医療用ビッグデータ利活用に向けた秘密分散・秘密計算技術の適応櫻井　陽一 282巻10号 , 2022年9月 , pp.869-876

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　2025年には約3人に1人が65歳以上の超高齢社会を迎える日本においては，医療費の増加，医療の地域格差の拡大や2024年からはじまる医師の働き方改革などにより，全国民に対して高度で良質な医療を十分に供給する体制を構築することは難しいとされている．Society5.0においても，医療情報のビッグデータ化とAIなどの先端技術の活用により医療費などの削減，人手不足の解消などの社会課題解決が求められている^1）．一方で，わが国では個人情報保護法，グローバルにおいても一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などのプライバシー保護規則の強化がなされ，個人のプライバシーへの配慮はより厳しいものになってきており，医療分野においてもプライバシーに配慮したデータの収集・蓄積，分析などの活用が必要となる．そのような背景を受け，医療分野においてもプライバシー保護に対する技術的な対処策として，秘密分散・秘密計算技術を含むプライバシー保護関連の技術の適応・導入は有益であると期待されている．

医療用語集による診断補助システム・自動音声入力の性能向上を目指して一圓　剛 282巻10号 , 2022年9月 , pp.877-881

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　詳細化，複雑化する医療の現場で医療関係者と患者のコミュニケーションを円滑にし，よりよい医療を提供するにはAI技術（音声認識エンジンなど），各種医療記録（電子カルテ，看護記録，救急処置記録など）の自動文書化，インフォームドコンセントの支援，診断支援など，多彩なAIの応用範囲が考えられる．AIホスピタル用語集チームでは，医療現場で交わされる多種多様な会話に出現する病名，症状，医薬品名，検査名，部位名などの用語を非構造化ネットワーク型用語集として構築し，同時にそれらの用語が表出する頻度・機会などの情報を付帯させ，用語間の共起頻度情報を備えたリレーションテーブルを備えたデータベースを構築している．2021年3月時点のAIでの使用成績が報告され，音声変換の精度の向上が確認されている．最終年度は医療現場の用語をさらに収集し，同時にキュレーションを継続することで，さらなる性能のアップと同時に進化する医療の現状を踏まえ，低コストで更新できるシステムを開発し社会実装を目指す．

人とテクノロジーの協調による医療現場の働き方改革 -――タブレット・ロボット・アバターを用いた実証事例宇賀神　敦 282巻10号 , 2022年9月 , pp.882-890

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　患者のQOL（Quality of Life）を向上させるためには，患者中心の医療が必要であることは間違いないであろう．しかし患者中心の医療を実現するためには，医師，看護師，薬剤師を含む医療従事者が行う定型業務や書類作成業務の負担を軽減することにより，患者に向き合う時間を増やすことが必要となる．また，患者の副作用などの状況を医師が正確に把握することや医療従事者からの説明内容を患者が正しく理解できるような工夫も必要とされる．日立製作所は2018年より，内閣府の第2期戦略的イノベーション創造プログラム（Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program：SIP）のひとつである “AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム” に参画し，IT（Information Technology）とロボットを組み合せたスマートコミュニケーション技術の研究開発を複数の医療機関と共同で進めてきた．本稿では，タブレット，人型ロボット，アバターを用いたがん薬物療法のAI問診やeConsentによる医療現場の働き方改革，患者QOLの向上を実証した複数の事例を紹介するとともに，社会実装に向けた今後の展望について述べる．

AIを用いた診療時記録の自動文書化権藤　章彦 282巻10号 , 2022年9月 , pp.891-894

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　日本の医療の現場はさまざまな課題に直面している．医療従事者は電子カルテなどの入力作業や看護記録作成などに多くの時間をとられ，診察時や看護現場で患者と向き合う時間の確保が困難になってきている^1）．AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システムでは，カルテなどの入力作業の効率化や手が塞がっている状態でも入力作業を行える手段として，音声認識技術を活用した研究開発に取り組んでいる．音声認識技術を用いてキーボード入力の代わりに医療従事者自身の声を入力デバイスとして活用することで，患者と向き合いつつ同時にカルテなどの入力作業も実施できるようになる．その結果，医療現場に人間的な温かさを取り戻すことはもちろん，患者の診察待ち時間の減少や医療従事者の残業時間を削減し，ひいては医療サービスの向上や医療従事者の働き方改革，病院経営の健全化などにつなげることができる．

救急医療現場における音声入力システムの活用園生　智弘 , 水島　克幸 , 萩野谷　将人 282巻10号 , 2022年9月 , pp.895-900

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　1分1秒を争う救急現場に対してITシステムを導入するためには，システムを救急医療現場に最適化することが求められ，音声入力機能が最適化するためのひとつの手段となりうる．戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）でのAIホスピタルの取り組みにおいて，TXP Medical社は共同研究機関とともに，①小児・周産期救急領域におけるAI音声技術による医療記録の自動化，②救急処置室における処置記録，および眼科のカルテにおける音声自動入力，③救急外来における診療録テキストデータの自動構造化・音声技術の活用，をテーマに開発・実証を行っている．各共同研究機関での実証で得られたフィードバックを製品に反映し，今後は日本全国の急性期医療現場への展開・社会実装を進めていく．その際，音声認識システムだけではなく他の最先端技術も組み込み，各現場・場面に最適化されたシステムを作り上げることで，AIを適切に活用した医療現場の生産性向上が実現できるものと考える．

リキッドバイオプシーとAIの活用によるがん診断清谷　一馬 , 中村　祐輔 282巻10号 , 2022年9月 , pp.901-905

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　リキッドバイオプシーは血液や尿などの体液を利用したがんの診断法である．最近では特に，血中循環腫瘍DNA（ctDNA）を用いたリキッドバイオプシー検査が注目されており，術後の微小残存腫瘍の検出，抗がん剤治療の効果モニタリング，ゲノムプロファイリングに基づいた分子標的治療薬の選別，がんの早期スクリーニングなど臨床への実装化を目指したさまざまな研究開発が進んでいる．これまでの画像診断や腫瘍マーカーより早期に高感度にがんを検出できるなど，その有用性が示されている．また，ctDNA遺伝子異常の解析だけではなく，ctDNAのメチル化解析や断片化パターン解析の情報，または画像情報や血漿中タンパク質の情報などを統合解析する人工知能（AI）システムの開発も進んでいる．今後は診療情報なども統合し，個々の患者に応じた個別化予防・医療の提供につながることが期待されている．

医療AIプラットフォームのサービス事業基盤と医療AIサービスの企画・開発八田　泰秀 282巻10号 , 2022年9月 , pp.906-912

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　医療AIプラットフォーム技術研究組合（HAIP）は，医療従事者の負荷軽減と高度な医療の実現に向け，医療AIサービスの普及・発展のための業界共通の基盤技術を研究・開発することを目的に，厚生労働大臣および経済産業大臣の認可を得て，2021年4月1日に設立された．HAIPでは，医療に関わる企業・アカデミアが参加し，さまざまな医療AIサービスを提供するポータル機能としての “サービス事業基盤” と，臨床情報，健診情報などを活用して医療AIの開発を支援する “AI開発基盤” の2つからなる “医療AIプラットフォーム” の研究・開発を推進している．サービス事業基盤は現在，社会実装に向けた試行運用中であるが，本稿において取り上げる画像診断支援AI，Dr. アバターによるインフォームドコンセント（IC）支援システム，IoT機器を用いた糖尿病診療補助システム，自動カテゴリ分類機能を備えたAI音声入力システムなど，さまざまな医療AIサービスを搭載し，臨床現場に提供することで，医療従事者の業務を支え，医療の質の確保と医療関係者の負担軽減が期待される．

医療AI技術の普及にむけた日本医師会AIホスピタル推進センターの取り組み吉田　澄人 282巻10号 , 2022年9月 , pp.913-918

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　新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が流行するなか，かかりつけ医機能の重要性があらためて認識され，国民のかかりつけ医へのニーズの高まりが多様化していくなかで革新的な医療技術，すなわち医療AIを活用していく必要がある．日本医師会では医療機関などの利用登録のための窓口機能を備えたガバナンス組織の構築を検討し，2020年6月に日本医師会AIホスピタル推進センター（JMAC-AI）を設置し，運用を開始した．質の高い医療AIを医療機関や健診機関などが活用することにより業務の効率化がはかられることで，医療従事者への抜本的な負担の軽減を実現するとともに，さらなるAI技術の開発が進められることを期待している．今後，ヘルスケアサービス全般に医療AIなどの技術の普及を推進することで，国民に対するヘルスケアサービスアクセスの格差の解消に努めるとともに，健康寿命の延伸と社会参加寿命の延伸を実現するため，研究機関との連携とともに関係機関，団体との連携をさらに進めていきたい．

医療の現場におけるAI技術の活用に向けた取り組み武井　明則 282巻10号 , 2022年9月 , pp.919-924

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　医療の現場においてAI技術は実証段階から実用段階へと進んでおり，内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期で推進されているAIホスピタルにおいても社会実装が研究内容に含まれている．めざましい発展を遂げるAI技術を医療に取り入れるためには医療以外の領域との連携が欠かせないが，取り扱う情報の機微性やサイバー攻撃の脅威などを踏まえると，ガイドラインなどへの準拠を求めるだけの形式的なものではない実効性あるガバナンスのあり方を実現していくことが，AIホスピタルの社会実装にあたって避けて通れない課題のひとつとなる．デジタル庁や経済産業省の報告書などにおいて提唱されている，多様なステークホルダーとその懸念・不安（＝リスク）およびその対応手段の変動などを考慮したガバナンスモデル，アジャイル・ガバナンス・モデルなどが参考となりうる．医療界と産業界が連携して，AI技術などを活用した医療機器などの開発と普及，社会実装を国内で実現し，さらに海外展開へつなげることが期待される．

内視鏡AI操作支援技術の研究開発池田　裕一 , 上條　憲一 282巻10号 , 2022年9月 , pp.925-931

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　大腸内視鏡の検査症例数は増加傾向にある一方で，大腸内視鏡の操作は難易度が高く，医師は高度なスキルを獲得する必要がある．筆者らはセンサー，内視鏡画像による情報および熟練内視鏡医の持つ高い技能（暗黙知）を分析し，AI（人工知能）によって適切な操作を推定する内視鏡AI操作支援技術を開発し，実証試験による研究評価を計画している．この技術の実用化によって熟練医と同等の安全で確実な内視鏡検査が広く行えるようになり，医師の負担や患者の苦痛低減など質の高い内視鏡医療の実現を目指している．さらに内視鏡の操作記録を医療情報データベースに収集，蓄積し，活用の可能性を検討している．

がん研有明病院におけるAIホスピタルの取り組み -――人工知能を有する統合がん診療支援システムの開発小口　正彦 , 鈴木　一洋 , 佐野　武 282巻10号 , 2022年9月 , pp.932-937

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　将来の研究開発に資する “統合がん臨床データベース” と，がん診断・治療支援や医療安全支援，患者と医療者のコミュニケーションを支援する人工知能（AI）を開発した．医療者が日常的に整理した臨床情報の構造化データを，多数集積して “統合がん臨床データベース” として管理し，教師データとして利用することで，優れたがん医療支援AIを作成できる．病理診断において専門医不足や業務過多の課題を解決する病理診断支援AIを搭載したデジタル病理部門システムを開発し，実装した．細胞診・内視鏡・画像診断を支援する診断支援AIについても開発が進んでいる．また，がん薬物療法中の患者や医療者を支援するためのコミュニケーションロボット問診システムを開発し実装した．さらに病院給食の安全を守る視点から，スマートグラスを用いて調理時の情報ガイドや配膳ガイドができる給食支援AIを開発した．企業と病院のチームワークでAIホスピタル実現に向けて邁進している．

大阪大学医学部附属病院におけるAIホスピタルの取り組み川崎　良 , 西田　幸二 , 土岐　祐一郎 282巻10号 , 2022年9月 , pp.939-945

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　大阪大学医学部附属病院（以下，阪大病院）は，病院が目指す姿として「Futurability：すべての人が待ち遠しくなるような病院，未来の可能性を見つめ，新たな課題に新たな方法で解決し続ける姿」を掲げている．医療が進歩する一方で，専門化・複雑化した医療の負の側面もある．この状況を打開するうえで医療分野でのAI活用が重要である．医療分野のAIといえば，画像診断や診断支援のプログラム医療機器が思い浮かぶが，それにとどまらず業務支援や患者サービスにもAIを取り入れている．安全・安心な医療，医療従事者が持つ可能性を最大限発揮する “人間中心のAI” を意識し取り組んでおり，本稿ではその事例を紹介する．近い将来，自然な形でAIが医療や業務に取り込まれていくと確信する一方で，医療の問題が技術的側面だけで解決することはなく，“AIを使いこなす医療人がそれぞれの持つ能力を最大限に発揮できる場” となることを目指している．

慶應義塾大学病院におけるAIホスピタルの取り組み洪　繁 , 陣崎　雅弘 , 北川　雄光 282巻10号 , 2022年9月 , pp.946-952

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　慶應義塾大学医学部では，医療IT，医療人工知能（AI）技術を活用した研究を推進するため，2017年に学内にメディカルAIセンターを設立し，研究開発を推進する仕組み作りを行った．2018年からは，内閣府の「人工知能（AI）ホスピタルによる高度診断・治療システム」プロジェクト（以下，AIホスピタルプロジェクト）の実証検証病院のひとつとして慶應義塾大学病院がプロジェクトを受託し，医療IT，医療AI技術を活用した新しい医療を病院内に導入する取り組みを進めている．本稿では，内閣府のAIホスピタルプロジェクトについて紹介するとともに，慶應義塾大学病院で行っているプロジェクトの詳細について紹介する．

国立成育医療研究センターにおけるAIホスピタルの取り組み中村　和昭 , 五十嵐　隆 282巻10号 , 2022年9月 , pp.953-958

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　近年，機械学習（ML）などの，いわゆる人工知能（AI）が搭載された医療・診断支援のためのプログラム開発が世界中で行われている．一方で，成人では使うことができたAI診断支援技術などがそのまま子ども，あるいは妊婦にも適応できるわけではなく，子どもや妊婦に対応できる小児・周産期医療の現場に合ったAI技術の開発が必要である．国立成育医療研究センターでは現在，戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）のひとつである「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」研究事業に参画し，小児・周産期医療の観点から，医療現場におけるAI技術の必要性と課題を踏まえ，AI技術の実証研究を進めている．今後，小児・周産期領域で活用可能なAI技術が開発され，医療現場に実装されることが期待される．

地域基幹病院におけるAIを活用した働き方改革への取り組み長堀　薫 282巻10号 , 2022年9月 , pp.959-964

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　新型コロナウイルスの猛威に曝され，日本の医療体制の弱点，特に病院のスタッフのおかれた過酷な環境が明らかになった．労働力の減少とともに医師の罰則付き時間外労働規制も迫り，労働生産性の向上は必須である．今回，可及的に人からAIにタスクシフトして，スタッフの労働量の削減をはかるとともに専門性に特化しやすい環境を整備し，患者とよりよいコミュニケーションを築けるよう，地域医療の中核を担う基幹病院でAIの活用を進めている．まず焦点を当てたのは，病院の膨大なルーティンワークのうちの記録である．音声自動入力できる電子カルテの開発を行い，話者が単数であることと内容に繰り返しが多いことから病棟の検温業務を対象にスタディを開始している．内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」に採択され，臨床現場の負担軽減と患者満足度の向上が両立するAIパッケージの提供を目指している．

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目次 282巻10号 , 2022年9月

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次号の特集予告 282巻10号 , 2022年9月 , pp.967-967

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奥付 282巻10号 , 2022年9月 , pp.968-968

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ANNOUNCEMENTS 282巻10号 , 2022年9月 , pp.i-iv

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基本情報

医学のあゆみ
282巻10号
(2022年9月発行)

電子版ISSN：印刷版ISSN：0039-2359 医歯薬出版

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