医療従事者の負担を軽くする「医療AI」の使い道3選

医療機関の間で、AI技術を活用する動きが広がりつつある。医療画像解析や診断支援など、医療従事者の業務改善に役立つAI技術の活用例を3つ紹介する。

公開 2019年06月13日 05時00分

更新 2022年10月05日 10時22分

著者

Reda Chouffani

[TechTarget]

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　人工知能（AI）技術を実装した製品やサービスを提供できるよう、多額の投資をするベンダーは少なくない。MicrosoftやGoogle、Apple、IBM、Amazon Web Services（AWS）などのベンダーはいずれも、AI技術に関する取り組みに全力を尽くしており、AIサービスを既にユーザー企業に提供している。特に医療分野では、医用画像解析や診断にAI技術を活用することで、医療従事者の業務効率を改善し、患者をより手厚くケアできるようになる可能性がある。

　医療機関の間では、IBMのAIエンジン「Watson」を組み込んだ同社のクラウドサービスの利用が広がり始めた。Watsonを用いたクラウドサービスは、がん研究や患者リスク評価などの場面で使われている。

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　AI技術が価値を発揮できるであろう用途は、その他にもある。ただし新しい技術が医療現場に入ると、必ず幾つか課題に直面する。医療機関がAI技術を活用する上で、よくつまずくのは、データの互換性や規制、患者・医療従事者の新しい技術の受け入れ方などの課題だ。医療機関の経営陣は、これらの課題を踏まえ、AI技術を評価／確認した上で、導入の取り組みを始めなければならない。

　前編では、医療従事者の仕事を支援するための、AI技術の利用例を3つ紹介する。

利用例1．きめ細かな医療のための高度な分析と調査

　がん研究の分野では、エックス線やMRI（磁気共鳴画像法）とAI技術を併用した異常の発見方法が研究されている。ゲノムと遺伝子について研究するときに、AI技術を用いれば複雑な処理を実行しやすくなる。精密医療の分野では、患者一人一人の状態に合わせて、細かくカスタマイズした治療プランの提案が可能だ。

　Watsonを使ったシステムは、患者の構造化データと非構造化データを処理し、がん患者向けに科学的根拠に基づいた治療（EBM）を提案できる。

利用例2．医用画像解析と診断支援

　放射線医学の現場では、診断プロセスを支援するために、エックス線やMRI、CT（コンピュータ断層撮影）など、多数の手段で撮影した医用画像を解析する。この画像解析システムにAI技術を用いることで、医師が診断するときに、問題のある箇所の検出を助けることができる。

利用例3．自然言語処理（NLP）による入力支援

　医療従事者が口述した内容を自然言語処理（NLP）技術によってテキスト化し、そこから必要な情報を抽出して電子医療記録（EHR）システムに入力できる。これにより、記録に使う時間の節約につながる。

　NLP技術を使った臨床関連文書の分析も可能だ。最新のNLPシステムは、文書の内容を分類して、臨床チームに関係のあるデータをマーカーなどで強調表示できる。

　医療分野では現状、AIシステム単独で患者の病状を診断することはできない。患者の正確な診断に必要な要素がAI技術に備わっていることを証明できるようになるまで、現在の医療分野におけるAI技術の利用を広げるプロセスでは、慎重かつ周到な計画を立てなければならない。それでも機械学習やビッグデータの進歩は、問題や洞察を人間よりはるかに素早く発見することを後押しする。

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