皆様こんにちは。

最近のニュースで人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）という言葉を耳にしない日はありません。

産業の分野において、蒸気機関による工業化が第一次産業革命、電力による大量生産が第二次産業革命、情報通信技術の急進が第三次産業革命とするなら、革新的な情報技術による「第4次産業革命」では、社会が大きな転換点を迎えており医療や医療者に対してどのような変革が起こるのでしょうか。

本日は「医療4.0（第4次産業革命時代の医療）について～前編」というテーマで、医療現場・医療制度・ビジネスの3領域を経験し、厚生労働省の医療系ベンチャートータルサポート事業（MEDISO）のサポートも務めるデジタルハリウッド大学大学院客員教授　加藤浩晃先生のお話をします。

図1のとおり、人口急減や高齢化の急進、生活習慣病の蔓延、増加を続ける社会保障費など、わが国では多くの問題を抱えておりが、このような課題を解決する手段として「第4次産業革命の科学技術（テクノロジー）が注目されています。

将来、AI、IoT、ビッグデータ、ロボット工学（ロボティクス）をコア技術（広く展開できる可能性のある中心的な技術）として、仮想現実（VR）、次世代通信規格の５Gなどの新たな技術革新が進んでいて、これらの科学技術（テクノロジー）を活用することで、今まで解決できなかった医療現場の課題に新たな取り組みとして期待されています。

今後は、第4次産業革命に関連した科学技術（テクノロジー）が医療現場に導入される時代であり、この時代の医療を「医療4.0」と呼んでいて、一世代前の「医療3.0」にあたる2000年代はインターネットの普及で電子カルテなどの医療におけるICT化が進み、ペーパーレスによる省スペース化、情報の共有化など一定の効果は見られたものの、ICT化により解決できたことには限界がありました。

「医療4.0」時代においては、医療の接点が医療機関以外にも拡大する「多角化」とオーダーメイド化による「個別化」、さらに医療の主体を患者自身とする「主体化」という3本柱が特徴と言えます。

例えば、がんの見落としリスクを軽減する画像診断システムとしてAIを活用した「画像診断支援」、つまり予測AIが急速に広まると考えられます。

がんの画像診断のように「異常」という「違い」を識別するパターンはAIが得意とする分野で、AIによる

画像認識能力の進歩は目覚ましく、人間と同等もしくはそれ以上の成果も報告されています。

画像診断支援システムを活用することで、医師の読影負担が軽減できたり、見落としが削減されることで、より正確な診断が可能となる上、病理医や放射線科医などの医師不足への対策にもなります。

見落としによる訴訟対策ということで言えば、診療所にこそ需要があると考えられます。

2018年4月、米国食品医薬品局（FDA）は眼底画像から疾患の自動診断を行うソフトウェア医療機器を承認したので、わが国でも、画像診断支援が普及した後、完全自動などのAI活用の先行分野における責任主体について世の中からコンセンサスが得られれば、このような自律型AI画像診断が承認される時代が来ると考えられます。

2014年法改正では、スマートフォンアプリも「医療機器」として承認されましたが、従来の治療ではカバーしきれない受診と受診との空白期間を適切にフォローできる「CureApp禁煙」と呼ばれるニコチン依存症治療アプリを国内第1号として目指しているそうです。

予測１のとおり、患者さんは画面の向こう側で医師からエビデンスに基づく助言が受けられ、その患者さんの生活習慣に踏み込んだ指導を受けることで、継続意欲が持続し、治療効果に期待が持てます。

禁煙補助薬の服用による標準治療では1年後の禁煙継続率は30％未満ですが、2017年10月より本アプリを併用した治験が始まっており、アプリの併用でより長い継続率を目指しています。

今後の治療の新たな選択肢として、生活習慣の改善などの行動変容が期待できる治療アプリは活躍の場が期待できますが、もしスマホを所持してない患者さんへの処方は、レンタル端末での対応となるようです。

「保健医療分野でのAI活用推進懇親会」での報告書で示されたロードマップによると2020年には頻度の高い疾患について、また2021年には比較的稀な疾患について、AI問診を活用した診断・治療を行っているとのことです。

このシステムの代表は前回のブログでもご紹介させて頂きました米国IBMの「ワトソン」だそうで、自治医科大学では「ホワイト・ジャック」という対話型診療支援システムを活用しています。

患者さんが症状を入力するとその予診内容が電子カルテに記載され、可能性の高い鑑別疾患とその確率、必要な検査項目、過去に同じ疾患の患者さんに処方した薬剤名が提示されるというシステムです。

この他、アプリ上で選択された問診結果が独自のアルゴリズムで要約され、カルテに反映されたり、患者さんの入力内容を医師の言葉に変換し、そのままカルテにコピーされるということも可能な問診・病気予測アプリ「Ubie（ユビー）」というものがあり、様々な医療機関で既に導入されていて医師の業務の削減効果が出でいるという報告があります。

AIを活用し音声によるカルテ自動入力が可能になれば、医師の事務作業の効率化と患者満足度の向上の両立が可能となる訳で、予測２のとおり医師が電子カルテから解放されれば、「医師がパソコンの画面ばかり見ている」という患者さんの不満・不安は解消され、患者さんとしっかり向き合える時間ができるようになります。

また2018年は「ゲノム医療」が始動した年であり、網羅的がん遺伝子検査が先進医療に認められ、11施設ががんゲノム医療中核拠点病院として指定されました。

次世代シークエンサーの出現で、1回の検査で1回の遺伝子変異を調べる従来のものとは異なり、短時間で多数の遺伝子変異の検出が可能となった上、遺伝子検査により治療薬の適切な選択が可能となることで「オーダーメイド（個別化）医療」が実現できますので、病気のリスクの可視化が自身の体と向き合うきっかけにも繋がります。

本日は「医療4.0（第4次産業革命時代の医療）について～前編」というテーマで加藤先生の大変、有意義なお話をさせて頂きました。

遺伝子解析などAI技術が目覚ましい進歩を遂げているようですが、この医療4.0時代に移行し、医療者はAIを通じて医療との関わり合い方がとても大事になるということなのでしょうか。