厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

保健医療用人工知能の技術革新と国際競争力向上に資する人材育成に関する研究
研究代表者

奥村 貴史

（国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター 特命上席主任研究官）

研究要旨
我々は、2009 年より国立研究機関として医療用 AI の研究に取 り組み、また、医療用 AI の政策研究に関わってきた。その過程を通じて、本研究分野は、研究人材の欠如よりも、研究プロジェクトを支える人材の欠如により制約を受けることを繰り返し経験してきた。たとえば、医療用 AI 研究を進めるためには膨大な臨床データに正確な解釈を付与する研究協力者が必要となる。また、臨床研究は、協力する地域や施設において意思決定に関わる長の技術受容度により強く制約を受ける。
そこで本研究では、医療用 AI 研究を支える 3 種類の人材を対象にそれぞれ効率的な育成プログラムを策定することで、研究分野の発展に寄与することを目指した。
まず、医療用 AI の導入意志決定に関わる人材の育成に向けて、医療機関や政策当局の理解促進に資する教材の開発を目指した。また、応用分野を開拓していくため、医療の周辺領域の研究分野における AI 活用について、参入促進に向けた現況調査を図った。最後に、データ生成や構築システムの評価に関わる、研究の生産性向上に資する人材育成の検討を目指した。上記の達成のため、我々は、研究統括を含む10 名 3 グループの研究班を形成し、平成 30 年度からの本格的な活動に向けた準備を行った。
現在の我が国の医療用 AI 政策では、戦略的な研究開発投資が行われていない。
医療用人工知能研究に際して、国内の各研究チームはそれぞれ個別に意思決定者への啓発を行うと共に、研究協力者の訓練を行わざるを得ず、非効率な競争を強いられている。研究助成の選択と集中は、研究の多様性を損ない、国際競争力を損なう逆説的な状況を生じている。本研究班は、研究分野の多様化と各研究チームの研究効率の改善を図ると共に、医療用 AI に関する政策や臨床応用の医師決定者の啓発を目指している。研究班活動を通じて、今後、医療用人工知能技術に関する国際競争力の向上を図りたい。

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研究分担者

ねてきた。これらの分野に公的な支援を行い、自由に利用しうる教材を提供すること

安藤 雄一

国立保健医療科学院

福田 敬

国立保健医療科学院

市川 学

国立保健医療科学院

究初年度として、予備的調査と次年度の詳

中村 素典

国立情報学研究所

細な計画立案を目的とした。

神谷 達夫

福知山公立大学

岡本 悦司

福知山公立大学

木村 眞司

札幌医科大学

亀田 義人

千葉大学

藤原 幸一

京都大学

により、各研究チームの研究効率を大幅に増すことが期待される。今年度は、その研Ｂ．研究方法研究の遂行に際しては、図１に示す構成の研究班を構成した。各研究分担の概要を以下に示す。

Ａ．研究目的医療用 AI の研究開発や導入の意志決定に関与する人材育成

我 々 は 、 国 立 研 究 機 関 と し て 医 療 用 AI

医療用 AI の研究開発に際しては、各医療の研究に 2009 年より取り組み、また、医機関の研究開発への参加や学会レベルでの療用 AI の政策研究に関わってきた。その過大規模研究の実現等において、各組織の長程を通じ、本分野は、研究人材の欠如よりや学会幹部の理解が不可欠である。しかしも、研究プロジェクトを支える人材の欠如ながら、これら意思決定に関与する人材をにより制約を受けることを繰り返し経験し対象とした教材は存在せず、各プロジェクてきた。たとえば、医療用 AI 研究を進めるトの負担となっている。また、我が国ではためには膨大な臨床データに正確な解釈を医療機器に対して厳しい品質管理が課され付与する研究協力者が必要となる。また、ており、医療用 AI にも規制が適用される。

臨床研究は、協力する地域や施設においてしかし、我々の政策研究により、この状況意思決定に関わる長の技術受容度により強が今後の研究開発競争において米国・中国

く制約を受ける。と比して著しい制約となることが示唆されそこで本研究では、医療用 AI 研究を支えている。今後、医療用 AI 政策に関わる政府る 3 種類の人材を対象にそれぞれ効率的な人材を対象とした人材育成が望まれる。

育成プログラムを策定することで、研究分そこで、亀田分担(千葉大学医学部付属病野の発展に寄与することを提案した。まず、院)は、医療機関における病院長、その候補

医療用 AI の導入意志決定に関わる人材のや支援人材等、人工知能導入に際する意思理解促進に資する情報提供を目指した。次決定者に向けた教育プログラムの開発を目に、応用分野を開拓していくため、従来研指した。そのために、千葉大学医学部附属究がカバーしていない領域の専門家に研究病院が、病院経営に関与する医療人材の養意義の啓発を図る。最後に、データ生成や成を目的として展開中の「病院経営スペシ構築システムの評価に関わる、研究の生産ャリスト養成プログラム」とのタイアップ性に繋がる人材育成を志向した。

を図り、検討を進めた。藤原分担(京都大学

これらは従来施策の対象外であり、各研大学院情報学研究科)では、政策決定に関わ究チームが個別に情報提供などの努力を重る関係者を対象とした、AI 技術についての4

研究統括

意思決定者の人材育成

研究の多様性を高める人材育成

研究意義の啓発

政府機関担当者
自習用教材

学会幹部

研究の生産性を高める人材育成

参入支援・データ提供依頼

データ生成者の効率的国内研究支援者

医療経済学とAI
公衆衛生とAI遠隔教育教材

健康危機管理とAI

海外医療従事者

歯科とAI啓発活動

医療機関幹部

研 究 者 向 け マニ ュ ア ル

救急医療とAI
プライマリ・ケアとAI
事例情報の整理と参入支援

プ ロ グ ラ ム 開発

認証基盤構築体制検討

図１ 研究班全体体制
教材開発を目指した。そのために、関係者が国の歯科医療における AI 研究の動向にへのヒアリングを行い、カリキュラム案のついて文献サーベイと情報収集を行った。

策定を試みた 。木 村分担(札幌 医 科 大学)でまた、その結果を踏まえ、歯科における人は、医療用人工知能の普及に向け、医学に材育成の方向性について検討した。神谷・おける各分野の意思決定者を対象とした啓岡本分担(福知山公立大学)は、各種データ発活動のあり方を検討した。今年度は、イの取り扱いに膨大な手作業を掛けているンタビューを中心に、そのための課題分析

保健医療福祉行政において、データの収に取り組んだ。

集･整理･分析に AI 技術を活用しえないか検討を行った。そのために、各地方自治体研究の多様性を高める人材育成が進める国民健康保険に関するデータベース関連業務を取り上げ、人工知能を活用

医療用 AI に関する研究の多くは既に類した効率化に向けたケーススタディを試

似研究の山となっている。国による研究助みた。福田分担(国立保健医療科学院)では、成もディープラーニングを利用した画像

人工知能による医療の効率化・有効化の評

認識研究が多く、研究の多様性が損なわれ価に向けた検討をおこなった。そのために、つつある。とりわけ、画像認識処理には性今年度は、行政の議論や取組を整理すると能限界があるため、その後を見据えた研究

共に、医療の効率化・有効化のために取りの多様化が不可欠である。そこで、様々な組まれている事例を整理した。市川分担

医療用 AI に関する事例を検討し、研究の(国立保健医療科学院)では、災害対応等の多様化に資する情報提供を検討した。

健康危機管理における AI の活用について

安藤分担(国立保健医療科学院)では、我検討を試みた。

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象とした啓発活動に向けて、課題の整理に研究の生産性を高める人材育成取り組んだ。
「研究の多様性を高める人材育成」にお医療用 AI の研究開発には、学習や評価いては、安藤分担(歯科と AI)、神谷・岡本に要するデータ生成に際して、医療従事者分担(公衆衛生と AI)、福田分担(医療経済とによる膨大な単純作業が求められる。しかAI)において、網羅的なサーベイを進めた。

し、医療従事者等の研究協力者を対象としまた、研究代表奥村は、「プライマリ・ケて、「そもそも医療用 AI とは何か」、「なアと AI」というテーマでの啓発活動に携わぜ単純作業が必要なのか」を伝達し、広報った。市川分担(健康危機管理と AI)においしていく手段が限られている。また、そのては、健康危機管理への AI 応用の事例検討

単純作業を訓練する手法も各チームの努を進めた。以上のサーベイを通じて、AI の力に負っている。研究協力者を対象としてさまざまな医療応用を整理した。今後、集研究の意義を広報し、また、実際の作業を積した情報を活用した啓発活動に繋げたい。

訓練する場を設けることで、医療用 AI の「研究の生産性を高める人材育成」にお研究効率は大きく向上する。

いては、研究代表奥村が、医療用 AI の研究

そこで、奥村分担(国 立保健医療科学院)

開発に求められるデータ生成作業者向けのでは、医療用 AI 研究への協力者を対象と教材開発を行った。また、海外医療従事者して、研究支援の人材育成を目指した。まを活用した医療用 AI 研究の効率化についた、発展途上国の医療従事者の組織化手法て事例報告を整理した。さらに、中村・奥の教材化を図った。さらに、中村・奥村分

村分担において、医療用 AI 研究の生産性向担(国立情報学研究所)では、医療用 AI 研上に向けて、医師学術認証基盤の実現に向究の生産性を高めるうえでの鍵となる医けた検討を進めた。

療用 AI 研究開発基盤と認証システムの確立に向けた検討を行った。

Ｄ．考察

Ｃ．研究結果

人工知能分野における人材育成策としては、今まで、機械学習の基礎研究者や機械研究計画における 3 つのサブテーマそれ学習の医療応用に関する研究者が想定されぞれについて、状況と成果を概説する。てきた。しかし、この分野の研究人材は、「意思決定者の人材育成」に向けて、亀既存の教育機関が積極的に育成しており、田分担では、医療機関幹部を対象とした教文部科学省による「数理及びデータサイエ育において、医療用人工知能に関する教程ンスに係る教育強化」施策による支援策もを組み込むためのプログラム開発を進めた。
藤原分担では、政策関係者を対象とした教既に講じられている。また、既にいくつものオンライン教材が公開されており、 自習材の作成を進めた。両者は教材の一部共有環境も充実している。研究方法論の教育にも含めて関係が深いもので、共同の分担会は絶え間ない更新が求められることから、議も設定した。議論の結果、この分野の研継続性のない研究班が教材作成を行ったと究開発の発展には、Funding Agency 機能しても、その後の発展は困難なものと考えを持った橋渡し支援組織と橋渡し人材の育られる。

成が求められることが明らかとなった。木そもそも人材育成には時間が掛かる。そ村分担においては、医療系学会指導者を対して、我が国では、育成しているうちに社6

会情勢が変わりニーズがなくなるような人Ｅ．結論

材育成政策を繰り返してきた。1990 年代の大学院重点化は、多量の余剰博士問題を引き起こした。法曹需要の増大を根拠に 2004

本研究では、医療用人工知能分野におい年に創設された法科大学院の志願者数は、て技術革新と国際競争力向上に資するため、現在、ピーク時の 1 割近くにまで落ち込み、意思決定者の人材育成、研究の多様性を高多くの大学院で募集停止が続いている。
「 21める人材育成、研究の生産性を高める人材世紀はバイオの時代」と要請され定員が増育成に取り組んだ。こうした試みは既存の員されたバイオ系大学院卒者は、人材の過施策を補う試みと考えられる。初年度であ剰とポジションの縮小による過酷な就職状る今年度は、年度後半からの研究班設置と況に喘いでいる。

いう背景もあり、まずは研究体制の確立を目指した。

こうした状況が生じる背景として、そもそも将来の正確な予想は困難だという点が現在の我が国の医療用 AI 政策では、戦略挙げられる。とりわけ、技術革新は非連続的な研究開発投資が行われていないことに的に生じるため、政府が定めるロードマッ加えて、薬機法の規制により分野の発展にプにしたがって進まない。現在、爆発的に制約がある。いわば中途半端なアクセルと普及したスマートフォンに用いられているブレーキが同時に踏まれている状態であり、技術のうち、政府の研究開発ロードマップ

今後、米国・中国に大きく後れを取る懸念に基づいて生まれた成果はほとんどないでが強い。本研究により研究の多様化と効率あろう。技術革新の種がどこにあるかを自化がもたらされることにより、医療用人工薦に予測することは容易でないとすると、知能技術に関する国際競争力の向上を図り政府が定めたロードマップへと合致する一たい。

部のチームに過度の選択と集中を図ること

Ｆ．研究発表は、逆に技術革新を損なうことになる。
以上の立場に立てば、医療用 AI 政策にお１．論文発表いて、政府は、限られた政策資源を多様なプレーヤによるさまざまな取り組みが実現する自由度の向上に振り向けることが望ま

1)

Y. Yaguchi, M. Omura, and T. Okumura,"Geometrical mapping of diseases withcalculated similarity measure", 2017
IEEE International Conference on
Bioinformatics and Biomedicine (BIBM2017), Nov 2017, pp. 1131-1134.

2)

H. Tanaka, K. Ueda, S. Watanuki, T.
Watari, Y. Tokuda, T. Okumura,"Disease Vocabulary Size as a Surrogate
Markerfor
Physicians'
Disease
KnowledgeVolume",
PLOS
ONE(submitted).

しい。研究の多様性を高めるためには、研究分野への参入障壁を低くすると共に、研究開発のコストを下げる施策が求められる。
また、市場に任せると「金銭的にペイしない有意義な AI 応用」への過少投資が生じる。
この問題に対処するためには、医学や医療が抱えるさまざまな問題の中から市場が解決しえない AI 応用課題を拾い上げ、インセンティブを設ける仕組みを実現する必要がある。今後、限られた政策資源を効果的に活用していくために、政策決定者を対象とした教材の開発と啓発活動が望まれる。

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２．学会発表
1) 奥村貴史, "プライマリ・ケアと人工知能", プライマリ・ケア, 日本プライマ
リ・ケア連合学会, 2018 年 3 月.

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