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

AI の医療分野への応用による効率化に関する文献調査
研究分担者

福田

敬

（国立保健医療科学院 医療・福祉サービス研究部 部長）

研究要旨
人工知能(AI)の医療分野への応用が医療の効率化・有効化に寄与することが期待されている。そこで本分担研究では、医療用 AI に関する文献調査を通じて、行政の議論や取組を整理し、医療の効率化・有効化のために実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例を整理した。
行政の議論や取組については、政府関係機関の議論や取組を取り上げ、実用例については、1) 研究開発、2) 予防、3) 診断、4) 治療、5) ケア、6) 支払請求・保険と、6 種類に分類して整理した。分類した各領域において、AI が医療の効率 化・有効化を促進することが可能と考えられることが確認された。

Ａ．研究目的化のために実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例を文献調査した。

人工知能 (AI)の医療 分野への応用が医療Ｂ．研究方法の効率化・有効化に寄与することが期待されている。一方で、そのために求められる医療用 AI 研究に際しては、研究に不可欠と行政の議論や取組、期待に関しては、イなるデータの集積自体にも多くの障害があン タ ー ネ ッ ト 検 索 (Google)を用 い 「 AI」 とり、容易なものとは言い難い。

「医療」と「報告書」で検索して抽出した。

そこで本研究班は、医療用 AI 研究の価値実用化されている事例、将来的に応用が期を理解し研究を支える周辺人材の育成と、待される事例に関しては、日本語文献につ医療用 AI 研究の応用分野の拡大を通じて、

いては Google および Google Scholar で、「医本分野の発展に取り組んできた。

療」または「ヘルスケア」と、「AI」また

本研究分担は、医療経済学の観点から、

は「ビッグデータ」または「機械学習」ととりわけ、医療用 AI が医療経済に与えるイ

して検索を行った。英語文献については、

ンパクトを明らかとすることで、医療用 AI

Google および Google Scholar において、研究の発展を目指した。そのためには、ま「medical」または「health care」と、「AI」

ずは医療用 AI の研究、議論、利活用の現状

または「Big Data」または「machine learning」

や期待を整理する必要がある。そこで今年にて検索し、文献収集した。

度は、医療用 AI に関して、行政の議論や取検索に際して、AI 以外にビッグデータや組を整理すると共に、医療の効率化・有効

機械学習といったキーワードを加えた理由

51

は、近年の AI 分野の躍進がビッグデータとたに講ずべき具体的施策として、以下のよ

機械学習によって引き起こされたと考えら

うに取り上げられている。

れるためである。

まず、技術革新を最大限活用し、個人・以上の条件により収集した文献から、特患者本位で、最適な健康管理と診療、自立に医療や関連業務の効率化や費用への影響、支援に軸足を置いた介護など、新しい健費用対効果といった医療経済的な観点を含

康・医療・介護システムを構築する。また、むものを抽出し、整理した。

オールジャパンでのデータ利活用基盤を構築し、個人の状態に合った効果の高いサー

Ｃ．研究結果ビス提供による、健康寿命の延伸と高齢者の自立した生活を実現する。さらに、AI、前章で述べた方法にて文献を収集し、分ロボット等も組み合わせて現場の生産性を類のうえレビューを行った結果を以下に示上げながら、高齢化・人口減少下でも質がす。第 1 節では、行政の議論・取組・期待

高く、効率的な健康・医療・介護のサービについて、行政機関の報告書を取りまとめ

ス提供を可能とするモデルを構築する。こる。第 2 節では、実用化されている事例・

うした仕組みを支えるため、効果的な民間

将来的に応用が期待される事例を整理する。

サービスの育成・普及を促すとともに、日本発の優れた医薬品・医療機器等の開発・

1.

行政の議論・取組・期待事業化を進めるとされる。このように、費

ここでは、内閣府・首相官邸の未来投資

用対効果も勘案しつつ、基盤構築・制度改会議、人工知能と人間社会に関する懇談会、

革・民間投資促進を一体的に進め、2020 年

厚生労働省の保健医療分野における AI 活には新しいシステムを構築し、国民が安心用推進懇談会、総務省の AI ネットワーク

できる医療・介護が 2025 年に国民生活に社会推進会議、経済産業省の平成 28 年度

定着していることを目指している。

我が国におけるデータ駆動型社会に係る基1.2. 内閣府 人工知能と人間社会に関する盤整備(医療介護領域における第 4 次産業懇談会[2]

革命の 動向等に 関す る調 査)最終 報告 書
(2017)を取り上げる。

本懇談会は、Society 5.0 の実現の鍵である人工知能の研究開発及び利活用を健全に

1.1. 未来投資会議[1]進展させるべく、人工知能と人間社会の関

未来投資会議は、内閣府の各大臣と有識わりについて検討を行うことを目的として、者を構成員としており、2016 年 9 月に第 1

原山優子総合科学技術・イノベーション会
議議員を座長として構成されており、第 1回が開催されている。未来投資戦略―

回が 2016 年 5 月に開催されている。人工Society 5.0 の 実 現 に 向 け た 改 革 ― を 打 ち出している。「Society 5.0」は、先端技術を

知 能 技 術 と 人 間 社 会 に つ い て 、「 移 動 」、

あ ら ゆ る 産 業 や 社 会 生 活 に 取 り 入 れ 、「 必「製造」、「個人向けサービス(医療、金融を

要なモノ・サービスを、必要な人に、必要含む)」および「対話 ・交流(コミ ュニ ケ ー

な時に、必要なだけ提供する」ことにより、ション)」の 4 つの分野を対象に、倫理的観

様々な社会課題を解決する試みである。

点、法的観点、経済的観点、社会的観点、教育的観点、研究開発的観点の 6 つの観点

Society 5.0 に向けた戦略分野の一つであから検討をしている。

る健康・医療・介護の分野については、新52

医療についての検討は以下のようである。

れる環境の整備、患者の治療等に専念でき

まず、倫理的論点からは、人工知能によるるよう、医療・看護従事者の負担軽減の 3

予測診断が正確になることで消極的な人生つを実現するため、AI 開発を進めるべき重になる可能性の他、患者の知る権利、知り点領域を 6 つ選定している。その 6 つとは、たくない権利、医師の伝える義務の再整理

ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支の必要性が指摘されている。法的観点から

援、医薬品開発、介護認知症、手術支援では、個人情報の保護の問題やミスの責任がある。AI の開発を促進する基盤整備と AI

医師のみに課せられるのかという問題、医の質や安全性を確保するためのルール整備

師不在のケースや遠隔診断・治療のケースを 実 施 し 、全 国 を カ バ ー し た 保 健 医 療 AIの法的再検討の必要性の他に、AI 技術を用の開発に必要となるビッグデータの収集体

いた人の知的・身体的能力の拡張について制を整備するとともに、AI 開発用のクラウの法的制限の必要性について検討されていド環境も整備・認証する取り組みを行ってる。経済的論点からは、医療ビジネスが日いくとしている。

常的な健康サービスへシフトしていく可能
1.4. 総 務 省 AI ネ ッ ト ワ ー ク 社 会 推 進 会

性や、疾病確率が高精度で計算できること
で保険が成立しにくくなる可能性が指摘さ議[4]れている。社会的論点からは、AI の新技術

本会議は、社会全体における AI ネット

により生まれうる格差の問題や社会的コスワーク化の推進に向けた社会的・経済的・トの配分方法について検討されている。教

倫理的・法的課題を総合的に検討すること

育的観点からは、AI による情報について主を目的として、須藤修東京大学大学院情報体的に理解し、自らの意思で判断するリテ

学環教授・東京大学総合教育研究センター

ラシーの必要性が指摘されている。研究開

長を議長として構成されており、第 1 回が発的観点からは、個人が同定・推定できな

2016 年 10 月に開催されている。

いような匿名化の方法や本人のみがアクセ

AI ネットワーク化とは AI システムがイス可能なプライバシー保護を担保する仕組

ンターネットその他の情報通信ネットワー

みの必要性が指摘されている。

クと接続され、AI システム相互間又は AI
システムと他の種類のシステムとの間のネ

1.3. 厚 生 労 働 省 保 健 医 療 分 野 に お け る

ットワークが形成されるようになることを

AI 活用推進懇談会[3]いう。AI ネットワーク化推進に関する国内本懇談会は、保健医療分野におけるＡＩ

外の動向や国際的議論のための AI 開発ガの活用が患者・国民にもたらすメリットを

イドライン案、様々な分野における AI シ

整理するとともに、保健医療分野におけるス テ ム の 具 体 的 な 利 活 用 の 場 面 (ユ ー ス ケ

ＡＩの実用化にあたっての課題を検討したース)を想定して、AI ネットワーク化が社

上で、保健医療分野において活用するため

会・経済にもたらすインパクトおよびリスの対応方策等を策定することを目的として、

クの評価を行ったうえで、今後の課題を整

間野博行国立がん研究センター研究所所長

理している。

を座長として構成されており、第 1 回がまた、AI 開発ガイドライン案の検討に向2017 年 1 月に開催されている。

けた先行的評価として、AI ネットワーク化

AI によって、新たな診断方法や治療法の前の段階にシナリオ上想定される主なユー創出、全国どこでも最先端の医療を受けらスケースとしては、以下が挙げられている。

53

AI シ ス テ ム を 利 活 用 す る 分 野 ご と に 利

家庭や介護施設等の様々なセンサー

用者の視点から評価として、領域横断後のの情報で、健康状態の推定や病気発症段階にシナリオ上想定されるユースケースの予測としては、以下がある。

患者の症状と過去の症例をマッチン


グし、該当可能性の高い病名と適切な(医療・介護 + 農林水産 + 小売 + 生

処置方法提示活支援)

病歴、遺伝情報等を元に、個々人に応

持病や病歴、日々の健康状態から、健じて自動的にカスタマイズされたサ

康に良いレシピを提案することに加ービスの提案

えて、食材の保管状況に応じて、農林水産事業者や小売業者に自動注文を

さらに、AI ネットワーク化後の段階にシ行い、レシピに合わせて料理ロボット

ナリオ上想定されるユースケースの主なもが調理する。また、食材の配送に併せのとして、以下が示されている。

て、生産・流通データ(産地、品種、農

薬 使 用 の 有 無 な ど )が 消 費 者 に 届 く と

健康状態の変化に応じて、病院、介護共に、お薦めの情報がリアルタイムで施設などに自動運転車が迅速に搬送届く。

医療機関と消防機関等との間において、救急車、病院の受入態勢等につい利用者の健康に関する情報(病歴、介護てリアルタイムで調整を行い、搬送及

履歴、遺伝情報等)に応じて、関連するび治療全体のリアルタイムの最適化

行政サービス(手当金・補助等の支援サに向けた提案ービス、検診やコミュニティ活動の案

病院・医師間で必要な医療情報が適切内等)の情報を提供し、申請や更新などなタイミングで行われ、診察・治療のの手続きを補助。また、利用者の健康整合を図るに関する情報をもとに、個々人に応じてカスタマイズされた金融サービス

AI シ ス テ ム を 利 活 用 す る 分 野 ご と に 利(保険等)を提案。

用者の視点から評価として、領域横断前の段階にシナリオ上想定されるユースケース

1.5. 経済産業省 平成２８年度我が国におとしては、以下がある。


けるデータ駆動型社会に係る基盤整

持病や病歴、日々の健康状態に合わせ

備(医療介護領域における第４次産業て、冷蔵庫・冷凍庫に保管されている

革命の動向等に関する調査)最終報告

食材に応じて、レシピを提案

書(2017)[5]

ウエアラブル端末からの情報やカメ

本報告書では、海外の技術開発・事業化・

ラ画像を元に、健康状態の変化に応じ法規制等の動向を調査し、我が国の強みやて、病院、介護施設等に自動運転車が課題を踏まえた上で健康・医療・介護分野

迅速に搬送する

(医療・介護 + 行政 + 金融・保険)のあるべき姿の実現に必要となる政策課題

介護履歴や健康状態を元に、最適な介を検討し ている 。対象と して、 IoT/センサ

護プランを提案するとともに、介護ロ

ー、EHR(Electronic Health Record)基盤、AI

ボットが支援によるデータ分析・活用、在宅・遠隔医療、

54画像診断、低侵襲医療、人口組織・臓器、

2.1. 研究開発

創薬の在り方という 8 つのテーマが選ばれている。アプローチとして、各テーマにつBERG Interrogative Biology [5]いて、二次情報調査・インタビューを並行

BERG Health では、患者と健常者の検体して実施し、現状と進化の方向性を明らかから大量のゲノム、代謝、脂質・タンパクにした上で、課題・政策上の論点を整理しの構造等の生物学的データを読み込み、ている。調査された応用事例については、個々の患者の服薬した薬剤とその治療結果

次節で取り上げる。

等の臨床データと合わせて分析している。
これによりデータ間の相関から疾患因子を2.

検出し、機序に関する仮説構築に役立てて実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例いる。これを基に膵臓癌の抗癌剤を開発し、2016 年 1 月より第 2 相試験の開始に至った。

大江[6]は、AI 技術が医療で活用される可AI に よ る 疾 患 因 子 の 検 出 を 実 際 の 創 薬 に能性のある領域として、医学文献検索、医役立てた例として先進的な事例であり、従療画像診断、診療経過や予後予測、治療機

来 14 年程度を要した創薬プロセスを 7 年程器の自動制御などを挙げている。医療分野

度に短縮しうると言われている。

におけるビッグデータ・ICT・AI の利活 用の動向について、とくに創薬については、



公益財団法人ヒューマンサイエンス振興財

Atomwise [5]蛋白質のデータバンクから、エボラウイ団 創 薬 資 源 班 の 報 告 書 [7]で ヒ ア リ ン グ 調

ルスと化合物の結晶構造解析結果を抽出し、査が行われている。
Tomar のサーベイ[8]では、データマイニ

結合状態に関する QSAR（定量的構造活性

ングが病院の震源の有効的な管理、病院ラ相関）を学習する AI を開発している。IBM

ンキング、より良い顧客との関係作り、院と共同で行ったエボラ出血熱の研究では、内感染のコントロール、効果比較研究、患従来の方法では数ヶ月から数年かかるとこ者のケアの質の向上、医療請求の詐欺の減

ろ 、 1 日 も か か ら ず に 既 存 の 医 薬 品 7000

少、ハイリスク患者の認識、健康政策の計点がエボラ出血熱の病原体に有効かを調べ画等において役立つと指摘されている。

ることができた。

また、McKinsey[9]は、ビッグデータを活用したヘルスケアシステムの建て直しにより、アメリカでは毎年 3,000 億ドル以上のこの試みでは、論文等を入力 として、疾新たな価値を獲得する機会があり、その 3

患ごとに関連する遺伝子や化合物の活性に分の 2 は国の医療費支出の削減という形で関する特徴を学習している。そのデータをあると推計している。

基に、Janssen 社が保有する化合物データと本節では、以下、AI が医療に実用化されBenevolentBio [5]合わせて、有望な化合物が無いかを探索している事例・将来的応用が期待される事例ている。

を、医療における研究開発、予防、診断、治療、ケア、支払請求・保険のそれぞれの



分野に整理して、紹介する。

Numedii [5]疾患における遺伝子発現パターンデータと、化合物の遺伝子抑制パターンデータを論文から学習し、遺伝子抑制と化合物の構

55



造的な特徴を抽出している。これにより、既承認薬や製薬企業内の開発中断化合物の

AiCure は、スマートフォンのカメラで服中からリポジショニングが期待できる薬物

薬時の被験者の顔と薬剤を認識することで、候補、およびその有効性を予測する。最新

服薬行動を動作により確認することができの臨床データを基に、大手製薬企業の製るアプリである。治験実施者は、アプリを品・化合物を用いて効率的にリポジショニ

通じ、被験者の服薬行動をビデオレビュー

ングが期待できる。


AiCure [5]なしで確認することができる。臨床試験における服薬管理への利用による治験実施者

PrOCTOR [5]の負担軽減、およびエビデンス取得確度の

PrOCTOR は、毒性試験を原因として FDA向上の他、医療機関での導入による治療効に認可されなかった数百の薬物候補と、承果の向上・経過観察の綿密化が見込まれる。

認された薬物のデータを読み込み、各薬物
の分子量や標的の特性等、48 の特徴を基に[10]

毒性の有無を予測するアルゴリズムを構築している。その結果、FDA 承認された糖尿病薬の有毒性が高いことを予測したところ、実際に当該糖尿病薬の有害事象が報告され、承認が撤回となった事例があった。開発に

AI や分子シミュレーションの技術を駆使したインシリコ創薬において、化合物ライ
ブラリから疾患原因タンパク質と結合する化合物を探索するバーチャルスクリーニン

おける毒性試験の効率化が期待される。


スパコン「京」によるインシリコ創薬

グ技術や、発見した医薬品化合物候補(リード 化 合 物 )に 対 し て 活 性 の 向 上 や 副 作 用 抑Watson for Clinical Trial Matching [5]制を目指して最適化を行うインシリコシミ

患者のうち、治験に参加したことがあるュレーション技術が期待されているが、計ものは全体の 5%程度に留まる。そのため、算機性能の不足等により困難があった。中臨床試験が適切な患者をリクルートするこ

津井ら[10]は、スーパーコンピュータ「京」とが出来ず、治験が難航するとともに開発を用いることで、世界最大規模の化合物ス

期間の長期化に繋がっていた。そこで、クリーニングと、インシリコシミュレーシ

Watson は、公的な治験登録システムや各病ョンによる疾患原因タンパク質‐化合物間院において行った治験の基準とその参加者の高精度な結合自由エネルギー評価を実現のデータを入力として、治験への参加基準

するインシリコ創薬基盤を構築した。インを機械学習している。これにより、マッチ

シリコ創薬の研究に、医薬品研究開発プロ

ングに必要な情報をカルテから抽出し治験

セスの効率化による研究開発コスト抑制すのプロトコルに当てはめることで、適切なるものとして、期待が寄せられている。

治験の候補を提示することが出来る。その

際、判断の根拠となるデータや適格性を高めるために変更可能な条件も示すことが出

DPC データによる臨床疫学研究 [11]DPC (Diagnosis Procedure Combination)デー

来る。治験のプロトコルは、平均 46 項目あタベースは、全国の 1000 以上の施設から収り、患者データ毎に 1 項目ずつ手作業で確集された入院患者データベースであり、年認するよりも効率的に臨床試験候補にたど

間 700 万を超える症例数を有する。DPC デ

り着くことができる。

ータは診療報酬明細データベースの一つで56

あり、詳細な診療履歴データに加えていく

つかの臨床データも含んでいる。このデー
タベースを用いた臨床研究の成果の一部と英 国 国 民 保 健 サ ー ビ ス (NHS： the United

して、アテローム血栓性脳梗塞患者に対すKingdom’s National Health Service)は、全国

るアルガトロバン療法の効果の推定、彼がレベルの研究データベースを構築するため

ん成人患者における経静脈栄養と経腸栄養に、3 年から 5 年にわたり 10 万人までのゲの短期生存率と合併症率の比較、予後熱傷

ノム全体を配列決定する計画を発表した。

指数の妥当性の検討、という 3 つの研究がこのデータベースは、臨床医および研究者挙げられている。


英国国民保健サービス [13]が癌およびその他のまれな状態の遺伝的原因をよりよく理解する助けとなる。 このデ

Vioxx の副作用発見 [13]ータに基づいて、新しい薬剤等を開発する

カリフォルニアの Kaiser Permanente は、ことができ、患者はより有効であると思わ臨床データと費用データを結びつけて分析れる標的療法を受けることができると考えすることで、医薬品 Vioxx の副作用を発見られている。

し、その後の市場から回収させた。

2.2. 予防Cambridge 大学・FN MOTOL 大学病院・
Nanjing Drum Tower 病院・Shuguang 病院よThe Hospital for Sick Children [13]カナダの The Hospital for Sick Children で、ベッドの監視デバイスから得られたバイタ

り収集された患者データを基に、遺伝子検査結果と疾患データを紐付け、疾患毎の遺伝子発現パターンを機械学習している。こルデータを分析することで、院内感染の兆れにより、各個人の検査結果をもとにアル候を従来の方法よりも 24 時間早く検出しツハイマー病罹患リスクを予測し、各人にている。
Aequa Sciences [5]

対して健康のために最適なプランを提示する。

The University of Ontario’s Institute ofTechnology [13]2.3. 診断

The University of Ontario’s Institute ofTechnology は、IBM と提携して、新生児集

コロンビア大学メディカルセンター[12]

中治療室の新生児をモニタリングするプラットフォームである Project Artemis を開発

脳損傷患者の時系列な生理デー タを分析した。これにより、症状が現れる 24 時間前することで、各種の合併症が出現してからに院内感染の発症を予測することができた。

でなく、その症状が生じる前に適切な対応を実現している。脳動脈瘤からの脳出血患

The Johns Hopkins School of Medicine者からは、従来の方法よりも 48 時間早く[13]

重篤な合併症を検出するのに役立っている。

The Johns Hopkins School of Medicine は、Google Flu Trend を利用して、疾病対策予防

Harvard Medical School とHarvard

Pilgrim Health Care [13]センターからの警告が出る 1 週間前に、イ

糖尿病と診断された患者の電子 カ ルテをンフルエンザ関連の救急受診を予測した。

57

自動的に解析することのより、1 型糖尿病

脳卒中、心疾患、認知症等さまざまな疾患

および 2 型糖尿病の患者を区別できた。 こを発生しやすいことが知られている。うつのアルゴリズムは、患者に付与された疾病

病の適切な診断と治療が、うつ病と共に発分類コードのみを用いるよりも、患者を効生しうるうつ病以外の疾患による社会的費

果的に検出することが出来た。

用を軽減する可能性があると指摘している。



臨床診断意思決定支援システム [13]心不全検出・分類 [16]現在の臨床診断意思決定支援システム

サポートベクターマシン等の機械学習の(CDSS：Clinical Decision Support Systems)

手法を用いて、心不全の検出や、ディープ

は、患者情報と医学的ガイドラインとを比ラーニングを用いた拡張性心不全(HFpEF）

し、有害な薬物反応などの潜在的な医療過や 収 縮 性 心 不 全 (HFrEF)等 の 心 不 全 の 病 形

誤を警告する。主要な大都市圏の小児救命分類が研究されている。機械学習により、救急病院で実施された研究では、CDSS ツ

既存の診断および治療支援システムが改善

ールが、副作用やイベントを 2 カ月で 40％

され、コスト削減や結果の向上につながる削減した。CDSS は、将来的に、医療画像可能性があることが示されている。

(X 線、CT、MRI)の画像診断と画像認識を

用いるモジュールや医学文献を自動的にマのサーベイ[17], [18]

イニングするモジュールを含めることで、医師に対する助言を自動化し患者ケアを向文献[17]では、脳 MRI にディープラーニ

上させうる。


医療画像解析のディープラーニング

ングを用いてアルツハイマー病の進行具合を決定するものや、胸部 CT 画像から間質

精神神経系疾患診断システム [14]性肺疾患(ILD：Interstitial Lung Diseases)を検出するもの、脳 MRI から HIV 陽性か否徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス

か分類するもの等が紹介されている。

研究部神経情報医学部門との共同研究で、精神神経系疾患のゲノムレベルのデータを

その他に、文献[18]は、医療画像解析に関用いた分析によって、うつ病、統合失調症、連する主要なディープラーニングの 300 以

双極性感情障害等の精神神経系疾患におい上の論文をサーベイしている。

て、良好な識別能力を有する診断システム
の構築に成功している。従来では問診によの検出 [19]

る経験的判断でしか診断がつかなかった精神神経系疾患において、エビデンスに基づ

胎児性アルコール・スペクトラム障害

く診断につながると見込まれている。


胎児性アルコール・スペクトラム障害(FASD: Fetal Alcohol Spectrum Disorders)に関して、2 次元画像を対象とした顔認識ソ

音声データを用いたうつ病診断 [15]フトウェアによる自動的な検知と標準的な約 2000 名の被験者を対象として、オン手動検査を比較した。その結果、自動化手

ライン調査にてうつ病のスクリーニングに法がより効率的であることが示され、患者使われている質問票に答えてもらうと共にの早期認知が結果の改善を伴う早期介入に音声を吹き込んでもらい、機械学習を用い繋がるであろうとしている。

てそのデータを分析した。うつ病の患者は、

58

計画技術が確立されれば、他疾患の放射線Imprint [5]治療においても応用することができるとしている。

画面上に表示される画像を見た被験者の目線の動きを用いて、脳の働きを機械学習

2.4. 治療によって評価している。当初病院で 30 分程



度かかっていた診断テストが、在宅で、5分程度で行えるようになった。また、音声

アメリカ最大の医療関係機関である

認識による診断とは異なり、言語の異なる

Premier には、2700 以上の病院と保健シス

各国へのローカライゼーションが不要であ

テム、9 万の非急性期治療施設、40 万人のることも利点として挙げられている。


アメリカの Premier [12]医師の人的ネットワークが含まれる。そのデータベース化により、詳細な比較臨床結Enlitic [5]果、医療資源の使用率、および取引の費用

CT・MRI 画像等を登録し、ディープラー

データを参加者に提供している。これらにニングを用いて、悪性腫瘍を検出している。

より、29,000 人以上の人命が救われ、医療

放射線医師よりも 50%検出力が高く、また費が約 70 億米ドル削減された。

手動で 30 分程度かかっていた悪性腫瘍の検出をより早く行えるようになった。現在、オーストラリアで実運用されている。


カナダのノースヨーク総合病院 [12]ノースヨーク総合病院は、リアルタイム
分析を用いて患者アウトカムを改善した。

DeepMind for eye [5]NHS が管理している大量の眼球スキャン
画像を読み込み、失明に繋がる糖尿病性網イタリアの Rizzoli Orthopaedic Institute[12]膜症や加齢黄斑変性等の疾患の兆候を、デ

遺伝性骨疾患に関してデータ分析をするィープラーニングによって見出すことを目ことで、年間入院患者数の 30％の削減と画指して開発が行われている。眼性疾患の確像検査数の 60％超の削減を含む、より効率定診断には、従来熟練した医師が複数回ス的で費用対効果の高い治療が実現した。

キャンする必要があり時間がかかっていたが、単回のスキャンで迅速に診断することを目指している。

Brigham and Women’s Hospital [12]手術の成功に不可欠な多数の要因の研究
に基づいて、関節置換手術を体系的に標準

DeepMind for radiation therapy [5]化した。その結果、 より良い治療成績と医NHS が管理している CT・MRI 画像を用療コストの削減に繋がった。

いることで、癌組織と正常な組織を区別し、放射線照射を計画するシステムを開発している。従来、頭頸部癌の放射線治療におけミシガン大学保健システム [12]る照射対象の計画には 4 時間程度の時間をミシガン大学保健システムは、輸血の管要していたが、1 時間程度に短縮できるこ

理を標準化し、輸血の必要性を 31％、経費とが見込まれている。頭頸部癌は腫瘍部位を月 20 万ドル削減した。

が複雑であるため、当該疾患の放射線治療

59

CER による治療の標準化・最適化 [13]精度を向上しており、従来の治療法よりも多くの研究で、医療従事者、地域、患者

治療効果を 40%向上させ、コストを 40%削減している。

の医療行為、成果、費用に幅広い変化が存在することが示されている。例えば、



Dartmouth Atlas プロジェクトの研究者の中Watson for Oncology [5]には、プライマリケア医師の中には、同じMemorial Sloan Kettering(が ん セ ン タ ー )診療行為において同僚と比して 2 倍以上のの医師がスクリーニングした論文等の知識

CT スキャンを施行する医師がいる。比較を当初 8000 時間、その後 1 年に 2000 時間

効 果 研 究 (CER ： Comparative Effectiveness

学習させた。その結果、構造的・非構造的

Research) に よ っ て 、 患 者 の 特 性 、 治 療 のな患者の診療記録を基に、診断が困難であ

コストと結果を含む大規模なデータセット

った癌を識別し、可能な治療オプションをを批判的に分析することで、適用する最も提示しうるまでに至っている。

臨床的かつ費用対効果の高い治療法を特定


するのに役立つ。


Triton システム [5]

手術中に使用した血液の染み込んだガー

米国退役軍人局 [12]ゼの画像を iPad で撮影することで、機械学

米国退役軍人局保健システムは、医療情習によって画像認識し、出血量・ヘモグロ

報技術と遠隔患者監視プログラムの実証にビン量を推計している。iPad という汎用的成功した。臨床ガイドラインの遵守やエビなモバイル端末を用いて手術中の出血量をデンスベースの薬物治療の割合の上昇に お推計できる世界初のシステムである。

いて、民間部門より優れた結果を示した。


心不全患者のアドヒアランスの予測

自動縫合ロボット STAR [5]現在、開発されている手術支援ロボットと再入院の予測[16]Smart Tissue Autonomous Robot (STAR)は、AI

サポートベクターマシン等の機械学習のを搭載し、人間が指定した箇所を自動で縫手法を用いて、心不全患者のアドヒアラン

合する機能を有している。熟練外科医の技スの予測や再入院の予測が行われた。その術と経験を AI に学習させており、複数の結果、治療支援システムの改善によるコスカメラで術野を立体的に捉え、アームの先ト削減を含む、心不全患者の結果を向上さ端に取り付けられた触覚センサーで感触をせる可能性があることが示されている。

確かめながら AI が最適な方法を選択して縫合を行う。縫合スピードは現時点で医師

の手技に少し劣るものの、施術ミスはより

Faros のプラットフォーム [5]少ない。柔らかい豚の腸を縫合してつなげ

診療記録から患者の症状、前回の治療方る実験では、手術全体の 60%を STAR が針、治療アウトカムを読み取り、機械学習

自動的に行い、STAR が縫合した箇所は 医によって治療方針ごとの期待効果およびコ師と同じくらいの強度で縫合されている。

ストを評価している。現在、フロリダ州、

既存の方法よりもミスの少ない低侵襲の治テネシー州等でメンタルヘルス領域に特化

療を早く・低コストで行うことが可能になした病院やカウンセリング施設を展開してると期待されている。

いる Centerstone と提携し、アルゴリズムの60



AI 搭載自動採血ロボット Venous Pro

2.5. ケア[5]Venous Pro は、赤外線センサーと超音波

2 型糖尿病のユーザーが入力した 基礎 代

画像技術を使って、採血を行う静脈の位置

謝や腸内微生物の有無を含む健康データ、を自動で認識し、ロボットにより制御され遺伝データに応じて、より適切なレシピやた注射針で採血を行う。現在、開発中であ近隣のレストランの料理をチャット形式でるが、治験や病院での利用により看護師の推奨する。推奨の根拠は論文やガイドライ

負担軽減が見込まれる。また、採血を自動ン、日々の健康データ、推奨に対するユー

化することにより、治験などでの結果を安ザーの回答といった複数の入力データを踏定化させるとともに、医療従事者の感染症

まえ、パーソナライズされていく。

のリスクを低減しうる。


Suggestic [5]

スマート治療室 [20]

院内リソース最適化 [5]Florida Hospital Celebration Health では、スマート治療室とは、IoT を活用して様々収集したデータを分析して病院内の効率化

な医療機器をつなぎ、手術の進行や患者のを進めている。具体的には、看護師の動き

状況を整理してディスプレイに投影するこをトラッキングして、病院内の設備や消耗とで、医師やスタッフに情報が瞬時に共有

品の偏り、看護師の負担を分析し、配置やされるというコンセプトの手術室である。

役割分担の改善につなげる等している。

室内には「戦略デスク」と呼ばれる情報統合表示用高精彩ディスプレイがあり、術中の診断や検査のデータが整理され、統合表

Dementia Remote Monitoring AI [5]示される。また、電気メスも IoT でつなが

UCSF Memory and Aging Center の研究者っているため、腫瘍の画像には「どの部分グループは、IoT と機械学習を使った認知をどれくらい切ったか」という情報がプロ症患者の個別継続的な介護を行うためのエットされる。さらに、室外の部屋やほかのコシステムを構築しており、現在費用対効

医療機関とともに情報を共有することが可果を測るための臨床試験が行われている。

能であり、経験豊富な医師によるモニタリ

具体的には、生活情報を取得するためのセングも可能である。このほかにも、スマーンサーを患者の自宅各所に配置し、スマー

ト治療室では手術の情報を時系列で保存しトデバイスからも患者の位置や活動情報をており、将来的には、よりよい医療の提供

取得して、機械学習のアルゴリズムによりにつながるものと考えられる。具体的には、患者の生活パターンを学習し、活動の突発

ビッグデータの分析によって、手術プロセ的異変・漸次的変化を察知している。患者

スとアウトカムの関係性が明確になるなどの QOL を改善するとともに、介護にかかの効果が期待される。現在、東京女子医科る費用の削減効果が期待されている。認知大学と広島大学で試験的に導入されている症患者治療においては、医師の診察の頻度のみだが、今後、普及していくに従って、が低い場合に症状が見過ごされ、その後悪医療トラブルの防止や手術精度・安全の向化し入院となるケースが多いため、継続的

上、ひいては患者の QOL 向上に貢献してなモニタリングにより入院期間の短縮が図いくと考えられる。

れると考えられている。

61





NHS Remote Monitoring Project [5]

医療保障の加入者と非加入者の分類
モデル [23]

認知症患者の自宅の冷蔵庫やカーテンにセンサーを付け、そのセンサーやウエラブ

ニューラルネットと決定木を使用して、ル端末を通じて、患者がいつもの時間に起

医療保障の加入者と非加入者を分類するモ

きて活動しているか、食事をとっているか

デルを作成した。分類モデルにより、加入

等を機械学習を用いて確認するプロジェクに重要な要因を特定化することで、医療保トが実施されている。現在、効果検証中で障格差を縮小させることに使用できる可能あるが、認知症患者が自立した生活を行う性がある。

期間を延ばす取組として医療費削減効果がＤ．考察

期待されている。また、認知症患者だけでなく、高齢者、視覚障碍者に対しても同様のパイロット試験が行われており、介護に本研究分担では、行政の議論・取組・期かかる費用の削減効果が期待されている待について、行政機関の報告書を取りまとめ、また、実用化されている事例・将来的

2.6. 請求支払・保険


に応用が期待される事例を検討した。
内閣府、厚生労働省、総務省、経済産業

チリの医療請求の詐欺濫用検出シス

省等の政府関連機関での議論では、医療分

テム [21]

野への AI の応用により、様々な観点から

チリの民間健康保険会社が採用しているの メ リ ッ ト が 期 待 さ れ て い る 一 方 で 、 AI

データマイニングに基づく、医療請求の詐による情報を理解し自らの意思で判断する

欺濫用検出システムを導入した。医療請求

リテラシーが必要といったこれを活用する

は、受療から一定期間内に要求された補助

人材の重要性も指摘されている。

金を承認、修正、または却下といった手続

内閣府の人工知能と人間社会に関する懇きが少数の医療専門家によって手作業で実談 会 [2]で 取 り 上 げ ら れ て い る 議 論 の ほ か

施されていた。 検出システムは、詐欺濫用

にも、大石[24]は、ビッグデータの活用にの問題に関与する医療請求関連会社、医療

際してはデータがすべて電子記録である必

従事者、および雇用主のそれぞれに、多層要があるため、解析を支える基盤技術としパーセプトロンニューラルネットワークをて、データ構造化技術，高性能なハードウ

使用している。詐欺濫用検出システムの導ェア、機械学習アルゴリズム、検索エンジ入の結果、毎月約 75 件の詐欺濫用ケースのンを要する点を挙げている。また、医療ビ検出率を示し、システムなしで検出した場

ッグデータは、情報の性質上個人情報管理合より 6.6 ヵ月早く検出するようになった。

には細心の注意を払う必要がある点を指摘



している。
テキサス州メディケイド詐欺・濫用検

AI の 医 療 へ の 応 用 に は 課 題 は あ る と は出システム [22]

いえ、研究開発、予防、診断、治療、ケア、

テキサス州メディケイド詐欺・濫用検出

支払請求・保険の各領域で AI は医療の効システムは、データマイニング技術を使用率化・有効化を促進することが可能と考えして詐欺や濫用を発見し、1998 年には 100

られることが様々な事例で確認できた。限万ドルを節約した。

りある資源を用いて、いかに効率的に医療62

[3] 厚生労働省. 保健医療分野における AI
活用推進懇談会 報告書. 2017
http://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/otherkousei.html?tid=408914

を発展させていくかは大きな課題であり、AI に よ っ て 効 率 化 が 図 れ る の で あ れ ば 将
来に向けて期待できる方法である。ただし、AI の シ ス テ ム や そ の 応 用 に は さ ら に 投 資[4] 総務省. AI ネットワーク社会推進会議
報告書. 2017
http://www.soumu.go.jp/menu_news/snews/01iicp01_02000067.html

が必要な部分もあり、追加的な投資に見合う成果が見込まれるかといった費用対効果の観点を検討することも重要であると思わ[5] 経 済 産 業 省 . 平 成 ２ ８ 年 度 我 が 国 に お
けるデ ータ駆 動型 社会に 係る基 盤整 備
(医 療 介 護 領 域 に お け る 第 ４ 次 産 業 革命の動向等に関する調査) 最終報告
書・事例集. 2017.
http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H2
8FY/000527.pdf
http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H2
8FY/000528.pdf

れる。

Ｅ．結論
本研究では、医療分野への AI の応用について、特に医療や関連業務の効率化といった医療経済的な観点から、行政の議論・取[6] 大江和彦. これからの医療における AIの活用と課題. 医薬品情報学. 2017; 19
巻; N1-N3

組・期待について、行政機関の報告書を取りまとめ、実用化されている事例・将来的[7] 公益財 団法人ヒ ューマンサ イエ ンス 振興財団創薬資源班. 医療分野におけるビッグデータ並びに ICT・AI の利活用の最新 動向― 創薬 並びに 個別化 医療 ・先制医療への貢献の道を探る―. 2017.
http://www.jhsf.or.jp/paper/report/report_
201604.pdfに応用が期待される事例を検討した。
AI の 医 療 へ の 応 用 に は 課 題 は あ る と は
いえ、研究開発(R&D)、予防、診断、治療、ケア、支払請求・保険の各領域で AI は医療の効率化・有効化を促進することが可能と考えられることが確認できた。またこれま[8] Divya Tomar. A survey on Data Mining
approaches for Healthcare. International
Journal of Bio-Science and BioTechnology 2013; Vol.5, No.5; 241-266.

での議論でも、AI により得られる情報をいかに活用するかといったという観点から、これに関連する人材の重要性も指摘されて[9] McKinsey & Company. Big data: The next
frontier for innovation, competition andproductivity. 2011.
https://www.mckinsey.com/businessfunctions/digital-mckinsey/ourinsights/big-data-the-next-frontier-forinnovation

いた。今後、AI の専門家だけでなく、医療分野でこの応用を正しく推進できる人材の育成が必要である。

Ｆ．研究発表[10] 中津井雅彦, 鎌田真由美, 荒木望嗣, 奥野恭史. スパコン「京」によるインシリ
コ創薬. 日薬理誌. 2017; 149; 281-287.

なし[11] 康永秀生. DPC データによる臨床疫学
研究の成果と今後の課題. 医療と社会.
2016; 26,1; 7-14.

参考文献[1] 首 相 官 邸 . 未 来 投 資 戦 略 ― Society 5.0の実現に向けた改革―. 2017.
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisai
sei/pdf/miraitousi2017_t.pdf[12] IBM. Data-driven healthcare organizations
use big data analytics for big gains. 2013.
https://www03.ibm.com/industries/ca/en/healthcare/do
cuments/Data_driven_healthcare_organiza
tions_use_big_data_analytics_for_big_gai
ns.pdf[2] 内 閣 府 . 人 工 知 能 と 人 間 社 会 に 関 す る
懇談会 報告書. 2017.
http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/ai/63

[13] Institute for Health Technology
Transformation. Transforming HealthCare Through Big Data Strategies forleveraging big data in the health care.
2013.

2006.
[22] Divya Tomar. A survey on Data Mining
approaches for Healthcare. International
Journal of Bio-Science and BioTechnology. 2013; 5, 5; 241-266.

[14] 石井一夫. 医療におけるビッグデータ
利活用－精神神経系疾患の診断系の開発を中心として－. 情報処理. 2014; 55,
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McCann, Deepa Ray. Analysis ofhealthcare coverage: A data mining
approach. Expert Systems with
Applications. 2009; 36, 2, 1; 995-1003.

[15] 宗未来, 竹林由武, 関沢洋一, 下地貴明.
"声"だけで、うつ病はどこまで診断可
能か？ ～音声感情認識技術にアンサ
ンブル型機械学習モデルを応用したうつ病スクリーニング機能に関する精度の検証. RIETI. 2016.

[24] 大石健一. 中枢神経画像のビッグデー
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Image Analysis. Geert Litjens, Thijs Kooi,
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産創造. 2017; 10 月号; 12-33.
[21] Pedro A. Ortega, Cristian J. Figueroa,
Gonzalo A. Ruz. A Medical Claim
Fraud/Abuse Detection System based on
Data Mining: A Case Study in Chile.
International Conference on Data Mining.

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