保険医療分野 AI社会実装推進シンポジウム

医療におけるAIの普及とその影響について
東京慈恵会医科大学
脳神経外科学講座

村山雄一
1

シンギュラリティ？

Chat GPT(GPT-3)登場
AlphaGoが囲碁の世界チャンピオンに勝利
ディープラーニング

AIが猫認識に成功

Watsonがクイズ番組で人に勝利
機械学習

ディープラーニングの実用化

Deep Blueがチェスの世界チャンピオンに勝利

第１次AIブーム

年代

第２次AIブーム

年代

年代

第３次AIブーム

年代

年代

年代

年代

2

2024年4月からは、働き方改革関連法に基づく医師の働き方改革が本格的にスタート。
タスクシェアなどが推奨。

AIもタスクシェアの重要なパートナーに3

現状
医療現場の抱える課題① 医療従事者の不足、地域偏在・診療科偏在、過重労働② ヒューマンエラー「人は誰でも間違える」（安全な医療の提供）③ 世界中から報告される科学的知見・文献が急激に増大 など①

全国どこでも安心して最先端医療を受けられる環境の整備例）画像診断支援AIによる見落とし率の低下

AI活用により②期待される成果

患者の治療に専念できるよう、医療・介護従事者の負担軽減
例）膨大な論文をAIで解析し、医療従事者への負担を軽減③

新たな診断方法や治療方法の創出例）枯渇している創薬ターゲットの候補をAIで検索

保健医療分野におけるAIに多くの期待がある4

現状
医療現場の抱える課題① 医療従事者の不足、地域偏在・診療科偏在、過重労働② ヒューマンエラー「人は誰でも間違える」（安全な医療の提供）③ 世界中から報告される科学的知見・文献が急激に増大 など

一方で、現状はこれらの課題を抱えながらも様々な関係者の尽力・費用負担により保健医療は継続しているという事実。
継続できているのであればよいのか？
このまま継続できるのか？？
論点を整理しないと、AIへの投資のゴール地点が設計できない恐れ5

別の視点として、患者さんはどのような病院にかかりたいか （特に命に関わる手術）

自分が手術を受けるなら、➢ 最高の治療技術で受けたい➢ 術前の検討をしっかりしてほしい（自腹でも払いたい）➢ 体調万全で手術してほしい（夜中の緊急手術で寝不足は避けてほしい）6

公的制度上の医療は医療費の増大に伴って苦しい状況だが、病院を受診する患者の訴えとして、自分の手術を最高の技術で実施してもらいたい / 最善の医療を受けたいというニーズは確かに存在するシステム、AI人材

お金があれば、総量が増え、賄えるお金があっても、総量は変わらず、取り合いになる

若年者に比べ疾病のリスクの高い高齢者の人口割合が増えていく中で、医療の需要をこなし、患者のニーズにこたえていくためには、チーム医療の一員としてのAIの存在を意識し、患者の求めに応じてAI等を活用した最適な医療サービス提供をしていくべきではないか
7

AIプログラム医療機器の現状と展望

8中国、欧米からは日本は周回遅れの状態

9新たな医療機器研究開発支援の在り方の検討に関する調査

最終報告書より10新たな医療機器研究開発支援の在り方の検討に関する調査

最終報告書より

11

米国発AIの事例：脳卒中の手術適応判断

https://www.rapidai.com/rapid-ncct12
https://eirl.ai/ja/

日本発AIの事例1：
画像読影支援AI

https://www.cybernet.co.jp/medical-imaging/products/endobrain/

https://eirl.ai/ja/

13

日本発AIの事例2:
脳外科手術
シミュレーション

手術検討への活用を目的とした脳神経外科用シミュレーション
ソフトウェア

管理医療機器得）

販売名：医用画像３ＤＣＧシミュレーションソフトウェアＧＲＩＤ
一般的名称：汎用画像診断装置ワークステーション用プログラム

製造販売業者：株式会社Kom
分類：クラスⅡ（2021年4月取

医療機器認証番号：303AGBZX00028000

14

AI
FOR

ANEURYSM

15

もし脳動脈瘤が見つかったら…

あなたならどうしますか ?
16

いつ破裂（くも膜下出血）するかの予想が困難
シミュレーションで各医療機関で手術の必要があるか、どんな治療法を選択するのか全くバラバラ

予
言 は可能か？

治療自体のリスクもある：手術で寝たきりになるかもしれない1497 aneurysms

7080 aneurysms

1920 aneurysms(2012/01/01-2021/06/30)(Unrupture/saccular/Medical, Treatment)(2003/01/01-2020/12/31)(Unrupture/saccular/Medical, Treatment)(2003/04/01-2021/09/30)(Unrupture/saccular/Medical, Treatment)

日米欧のデータを収集
11,864
日米欧のデータをAneurysms
破裂予測AIを開発(and increasing)Utrecht,799(5.3%)
MGH,799 (6.7%)

628 aneurysms(2008/01/01-2020/12/31)(Unrupture/saccular/Medical, Treatment)

Saiseikai,1497 (12.6%)

Juntendo,1920 (16.2%)

Jikei, 7080 (59.7%)

799 aneurysms(2014/08/01-2020/04/30)(Unrupture/saccular/Medical, Treatment)
1818脳動脈瘤の破裂予測モデル
Type of Algorithm
No. of Data
Data Processing1.00: Stacking Model: 582 (including 41 rupture during observation) of JIKEI: Stratified 6-fold cross-validation

𝑨𝒔𝒑𝒆𝒄𝒕 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐

AspectRatio

0.89

0.80

AneurysmMAXHeight

0.81

OSImaxOSIave=

TMIN_VneckinflowDLave2

破裂予測精度80-90%を達成
𝑶𝑺𝑰𝐴𝑛𝑒𝑢𝑟𝑦𝑠𝑚 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ𝐴𝑛𝑒𝑢𝑟𝑦𝑠𝑚 𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡

bleb

TMAX_PDmin

TMAX_VdomeDLmin

0.60

=

TAVE_VneckinflowDLave
TMAX_WSSDave𝑇‫׬‬0 𝑊𝑆𝑆𝑑𝑡

11− 𝑇2‫𝑡𝑑 𝑆𝑆𝑊 ׬‬0NSI
TMIN_LSA
TMAX_NWSSmin

0.40

TAVE_VneckinflowDLmax2
TAVE_VneckinflowDLave2
TMAX_WSSDmax
TMIN_LSI0.20

TMIN_ICI
TMIN_WSSDmax

TAVE_VneckinflowDLmax

0.00

Sensitivity

TAVE_LSISpecificity

00.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

19

AIが最適な治療選択を個々の患者に提示
SurgicalTreatment

Aneurysm

AppliedAI

case

AIが最適な治療選択を提示 Surgery *Sensitivity… 0.80
世界のどの医療機関でも同じ選択肢を提供
Specificity… 0.80
（セカンドオピニオンは不要になる）
Complications
Risk

Rupture Risk
[AI α]*[AI β]

Sensitivity… 0.85
Specificity… 0.85

ｖ ｖ

Sensitivity… 0.80
Specificity… 0.80

Repeated
guidance in the
optimal treatment

Follow-up

SurgicalTreatment

Non-Applied
case

Endovascular*

Sensitivity… 0.80
Specificity… 0.80

2020

令和5年度 内閣府BRIDGE事業「AIによる最適な医療機器選択で実現する次世代スマート物流プラットフォームの社会実装事業」

学校法人慈恵大学、医療法人社団洛和会、学校法人東京理科大学、株式会社アルム
コンソーシアム

医療物流は古い商習慣 （病院、卸、メーカー）で成り立っており、医療全体の働き方改革から見落とされている

21

背景・研究開発概要：オンライン医療機器発注システムの構築
2024年働き方改革

医師

AIのサポートによる患者さんに最適の医療機器選択ができる医療版AmazonといえるECサイトを構築• 人手不足を改善するためにDX化したい
一方、経営面ではDX予算の捻出が厳しい• メーカーと卸間では電子化が進んでいるものの、病院からのアナログ発注に振り回され、無駄な側面も。
卸売/物流事業者【ポイント】• 診療報酬に依存しない• DX化の促進による販売管理費の削減によりシステム費用を捻出• 医療機関と利益を分配することで、さらなる効率化と医療の質の向上を目指す

医師と卸売/物流事業者が足並みを揃えてDX化
事業者側の無駄削減で費用を捻出しつつ、医師と事業者含めた医療全体の働き方改革に対応
22

例えば脳動脈瘤治療デバイスの選択：疾患の個体差と使用機器の多様性＜疾患の個体差、術者の技量の差、使用機器の多様性＞
・ サイズ、形状、メーカーが様々
・ 経験の少ない術者は最適なデバイス選択が難しい

例として一部を掲載

経験の少ない医師は最適な使用する機器の選択に難渋、ひいては手術成功など治療成績も影響を受ける 23

①治療シミュレーションアプリ・AIが最適の機器を選択
課題
手術で用いる高額医療機器は、医師からの電話等のアナログな発注に基づき卸売事業者が不足の無い過剰な手配を行い手術当日までに医療機関へ持ち込む
実際には使用しない多くの物品を含めた発注となるため物流や在庫管理上の課題、特にメーカーは滅菌入れ廃棄コストが製品価格に上乗せされている
実施内容

••

•
•
•
•
•
•

患者ごとの画像データからAIが最適な機器を選定するソフトウエアの開発
上記のシステムが含まれるECサイトを構築発注した医療機器の情報を本ECサイト内に蓄積し、医師ごとの治療実績から発注する医療機器の候補を提案する学習機能も搭載
予測することで、手術で使用する可能性のある医療機器の候補を大幅に狭め、最小限のモノに絞った形で発注することで輸送コストや貸出在庫の低減
RFID タグで製品の位置情報をトレース
国内外3つの病院での発注実証を行う

シミュレーションアプリイメージ図

AI結果イメージ図24

ECサイトイメージ25

②オンラインで発注：サプライチェーン全体の在庫管理システムで働き方改革

治療シミュレーションアプリ・
AIによる機器手配支援機能
注文
医療機器
メーカー

RFID
※イメージ画像

医療機関

卸売事業者

RFID

を活用し在庫管理・ピッキング・納品を活用し受入検品・ピッキング・使用検品などを実施などを実施

サプライチェーン全体の在庫管理システム
世界に同様のシステムは無く、グローバル医療ビジネスとして期待（医療版アマゾン）

26

課題1：保険点数が付かないか、想定よりも極めて安価となる製品が存在⇒ 企業は開発してもpayしない

欧米、韓国などでは保険診療のベースの上にAI softwareのFeeを医療機関が独自に設定できる（混合診療）
27

医療機器開発から上市までの流れ

アクセル

ブレーキ

PMDAによる
薬事承認の壁AMED,NEDOなどの大型研究費“現場で使うため”の省庁をこえた連携が不足

厚生労働省
による償還価格の壁（税金投入により開発された技術が、社会に出やすい環境となっているか）28

国内市場だけではPayできない
グローバルでの目線も必要（ただしどの企業・製品も最初からグローバルな訳ではない。育てていく目線も！）グローバルでのAI活用プログラム医療機器のマーケット成長が期待されている。
国内での開発や利用を進めなければ治療用機器と同様に海外勢が世界市場を席巻し日本が高いお金を払って輸入することになる。
29

課題2：AIの原材料となる医療データの２次利用のハードルが高い

中国などでは患者データの売買が大きな市場だがどこから持ってきたデータなのかの信頼性も指摘されている
30

日本の強み：データの質が高い

31

32

情報の取り扱いは（手続きに時間はかかるが）年々ハードルが下げられている

あとは他国よりも我が国の事業者がやる気になる枠組みを2023年5月26日から起算して1年を超えない範囲内において政令で定める日に施行
33

提言➢AMED, NEDOなどの国税を投入したAIプログラム医療機器の出口戦略をPMDAおよび厚生労働省が連携して協議する。
➢AIプログラム医療機器の償還価格が付かなかった際の財源として、AIプログラム医療機器の開発に対する財政的支援及び医療機関での導入促進策を検討する。

➢欧米、中国への遅れを挽回するためにスピード感を持ってAIプ
ログラム医療機器開発のための個人情報保護のルールの明確化と適切な規制緩和を図る。
34