人工呼吸

特Jpn J Respir Care 2019；36：20-24

集

呼吸療法領域における自動化と AI ～近未来へ向けて～

医療情報分析における AI 活用の現状と介護支援型ロボットによる看護業務低減の可能性
高野敦司
キーワード：医療データの AI 分析，個別化分析，IoT/IoB，介護ロボットている。

Ⅰ．は じ め に

医療データといってもその種類は多岐にわたり、各

こ こ 2 ～ 3 年 で 急 激 に 人 工 知 能（artificial intelli-

データはその特性や医療現場でのニーズに応じて、さgence：AI）への注目度が高まり、将棋や囲碁などでまざまな AI 技術を組み合わせて活用されている。臨AI が人間を打ち負かすという衝撃的なニュースも、床における医療情報の中心である電子カルテデータ、もはや過去のものになりつつあるほど、産業界では急血液検査などの検査データ、病理画像や CT などの画激に AI 活用の取り組みが進められている。医療研究

像データに始まり、癌の変異遺伝子情報などもその分や製薬業界など、ヘルスケアライフサイエンス業界に析の対象となっている。また、PubMed などで検索可

おける AI 活用のニュースに関しても、インターネッ

能な学術論文、各疾患領域における治療ガイドライン

ト上のメディアで目にしない日がないほど頻繁に取りなどの膨大な文献情報も分析対象となっている。以下上げられている。その一方で、本当に現時点でどこまに、日本アイ・ビー・エム社が手がけ、その成果が公での成果が出ているのか、AI ができることとできない知のものとなっている事例を中心に、他社の事例も交ことの境界線はどこなのかなど、具体的な事例の情報

えてどのような AI 活用がなされているかを紹介する。

1）の流通は少ないという現状がある。
本稿では、医療の世界における AI 活用事例に触れ、

1．電子カルテデータ分析

IoT/IoB（Internet of Things/Internet of Bodies）とまず初めに、電子カルテ情報における AI 分析事例を呼ばれる技術の活用展望についても言及したい。さら2 つ紹介する。1 つ目は国立循環器病研究センターにおにその先、将来的に、Pepper などのロボットと AI がける事例 3）、2 つ目は大塚製薬社における事例 4, 5）であ組み合わさることで、どのような世界が期待できるのる。

かについても考察する。

国立循環器病研究センターでは、循環器疾患の発症Ⅱ．医療データ分析における AI 活用

リスクの予測や重篤化を防止する健康改善、治療モデルの構築に向け、膨大かつ多様な形式のデータをデー

医療の世界においても AI 活用はここ数年で急激に増タベース化し、AI を用いて解析、予測することを目的加している。産業界での取り組みはもちろん、厚生労としたプロジェクトの開始を 2017 年 4 月に発表して働省も保健医療分野における AI 活用推進懇談会を立いる。心脳血管疾患発症や重篤化のリスクを正確に予ち上げ活用を推進するなど 、国全体での潮流となっ測し、適切なタイミングで適切な健康指導や治療を実

2）

日本アイ・ビー・エム株式会社
ビス事業部

20

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グローバル・ビジネス・サー

施するためには、その症状や治療内容を正確に把握する必要があるが、症状などは電子カルテなどに自由記

人工呼吸

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載されているケースが多く、従来の技術ではデータベ

CT や MRI、病理画像の分析は、非常に注目度も高く、ース化が困難であった。たとえば「胸痛」「胸の痛み」

また現実的に読影医・病理医を支援することが可能で「chest pain」「CP」などは、記載は異なるものの同じあると見込まれており、研究や実用化が最も進んでい症状を意味しており、さらには同じ略語であっても文る領域の 1 つであるといえる。厚生労働省もその取り脈によって違う事象を指すことがままある。専門の医組みを推進する位置付けで、将来的に診療報酬対象と師であれば、同じ略語でもどちらの意味であるかを判することを目指すとの報告書を出している 6）。画像分断するのは造作もないことだが、これをコンピュータ

析で広く発表を行っているグーグル社の取り組み 7, 8）

ーに行わせることはかつては難しいものとされてきた。

を挙げると、眼底の OCT 画像を AI により分析するここのプロジェクトでは、自然言語処理を扱う IBMとで、診断時間短縮などの恩恵を医療現場へ還元するWatson Explorer というツールを用いて、およそ 1,500プロジェクトを推進している。2016 年以降、論文投稿人分の患者の電子カルテの記載から、胸痛、夜間発作などを通してさまざまな成果が報告されているが、た性呼吸困難などの症状を自動的に抽出するロジックをとえば糖尿病による網膜の出血の重症度判定が即座に確立し、従来からある GRACE スコアなどの心臓病のできる画像分析に始まり、網膜の画像から心臓病のリ予後予測スコアに加えることで、心脳血管疾患の二次スクを判定する分析モデルなど、その使い方と可能性発症の予測能の向上を実現した。自然言語処理を活用は多岐にわたるものがある。十分に学習された分析モすることによって、機械があたかも人間と同じようにデルでは、専門医と変わらないかそれ以上の精度で判文脈の読み取りを行い、正確に意味を抽出できること定を行うことも報告されている。余談ではあるが、眼を示した事例といえる。

底の OCT 画像を見るだけで、性別の判定もできるよ大塚製薬社は、AI の技術を活用した精神科治療支援うになったとの報告もある。いかに画像に多様な情報ソフトの共同出資会社を日本アイ・ビー・エム社と設が含まれているかを裏付ける報告として大変興味深い立することで合意したと 2016 年 6 月に発表し、その取ものがある。

り組みを現在も進めている。日本アイ・ビー・エム社

画像からわかることは非常に多いといわれているが、の「Watson」を利用し、精神科病院の電子カルテを分一方で熟練の専門医と経験の浅い専門医の間で判断に析して医師の治療の参考となる情報を提供することを相違があるという事実に対しては、年月をかけて習熟目的としているが、精神科の電子カルテはテキストのしていくやり方以外に方法がなかった。今後は習熟し記載が圧倒的に多く、したがって数値化しにくい精神た AI 分析モデルと二人三脚で、読影や病理判断の学疾患の症状などの医療データをいかに有効活用して、習を行いつつ、新たなモダリティによる画像分析など医師の治療を支援するかがポイントとなっていた。この最先端画像分析を行うことが可能になるといわれての取り組みでは、数値化しにくい症状や病歴などの記いる。

述を自動的に統合・分析しデータベース化することで、医療従事者が患者の医療データを有効に活用し、より3．医学文書データ分析よい医療を提供できるよう支援することに成功してい最後に、論文やガイドラインなどの医学文書の AI 分る。前述の国立循環器病研究センターの事例と同様、析事例を紹介する。1 つ目は Watson for Drug Discov-

医師や医療従事者が記述するさまざまな記載から正確

ery という創薬支援のための論文分析 Watson 製品、2に意味を抽出するために自然言語処理技術を活用する

つ目は Watson for Oncology という癌の専門医の支援点において、AI を十分に活用しているといえる。いっのための Watson 製品であり、それらの紹介を通してたんデータベース化してしまえば、こちらも AI 技術のどのように活用されているかについて述べる。

範疇に含まれる回帰分析や決定木分析など、さまざまな分析が可能となる。

Watson for Drug Discovery は 9）大量の公開済みパブリック・データ・セットを統合して読み込み、隠れたパターンや関連性の特定や、多様な非構造化データ・

2．画像データ分析
次に、画像分析における AI の活用事例を紹介する。

ソースからエビデンス・ベースの予測モデルの開発を人間の能力を上回るスケールと速度で行うためのソリュ

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Takano Aーション製品である。公開済みパブリック・データ・ようなもので、個別化医療データの AI 分析にどのよセットの 1 つとして PubMed で検索できる論文 1 つをうに関係してくるのかについて紹介する。

挙げたとしても、すでに 2,600 万を超える論文が検索可能となっている。論文のアブストラクトだけであっ1．身体データ分析ても、全ての論文を読破し、記憶し、今まで気づかなIoB に関する事例として、ミツフジ社の取り組みをかった関係性を導き出すことは通常の人間では不可能

紹介する 12）。モノのインターネットと呼ばれる IoT は、といえる。京都大学の川口修治助教と松田文彦教授ら

すでに製造業の生産現場や自動車などさまざまなとこは、病気の原因となる遺伝子の特定に役立つ手法を、ろに導入され、生産性向上や新たな価値創造に貢献しこのツールを一部活用することで確立したと発表してている。これまで主なセンシング対象はモノであったいる 10）。研究の現場ではすでに活用が進み、成果を得が、次のステージでフォーカスが当てられているのはる段階まで進んでいるといえる。

「人」であるという視点から、人体とインターネットをWatson for Oncology は、癌の診断や治療にあたって、医療従事者が文献の検索に費やす時間を減らし、患者つなぐことで安全や健康を見守るソリューションの実用化が始まった。これが IoB である。

11）。

ミツフジ社は、これまで培ってきた機能性の高い銀

Watson for Oncology は、Memorial Sloan Kettering

メッキ繊維の特性を活かして生体情報（バイタルデー（MSK）の医師によるエキスパート・トレーニングにタ）を取得する最先端のウェアラブル IoT 製品を開発

基づく、エビデンス・ベースの治療オプションを提示し、サービスを展開している。常時、脈拍などの身体することが可能になっている。たとえば、随時更新がデータを継続的に計測・分析することで、その個人個かかる治療ガイドラインに関しても、医師や医療従事人に応じた活動支援ができるようになり、将来的な生者が都度最新のガイドラインを読んで記憶し、患者の活習慣病の予測や予防にまで活用の可能性が広がった。

治療に当たることは並大抵の努力と時間では容易でな体調の変化を捉えることで、たとえば熱中症になる前く、極度に医師に負荷がかかっているのが現状である。に、事前予測から介入までを行うといったことも活用

こうした医療現場で発生している医師を含めた医療従の視野に入っている。のケアに割く時間を増やすことを目的としている

事者の負担を軽減するために、自然言語処理などの AI

現在は、工場や工事現場などでの従業員の健康管理、技術を活用した支援ソリューションは今後ますます活

高齢者の体調の見守り、スポーツ分野における選手の用されることが見込まれる。実際にこの Watson for

コンディション調整サポートの 3 つを重点分野としてOncology の活用は世界中で広がっており、2 年程度の取り組んでいるが、膨大に集まる身体データを AI にうちに 200 を超える医療機関で実用化されるに至ってよって分析することによる可能性は非常に大きい。

いる。
以上、紹介した AI 活用事例はほんの一部であり、未2．パーソナリティー分析発表の取り組みや今後新たに取り組まれるであろう事個別化という観点でもう 1 つ、AI による性格分析の例の数やそのスピード感を考えると、AI 技術はすでに事例を紹介する。日本アイ・ビー・エム社は Watson

医療現場や医学研究の現場で実用化されているといえ技術の 1 つとして、「IBM Watson Personality Insights」

よう。

を公開している 13）。これは、文章を解析して書き手のⅢ．個別化 AI への取り組み性格（パーソナリティー）を推定するもので、職業や地位とは異なる「その人に固有の、持続的な感情面のここからは、さらに個別化を目指した AI の活用に傾向、性質」を導き出すことを目的としている。このついて触れていきたい。Internet of Things（IoT）は性格分析が、医療の世界にどのように活用されうるか、「モノのインターネット」と訳され、一般にも浸透してその可能性について言及したい。

きていると思われるが、その次に「Internet of Bodies

性格分析で明らかにできるものの 1 つとして、心理（IoB）」という言葉が出てきていることは、まだあまり作用が挙げられる。同じ事象であっても、それをポジ知られていないと思われる。本章ではこの IoB がどのティブに表現するか、ネガティブに表現するかという22

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点から分析ができるが、たとえばこれを介護者、被介を自動で行うという点においては、すでに人間の役割護者に当てはめて考えてみる。

を一部代替できているといっても過言ではない。

一般的に、介護をしている方はかなりの割合で介護もしこのようなロボットが、医療・介護の AI 分析結鬱になるといわれている。原因は多岐にわたるのであ果を学習し、治療・介護対象となる人特有の身体特徴ろうが、その 1 つとして介護作業自体へのストレスがや性格的特徴も判定できるように学習を重ねたら、現推察される。介護者の性格によって、同じ介護を行っ在の単能的役割から大きく進歩したロボットが医療・ていてもそれをストレスと感じる介護者もいれば、あ介護のシーンに登場することも期待できる。

まりストレスに感じない介護者もおり、たとえばこうした介護者ごとの特性に応じた介護サービス支援のカⅤ．お わ り にスタマイズなどが考えられる。病気になると、遺伝性

本稿で紹介したように、AI を活用した医療情報の分や生活習慣など患者個人の身体的特徴に応じて個別化

析は実用化に至っているといえるところまで浸透して医療を提供すべき、という流れは Precision Medicineいる。また IoB のような新たな考え方も浸透する一方という言葉とともに一般的に認知されるようになったで、医療以外の分野では性格分析や自動会話応答などが、今後は被介護者の身体的特徴に加えて性格的特徴が現実のものとなっている。期待されている未来的なも勘案した医療・介護支援が実現されていくことが期

介護ロボットに求められるパーツ部分の AI 分析は着待される。

実に進歩を続けていることから、数年のうちに自律的Ⅳ．介護ロボットの現状と AI 活用の可能性
前述の IoB という世界や、性格分析などの個別化 AIがより浸透した結果、さらに期待されることの 1 つとな医療・介護支援ロボットが実用化されている可能性も大いにあるのではないだろうか。
COI に関し、著者は日本アイ・ビー・エム株式会社の社員である。

して、医療や介護の知識があり、被介護者や介護者の性格も理解した介護ロボットが実世界で活躍するとい

参考文献
1）「アルファ碁はこう打つ」、囲碁学習サイトがオープン．日
本経済新聞電子版（2017 年 12 月 16 日）．

うシーンを挙げてみたい。
介護ロボットの現状としては、まず大きく介護ロボ

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO24619770U7A
211C1000000/（2019 年 4 月 12 日アクセス）ットとロボット型介護機器の 2 つに大別され、移乗、

2） 厚生労働省：保健医療分野における AI 活用推進懇談会．

移動、排泄、入浴、見守りの支援などを目的にした取https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/other-kousei_408914.

り組みも多数行われている。現段階では単能的役割14）を果たしており、完全に自立したロボットが介護を行っている状況ではないことがわかる。
一方、ロボットと AI の融合と聞いて期待するのは、自ら話をしたり行動したりするものではないだろうか。
ソフトバンク社が発表した Pepper などはその最たる例であろう。ソフトバンク社は、ソフトブレーン社が開発した「e レセプションマネージャー for Guide」を2016 年 11 月 8 日から発売すると発表した 15）。この「eレセプションマネージャー for Guide」は、Pepper が受付案内や接客を行うというものである。Pepper は来店・来社した顧客の受付を行い、質問に回答して案内や接客を行うことができ、AI 関連技術によって今後より一層高度な応対が期待できるといわれている。現時点では受付案内や接客に特化した学習を行っており、それらのコミュニケーションを伴う人間とのやりとりhtml（2019 年 4 月 12 日アクセス）
3） 国立循環器病研究センタープレスリリース：循環器疾患の発症リスクの予測や重篤化防止のため，人工知能（AI）を用いるプロジェクトを開始（2017 年 4 月 24 日）．
http://www.ncvc.go.jp/pr/release/post_28.html（2019 年 4月 12 日アクセス）
4） 大塚製薬，AI で日本 IBM と新会社

精神科向けにソフト．

日本経済新聞電子版（2016 年 6 月 13 日）．
https://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ13IPT_T10C
16A6TJC000/（2019 年 4 月 12 日アクセス）
5） IBM ニュースリリース：大塚製薬と日本 IBM 中枢神経領域におけるデジタルヘルス・ソリューション事業の合弁会社設立（2016 年 6 月 13 日）．
https://www-03.ibm.com/press/jp/ja/pressrelease/49923.
wss（2019 年 4 月 12 日アクセス）
6） AI 診療支援，20 年度実現

厚労省，安全対策も整備．日

本経済新聞電子版（2017 年 7 月 4 日）．
https://www.nikkei.com/article/DGXLZO18446740U7A
700C1000000/（2019 年 4 月 12 日アクセス）
7） COI コ ン シ ュ ー マ IT：AI で 眼 疾 患 を 診 断、Google

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Takano A

DeepMind と英病院が研究を開始（2016 年 7 月 7 日）．

医療．

https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/idg/14/481709/070700235/

https://www.ibm.com/watson/jp-ja/health/（2019 年 4 月（2019 年 4 月 12 日アクセス）8） iedge ニュース：AI が網膜画像から心臓病リスクを評価

12 日アクセス）
12） IBM：IoT は 次 の ス テ ー ジ へ． ミ ツ フ ジ と IBM が 狙 う

Google が新アルゴリズム発表（2018 年 2 月 20 日）

Internet of Bodies 新戦略．

https://iedge.tech/news/3139/（2019 年 4 月 12 日アクセス）

https://www.ibm.com/jp-ja/industries/manufacturing/9） IBM ア ナ ウ ン ス メ ン ト レ タ ー：IBM Watson for Drugcognitive-product-iot-internet-of-bodies（2019 年 4 月 12 日

Discovery により，ライフサイエンスの研究者は隠れたパ
ターンや関連性の特定や，多様な非構造化データ・ソース

アクセス）13） IBM THINK Business： 最 強 の チ ー ム は AI が 作 る !?

からエビデンス・ベースの予測モデルの開発を人間の能力

Watson の性格分析ツール開発秘話．

を上回るスケールと速度で，作成できます（2016 年 8 月 30

https://www.ibm.com/think/jp-ja/business/personality-日）．
https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?

Insights/（2019 年 4 月 12 日アクセス）
14） 山内繁：介護ロボット

現状と課題．

htmlfid=760/JAJPJP16-0477&infotype=AN&subtype=CA

http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kourei/shisaku/（2019 年 4 月 12 日アクセス）

chiikihoukatsukaigi/02chiikihoukatsukeakaigi.files/

10） 京大、病気遺伝子絞り込み AI で解析．日本経済新聞電子版（2018 年 12 月 17 日）．

06yamauchisama.pdf（2019 年 4 月 12 日アクセス）
15） ロボスタ：IBM Watson と連携した Pepper が受付案内やhttps://www.nikkei.com/article/DGKKZO38968650U8A

AI 接客を行う「e レセプションマネージャー for Guide」

211C1TJM000/（2019 年 4 月 12 日アクセス）（2016 年 11 月 8 日）．

11） IBM Watson Health ライフサイエンス：AI でスマートなhttps://robotstart.info/2016/11/08/pep-wat-eres.html（2019 年 4 月 12 日アクセス）24

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