AIの「異常無し」判定が医師の⾃信にー 野村医院

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野村 和...

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AIの 異常無し 判定が医師の⾃信にー 野村医院

M3 Supported

野村 和⾄ 院⻑ インタビュー

2021年12⽉15⽇ ⽔

このプロジェクトでは参加メンバーを募集中です

興味がある東京都板橋区にある野村医院は 2018年に新たに専門外来 地域包括診療外来 を開設するな
ど 地域に寄りそう医療を提供するための様々な取り組みに⼒を⼊れている ⼀⽅ ICTを利⽤したデジタルヘルスにもいち早く着目し 2021年7⽉からは頭部CTおよび胸部X線の画像診断を⽀援するAI EIRL Brain Aneurysm/EIRL Chest Nodule を試験的に導⼊し 効果を検証している
これまで進めてきた先進的な取り組みや今後の展開について 野村和⾄院⻑に話を伺った

どのような疾患で受診でも専門医に繋がれる体制
── 貴院の特⻑をお教えください
本院は私の⺟が昭和56年 1981年 に開業し 古くからの患者さんをメインとする地元のクリニッ
クとして運営していました 私⾃⾝は東京⼤学医学部附属病院⽼年病科で非常勤医として働いていましたが 10年ほど前に⾼齢になる⺟を⼿伝うため家に戻ることになり それにあわせて医院の機能を拡⼤することにしました
まずは地域の総合病院の先⽣⽅に協⼒いただき 非常勤として当院に来てもらう体制としました
具体的には 地域医療センターから呼吸器外科 豊島病院から消化器内科 帝京⼤学病院から循
環器内科の専門医に来ていただき どのような疾患で受診された場合でも専門医に繋がれるようなシステムを構築しています 私が所属する東⼤病院からも4-5⼈ ⼿伝ってもらっています それにあわせて 骨密度測定装置やCTなど介護予防や肺がんの発⾒に必要な医療機器も積極的に揃えていきました 内科系の地域病院としてプライマリケアに必要な器材はほぼ揃っていると⾃負しています

2021/12/14 16:07

AIの「異常無し」判定が医師の⾃信にー 野村医院

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野村 和...

https://medicalai-preview.m3.com/projects/211215-project-nomura── 画像診断⽀援AIを導⼊されたきっかけや理由をお教えください
導⼊したのは2021年7⽉のことでした 個⼈的には 読影のような経験や数がモノをいう診断技術に関してはまだAIに任せるのは難しいと思っています ですが AIの判定結果を確認する事で我々が⾒落としやすい箇所を逆に教えてもらえるケースもあると思い 今回 試験導⼊に踏み切りました 以前より 咽頭の画像からインフルエンザを判定するAIを開発している企業の臨床試験を⼿伝ったり 医療診断に関するAI開発企業と組んだりしたこともあり 新たな技術をいち早く導⼊してみたいという気持ちがありました

疲労の蓄積での⾒落としミスを防ぐ── 検査診断の流れや検査数 読影の体制などについてお教えください
基本的に読影は各科のスペシャリストである先⽣⽅にお願いしています CTの稼働件数としては⽉に20-30件 そのうち頭部は3分の1から4分の1を占めています 頭部CTの読影は脳外科である
私の⽗が週に1度⾏っています 同じく胸部CTは呼吸器外科の先⽣ 腹部CTは消化器内科の先⽣が1週間分の画像を読影してコメントするので ほとんど外部には出していません
専門医がいなかった昔は外部に読影を依頼していたのですが 遠隔読影のコストがかさむだけでなく 依頼メールのやりとりにセキュリティの課題を感じていたため 今はできるだけ内部で回るよ
うに体制を整えています 例外として 緊急性が⾼い症例や万が⼀の判断に迷った時のコンサルトとして読影サービスをお願いすることが たまにあります── AIを導⼊して良かった点および改善点についてお教えください
胸部X線の検査数は⽇々増えており 診断業務および読影作業による疲労の蓄積で⾒落としミスが発⽣しそうだと感じていたため AIを読影サポートに⽤いるニーズはあると思います 他にも整形外科でX線検査を⾏うものの 胸部に関しては読影の⾃信が無い といったような 呼吸器科や脳外科の専門ではない医師が胸部X線や頭部CTを読影する際も役⽴つでしょう
AIが 異常無し と判定してくれると医師も診断に⾃信が持てますし 医師の読影ポイントをAIに学習させることができればもっと精度が上がるかもしれません 将来的には 放射線科医よりも読影のレベルが⾼くなったり 偽陽性や偽陰性がほぼ無いAIに進化したりするかもしれませんが 今はまだようやく⾛りはじめたところだと感じます
また AIの解析速度はとても速く ⼈間に頼むと半⽇かそれ以上かかるところを早ければ30分以内に結果を返してくれる点も素晴らしいと思います システム環境についても クラウドで使えるもの 病院内のクローズな環境のみで使えるものなど様々な形が出てくるでしょう あとは科によって求める機能が異なるので カスタマイズできるようになれば便利かもしれません── 今後 どのようなAIの開発を望まれますか
私としては 眼底カメラの画像診断⽀援AIが喉から⼿が出るほど欲しいですね 私は糖尿病専門

2021/12/14 16:07

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医なので多くの糖尿病患者の眼底を検査しています 動脈硬化の判定基準となる 動脈と静脈が交差する箇所での⾎管の変化や視神経乳頭の変化などは判定が微妙であり また定量化が難しいため 個々⼈の診断能⼒にばらつきが⼤きいと感じています このような場⾯でAIによる補助があると非常に助かります

ICTの導⼊ すぐに病院経営に役⽴つことはない── 先⽣は地域包括診療外来を始められるにあたり様々なデジタルヘルスも活⽤していますが 先進的な取り組みをどのように取り⼊れているのでしょうか
現在は ウェブ問診システム オンライン診療 SNSの活⽤などに注⼒しています また ウェブサ
イトから待ち⼈数や待ち時間が分かるシステムも導⼊しています ICTの導⼊は⼿間がかかる割に診療報酬が付くことは少なく 病院経営という観点から⾒ると 最初はあまり役⽴つと思えませんでした
しかし オンライン診療の導⼊により 患者さんが家でどのように過ごしているのか その様⼦が⾒えることで診断が劇的に改善される可能性があると思うようになりました それからは ICTと⾃⾝の診断とに次々関わりが⾒えてくるようになり クリニックや地域医療にとってもいい⽅向につながりだしました 在宅モニタリングやPHR Personal Health Record も進んできましたし 安否確
認や救急搬送はもちろん 普段の⼈とのつながりから⾼齢者を元気にできるかもしれません
例えば認知症も最初の症状としてまず薬が飲めなくなるので オンライン診療で普段の様⼦を捉えることは⼤事です 現在使われている認知症判定検査 ⻑⾕川式認知症スケール も 病院に来て緊張した状態で⾏う場合と ⾃宅でリラックスして先⽣がいろいろ話を聞いてから⾏う場合とでは結果が変わるかもしれません また 現在 顔の表情からAIが認知症か否かを判定する研究も進んでいます これらの技術を利⽤する事で 認知症の早期発⾒や正確な診断を⾏っていけるよ
うな時代になるといいですね
⼀⽅で 過剰診断の危険性もあります たとえばAI問診によって何らかの病気の可能性があると⾔われた⽅の例を考えます 病院で精密検査を受け 結果的に問題がなかったにもかかわらずAIの結果を気にしすぎるあまり体調を崩してしまうこともあります 今後 AIの活⽤は広がると思いますが このようなネガティブな⾯も踏まえて 結果について正しく説明し カウンセリングできる能⼒が医師には求められると感じています
いずれにしても地域医療連携をはじめとして ICTを活⽤できる領域はまだまだ残されています
私は現在スマートホーム や ヘルスケアホーム と呼ばれる分野に注目しています スマートホームとは 家全体をICT化することで 在宅医療や在宅介護 オンライン診療をより効率的に⾏うことを目指したり フレイルを予防したりする取り組みです 現在 この実現に向けて医師や建築⼠の多職種連携も進められていますし ⾼齢になっても健康で楽しく過ごすための研究開発が数多く進んでいます デジタルヘルスによって 今後 ⽇本で幸せな⽼後を過ごせる⼈たちがもっと増えてほしいと考えています
野村医院
https://nomura-clinic.com/

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