第 68 号

令和 6 年（２０２４）6 月 1７日

NISSEI TOPIC

生成 AI による「外傷性が明らかな」の証明〜不正請求を防止する試み

適応か否かを判断する試み〜
講師

伊藤和憲先生

明治国際医療大学 鍼灸学部 学部長
YOJYOｎｅｔ株式会社 ＣＥＯ( 学内ベンチャー企業 )6 月 3 日 ( 月 ) 午後 4 時半から約 1 時間 30 分にわたり、明治国
際医療大学 鍼灸学部学部長 伊藤和憲先生に「生成 AI による『外傷性が明らかな』の証明」と題して、日本柔道整復師会 ( 以下、日整 )正副会長、部長を中心に講演していただきました。また、「保険者機能を推進する会」の方々や統合協議会の方にもお越しいただ
き、参加者は熱心に聴講され、活発な意見交換や議論が行われました。
まず、日整長尾淳彦会長から「伊藤先生をお呼びしてご講演いただく意味として、今後のオンライン請求に向けて、また、標題にあるように生成ＡＩを駆使して療養費請求における『外傷性が明らか』なものによる様々な保険者と施術者との齟齬であったり、意思疎通の脆弱さによる返戻、不支給などが起きるストレス等をいかにして解消し、スムーズな療養費の請求 / 支払いに繋げることが可能になるかの講演をいただきたい。また、伊藤教授の進めている電子カルテ等の研究が柔道整復師会の将来的なオンライン請求に向けての参考にさせていただければありがたい」と挨拶しました。
●１．不正請求に対する対応を考える
早速、講演に入り、【いつでも誰でも正しい診療を】のテーマでは、医療と健康を連動して管理する方法として、様々なコンテンツ、地域コミュニティーの活用、施術者の意見、患者の体調管理などのデータを集約し、ビッグデータとして蓄積し、それをまたフィードバックする方法、【診療過程を考える】のテーマでは、ＡＩアルゴリズムの基盤となるものを①痛みの原因を知る ( 問診 )②原因を確認する ( 検査 )③痛みのレベルを知る ( レベル診断 )④レッドフラッグ / イエローフラッグ ( 確認 )以上の 4 つのステップに分けて検討する方法があるとのことでした。
そこで、①痛みの原因を知る ( 問診 ) では、痛みの治療は疾患名よりも痛みの原因 ( 機序 ) で考えることが大切であること。痛みの原因を見つけるため、
a. 時間：いつから痛いか
b. 部位：痛い部位はどこか
c. 痛みの質：どのような痛みか
d. 悪化･軽減因子：どんなときに痛いか楽かの４つの問診が大切になります。

-1-

２面〜 3 面に続く

②原因を確認する ( 検査 ) に関しては、考えられる疾患をイメージすること、病態把握のための問診と検査が大事であり、その問診から様々な病態を的確に絞り込まなければならないということです。

④レッドフラッグ / イエローフラッグ ( 確認 )では、レッドフラッグを確認することが大事です。次の、いずれかの症状が存在した場合、柔道整復の適応ではない可能性もあるので、必ず確認する習慣を身につける必要があります。
a. 発症時と比べて痛みが悪化している
b. 激しい痛みを訴えている
c. 筋力が著しく低下している
d. 便や尿が出にくい
そして病態レベルに応じて・痛みの時期・原因組織・病状のレベルを総合的に判断し施術を行います。

③痛みのレベルを知る ( レベル診断 ) では、末梢組織の痛みか、脊髄レベルか、脳レベルかといった具合にその中心がどこにあるのかを探る必要があり、そういったエビデンスに基づく治療を行わなければならないということでした。

●２．ＡＩによる診療とは何なのか？
AI には様々なレベルがあります。AI は人工知能ですが、基本は機械学習でアルゴリズムによる診断を行い、次にアルゴリズム同志の関係性を構築します。そして、ネットワークを多層化することで、生成 AI が自分自身で考えることが出来るようになります。ただ、AI は情報がなければ学習出来ないわけですから、1 つ目として、医学的に決められた診断は医学的に正しい診断ですので、変えることは出来ないことになっています。アルゴリズムはこの正しい診断を用いて作成することになり、この基本的なものは変えることは出来ないので、＜弱い AI＞と呼びます。

●３．診断ロジック
私達に必要な診断ロジックの開発を行う必要があります。柔整療養費が適応となる条件、つまり支給条件を分析し、複数の視点から可能性を分析します。
①時間的因子→外傷性の点検②原因を感度・特異度・尤度から根拠を担保
この 2 つのフィルターを掛けて適応か否かを判断します。そこで必要なのは、自分で【考える電子化カルテ】です。様々なデータから予測診断とレッドフラッグを判断します。
その特徴とは…

反対に、2 つ目については、基本を踏まえつつ応用性があるということです。つまり、カルテデータなどからアルゴリズムを変えることが出来ることになります。患者特性や好みなどから多くの範囲の治療内容を学習することが出来るという意味から AI が自分自身で独自に考えることが出来るので、＜強い AI＞といいます。
そのための情報収集は、伊藤先生の持っているカルテデータを集積したものに、さらに他社のカルテデータを集積したものを API 連携でホストコンピュータ（AI）に集積することで、巨大なデータの AI が出来ます。

特徴１・500 の診断を予測診断サポートしてくれる・イエローフラッグ・レッドフラッグを判定
・医師への紹介状の作成可能
・治療履歴を見える化して信頼度を高める
特徴２
・治療目的に応じた治療部位を教えてくれる・15,000 治療パターンから最適な施術を決定
・常に最新のエビデンスを提供
・それをカルテに記載してくれる-2-

3 面に続く特徴３
説明可能な AI を搭載することが可能な為、診療ガイドラインやエビデンスに基づいた診断、治療方針を確立することが可能になる。
特徴４
施術者の弱点を補う（学習機能）ことが出来る。つまり、問診票等から可能性のある疾患をリストアップし病態の解説に繋げることができるようになる。
特徴５ 柔道整復師のレベルを底上げする。

●４．医療は治療から予防へ
現在もそうですが、将来、医療は治療から予防へとシフトしていくことが予想されます。そのためには治療だけでなく地域の健康を考えた予防医学の確立が急務となっており、個人だけではなく行政や企業を巻き込み地域全体の社会的処方が必要であり、そこに新しいプラットホームを創造していくことが大切になります。

特徴６
1．ICD11（WHO 国際疾病分類第 11 改訂版）に対応可能
2．電子カルテで療養費の申請が可能に
3．セキュリティも万全
4．国際基準、国内基準のものも対応
5．他社のカルテとも連携可能
6．学習コンテンツも電子カルテで一括管理、最適な学習をリコメンドすることが可能となる。

今回の伊藤教授の講演は、かなり高度な内容ではありましたが、私たちに必ず必要となる貴重なお話でした。この講演内容を会員各位と共有しながら日整の歩むべき道程を模索していかなければならないと感じ、報告といたします。
※文脈、講演内容の都合上、治療、診断、診察、疾患、病態、予防医学という文言を使用いたしました。ご了承ください。

伊藤教授が日整アドバイザーに就任
この 6 月 4 日の日整理事会において、伊藤和憲先生に日整のアドバイザーとの激しい生成 AI や IT の時代に遅れをとることは業界の衰退を意味すると考えています。AI を活用した施術録や療養費支給基準の平準化、施術技術や外傷ン請求における審査・支払い基準の統合と確実に施術管理者に支払われるシしてご就任いただくことが承認、決定しました。日整としては、進歩、変化判断基準の平準化と高度化、オンライステム作りをこの AI 化によって成し遂げられるのではないかと大きな希望を持っており、柔道整復業界の未来を築いていく必要性を感じています。

-3-