薬剤師が知っておくべき医療AI(人工知能)の近未来

近未来の姿を現す画像

こんにちは!ことだまこまちです。

今回は近未来医療について薬剤師の皆さんにお伝えしておこうかなと思います。

 

AI=人口知能って聞いたことがあるかと思いますが、これが医療で利用される未来がすぐそこまで来ているのはご存知ですか?しかも国策ですよ!

 

ということで、AIを用いた医療に関して現段階で進行している施策等について記事にしてみます。

 

※Ai=死亡時画像診断とは違います

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医療にAIを導入する取り組み

薬剤師として医療現場でおこっていることを知るのは非常に大切なことですよね。処方せん発行に至るまでのプロセスが大きく変化する可能性がありますので、医療AIについては動向をしっかりと見守っていきましょう。

 

ではでは本題に入りますが、厚生労働省では医療現場でAI(人工知能)を活躍させようという取り組みが以前より行われていましたが、ついに先日、政府が「AIを使った診断・治療を診療報酬の対象にする方向性を固めました。

(参考サイト:「AI活用に診療報酬=ロボット介護も支援-政府方針」:時事ドットコムニュース

 

いきなり「診療報酬対象になる」、と言われても「えっ?」って感じかと思いますが、世の中ではAI開発の医療への取り組みが猛スピードで行われていて、実際に臨床での実験に至っているケースもあるんです。

 

2020年には診療報酬の対象となろうとしている医療AIについて、薬剤師の皆さんも知っておくと為になるかもしれませんね。

 

では、IBM社の人工知能、「IBM Watson」の事例を見てみましょう。 

医療AIの実力は?

東京大学医科学研究所が2015年7月に、米IBM社の人工知能「ワトソン」を導入、2000万件以上の生命科学の論文、1500万件以上の薬剤関連の情報を学習させ、がん患者の発病に関わる遺伝子や治療薬の候補を提示させる臨床研究を始めました。

 

それからおよそ1年後に、「東大の人工知能「ワトソン」、10分で遺伝子解析…白血病患者を救う(ヨミドクター2016年8月6日)」などのニュースが配信されて一躍医療AIの現実味が増大した、というわけです。

 

人口知能と言ってもロボットではなく、「たくさんの情報から回答を導き出すシステム」といった方が分かりやすいかもしれません。

 

IBM社のWatsonの特徴としては、「大規模なデータ(ビッグデータ)を分析して自然言語による複雑な質問を解釈して正解を探し出す学習を重ね、根拠に基づいた回答を導き出す」という仕様です。

 

導き出された回答に対し、医師が最終的に判断をして診断・治療行為をおこなうものなので、個人的には様々な診療分野で補助的な活躍が出来るのではないかと考えています。

現在医療AIへの取組が進行している医療分野

医療AIの開発に積極的な「FRONTEO」という会社の事例を紹介します。

 

一つ目の事例です。

 

「国立研究開発法人 日本医療研究開発機構(AMED)」の公募事業で、精神疾患の診断補助システムを医療機器としての国内申請を視野に2018年度までに製品化させる予定です。

使用される”KIBIT”という人工知能が、「うつ病などの精神疾患の診断で、患者の発する言語などを人工知能(AI)で点数化して解析し、症状を読み取る」というもの。症状が複雑で診断が難しい精神疾患領域に有効であると期待されています。

 

二つ目の事例は、

 

「がん個別化医療AIシステム研究開発」プロジェクトチームを作り、シカゴ大学医学部内科・外科教授兼個別化医療センター副センター長を務める中村祐輔教授、東京大学医科学研究所の醍醐弥太郎特任教授、国立がん研究センター研究所の前佛均先生を共同創業者兼アドバイザリーボードメンバーに迎えて、有識者の知能をがん領域の医療AIに活用する、という取り組みを2016年10月にスタートしました。

Watsonとの違いは、有識者が選別した有効な情報だけを学習していく所です。

 

このような取り組みをしている会社はほかにもあり、今後は様々な診療領域で医療AIの取組がスタートされるでしょう。

 

薬剤師にとっての医療AI

医療AIはその領域に関するビッグデータの中から、最適な回答を導き出すものです。当然、医薬品のピックアップも行われます。

結果として、医師の処方ミス等が軽減されることにより薬剤師の本来の責務である、”患者の服薬管理”の業務に集中することができるようになるでしょう。

 

現在の「疑義照会の時間」が極限に少なくなるでしょうから、薬剤師にとってのメリットは大きいですね!

 

医療AIはあくまでも診断補助なわけですから、すべてをコンピュータに任せるわけではありません。

私個人としては、特に難解な判断が必要とされている医療領域には医療AIは有効なのではないかと思います。

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