クリニックにおける診断型支援AIのメリット / 名古屋大学大学院 教授 森健策

名古屋大学大学院 情報学研究科 教授 森様にクリニックにおける診断型支援AIのメリットについてお話をお伺いしました。
森様には、現在公開中のCPA EXPOでもご講演いただいています。

CPA EXPO講演内容をお聞かせください

講演タイトル『AI診断における診療業務の効率化』
今回は、クリニックにおいて診断型支援AIを導入すると、どんな効果が期待できるのかということを情報学の視点からお話しいたします。
現在、機械学習を使った画像診断システムは様々なベンダーから提供されていますが、私たちの研究実例を踏まえつつ、具体的なメリットについてご紹介させていただきます。


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AI診断が発展した際、医療の姿はどのようになっているとお考えでしょうか

あらゆる場面で、当たり前のようにAI技術が利用される
AIやコンピューターによる診療支援が完全に確立され、普及した頃には、それらのシステムが患者さんの症状を今よりもはるかに高い精度で診断・治療補助できるようになると考えています。
現在は、診断や臨床といったシーンを中心に人工知能を利用したシステムが活用され始めていますが、今後は「医療現場のあらゆる場面において、当たり前のようにAI技術が利用されている」という状況になっていくのではないでしょうか。

クリニックにおいてAI診断が普及すると、どのような業務が効率化されるでしょうか

診療時の見落とし低減、業務の効率化が可能に
例えば、大腸内視鏡を用いた検査や治療は、各クリニックで頻繁になされていると思います。
まずはそういった際に、AI診断の技術を併用することで、ポリープなどの症状を見落としてしまうリスクを低減できるということが考えられます。

また、症状のレポートや画像所見をAIが自動的に書いたり、健康診断証明書発行の際にレポートのドラフトをコンピューターが書いたりできれば、医師としては最後にそのテキストをチェックして、必要があれば都度修正を加えるという手間だけで済みます。
こういった活用方法が出来れば、業務の効率化が達成できるでしょう。
ドキュメント作成においても、それぞれの書式やフォーマット次第では作成に時間がかかるケースも珍しくないので、その部分をAIがアシストできるようになれば、医師が得られるメリットは大きいと思います。

あとは、既に導入されているクリニックもいくつかあると思いますが、患者さんの問診情報をAIが解析するという手順を経由することで、医療事務関係の手間も削減可能です。

医師がAIを活用するために、どのような知識を備えておくべきでしょうか

AIが持っている特性を把握し、コントロールする
どれだけAIの研究が発展し、医療現場への普及が進んだとしても、常に100%完璧な対応をするシステムを確立するのは、やはり難しくあまり現実的ではないと考えられます。

そのため医師として必要なことは、AIがどのような間違いを起こしやすいかを知っておくことではないでしょうか。
特に、医療の分野においては「Aでもなく、Bでもない」というどちらつかずの曖昧性を含んだ診断しかできないケースもあり、その際は医師の判断に委ねるしかないと思います。

診断の全てをAIに委ねるのではなくあくまで診断支援ツールとして捉え、AIが持っている特性がどのようなものなのか把握した上でコントロールするというスタンスであれば、万が一根本的にAIがエラーを起こしてしまっても対応可能です。
もちろん、そんなことを知らなくても誰でも使えるシステムが完成することがベストですが、開発側としてもそういった特性を医師側に向けてしっかり公開しておく必要があると考えています。

AIによる業務効率化が実現した先において、医師の働き方はどのように変化すると思われますか

より多くの患者さんを診ることが可能になる
業務効率化といっても色々な軸がありますが、まずはシンプルかつ大きな部分として、時間と手間が削減できることでより多くの患者さんを診ることが可能になると思います。

クリニックとしては、患者さんの受け入れ数が増加することは、経営の観点においてもメリットが大きいのではないでしょうか。

他には、AIの診断支援が確立されると、症状の見逃しなどのリスクも抑えられます。
日々の業務で知らず知らずに感じている心理的なプレッシャーも和らいでいくかもしれません。
中長期の視点で考えると、医療ミス・診断ミスや医療事故が起きない状態が続けば、患者さんからの信用や信頼性の向上ということにも繋がっていくでしょう。

プロフィール


名古屋大学大学院
情報学研究科 教授
森 健策 氏

1991年から医療画像処理の研究に携わっており、病院で撮影されるCT画像や内視鏡画像といった画像処理の部分を研究してきました。
1992年に名古屋大学工学部卒業後、1996年9月に博士号を取得しています。
近年では、機械学習技術による医療画像認識を組み合わせた診断・治療支援システム開発にも注力しており、AIがどのように画像を理解し、病気がどのように広まっていくと認識しているのかという研究を行っています。
また、名古屋大学情報基盤センターのセンター長も務めており、スーパーコンピューター不老を用いた非常に大きな計算基盤を使った研究や、ロボット技術によって自動で内視鏡手術を行うシステムの開発も進めているところです。

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