【ドラえもん秘密道具 その④】最新技術でお医者さんカバンはできないのか?

AIのイメージ

皆さん、おはようございます。今日もご来訪、感謝です。

今日は久しぶりにドラえもんの道具が最新技術で実用化できないか、という検証です。

子どもの時に見ていたドラえもんの道具、

あの時は「すごいなぁ」とただ感心しただけですが、

大きくなって見てみると、

「これはAI技術や画像認識である程度はできるんじゃないか?」

という、少し現実的な観点で見るようになり、

それはそれでドラえもんの別の楽しみ方だな、

と思っています。

今日は実現できそうなドラえもんの秘密道具をピックアップして紹介するシリーズです。

お医者さんカバンが現実化できそう?

お医者さんカバン」は「てんとう虫コミックス ドラえもん 20巻」に登場します。

よろしければ「ドラえもん」も読んでみてください。

レントゲンカメラや顕微鏡がカバンに付属していて、

カバン本体が医師抜きで病気を診断します。

薬までも処方してくれるカバンで、風邪や簡単なケガなど、簡単な症状であれば

すぐ治してくれます。

※ただ、映画や後期の作品ではかなり高度な治療もワクチンや治療薬を処方し、

最強のメディカルマシンと化しています。

実はこの「お医者さんカバン」が現実化できそうなんです。というか、

一部現実化できている、と言っていいかもしれません。

お医者さんカバンがAI技術で現実化できそう

お医者さんカバンを実現させる重要なカギは、「AI技術」です。

膨大なデータを蓄積し、高い精度で病名を判断したり、

適切なアドバイスを施すことができます。

ベンチャー企業のUbie(ユビー: https://ubie.life/ )という会社が2017年に開発した、

タブレット型の問診システム が代表例です。

この問診タブレットでは、 患者さんが症状などを自分で入力してきます。

「どんな症状でお困りですか?」と聞かれて患者さん自身が症状を入力すると

「他にどんな症状がありますか?」などと質問されます。

こういったやり取りを何度か繰り返すと、この問診システムが症状を予測し、

医師の元に具体的な病名がずばり提示されます。

医師がそれを見て診断の参考にするのです。

昔少し流行ったゲーム「アキネーター」みたいですね。

膨大なデータの大元は、国内外の数万件にも及ぶ論文データになります。

AI技術は最近は多くの企業が取り入れを検討しており、DX(デジタル・トランスフォーメーション)推進の重要なツールです。「【AI技術】AI技術でこれからどう変化する?」でも紹介しておりますのでご参照ください。

薬の提案も技術的には可能だが・・・

診断は可能だという事は分かりましたが、

「お医者さんカバン」の肝である、「薬の処方」は

どうでしょうか。

どうやら、疾患に対する第一治療薬のデータも

データベースに蓄積していっているようで、

技術的には可能だそうです。

現実化のハードルとしてはやはり倫理面・法律面と言ったところでしょうか?

厚生労働省は2019年1月、AI診療について、

AIが間違った推論を出すこともあるというのが理由で「最終判断の責任は医師が負う

という見解を示しています。 まぁ、お医者さんも誤るという事はあると思いますがね。

どちらの方がより間違いを犯しやすいか、

誤る確率が高いかを検証すべきだと思いますが、

AI技術は判断させるものというより、

人間を補助するもの、という個人的な考え方があるので、

私としては想定される見解だと思います。

まとめ:今後数年から十数年で一気に医療が進歩すると思います。

以上、「お医者さんカバン」の現実化に関する議論でした。

診断はほぼ現実化されており、薬などの処方は技術的には可能だが、

これから倫理面・法律面の整備が課題、と言ったところですかね。

政府が打ち立てている「AI戦略2019」でも、AIを活用した医療の整備を挙げており、

これから医療の分野でもAI技術との融合、AI技術を使った大きな医療の発展が期待されます。

<具体目標と取組> (1)健康・医療・介護

<具体目標1> 健康・医療・介護分野でAIを活用するためのデータ基盤の整備

(取組)

 諸外国における保健医療分野のAI開発・利活用の動向調査(2019 年度)【厚】

 次世代医療基盤法(2018 年5月 11 日施行)に基づく、匿名加工医療情報の円滑かつ 公正な利活用の仕組みの稼働(2019 年度)【健康医療・文・厚・経】

 健康・医療・介護分野の分野横断的な情報基盤の設計、各種データの集積とAIデータ基盤 の構築(2020 年度)【IT・健康医療・厚】

 生活の中で得られるデータの、地域と連携した収集方策(リビングラボ等)の仕組み作り (2020 年度)【IT・厚】

 データやアノテーションなどの基盤を提携先に提供する枠組みの構築(2020 年度)【厚】  画像診断支援のための、持続可能なAI開発用データ基盤に関する検討(2021 年度) 【厚】

<具体目標2>

日本が強い医療分野におけるAI技術開発の推進と、医療へのAI活用による医療従事者の 負担軽減 (取組)

 創薬、毒性評価などへのAI応用の検討(2020 年度)【厚】

 上記以外の医薬品開発や医療現場におけるAI利活用推進に向けた検討(2020 年度) 【厚】

 AIを活用した創薬ターゲット探索に向けたフレームワークの構築(2021 年度)【厚】

 AIを活用した画像診断支援機器の開発、及びその評価等、社会実装に向けた基盤整備 (2021 年度)【総・厚・経】

 AIを活用した医療機器やテレメディシン・サービス(D to D)の開発、及びその評価等、社会 実装に向けた基盤整備(2021 年度)【厚・経】

 AIを活用した病気の早期発見・診断技術の開発(2024 年度)【文・厚】

<具体目標3>

予防、介護分野へのAI/IoT技術の導入推進、介護へのAI/IoT活用による介護従 事者の負担軽減

(取組)

 健康データ等を活用し、健康な段階からの早期の気づきの機会の提供等、健康維持・増進サー ビスの民間による提供促進の検討開始(2019 年度)【IT・厚・経】

 AI/IoTを導入する介護施設への導入コンサル体制の整備(2020 年度)【厚・経】

 予防、介護領域の実証事業の実施と、それを踏まえた同領域でのAIスタートアップ支援体制 の構築(2020 年度)【厚・経】

 熟練介護士等の知見の活用も含めた質の高い介護サービスを支援するAIシステムの実現と 全国展開(2021 年度)【IT・厚】

 予防、介護領域の実証事業で確立した技術の活用のための、制度面・運用面の見直し着手 (2021 年度)【総・厚・経】

 個人の情報コントローラビリティに基づいた、予防、介護分野におけるAI/IoTデータ利活用 の促進(2021 年度)【IT・総・厚・経】

<具体目標 4>

世界最先端の医療AI市場と医療AIハブの形成

(取組)

 厚生労働省「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」で選定したロードブロック解消の工程 表、及び作成した俯瞰図に基づくAI開発促進のための工程表の作成(2019 年度)【厚】

 企業(外資を含む)と公的機関(公立病院、大学、国研等)とのAI開発等の連携研究 の強化(2019 年度)【総・文・厚・経】

 医療・介護分野でのインクルージョン・テクノロジーの体系化(2020 年度)【総・厚】 厚生労働省「保健医療分野 AI 開発加速コンソーシアム」において、AI の開発・利活用が期待できる領域について、分野全体を整理したアジア健康構想等の下、各国のニーズを踏まえた上、データ基盤及びAI医療等に関する海外 (特に、ASEANとインド)との連携に向けた以下の例示を含む取組の強化(2019 年 度)【IT・健康医療・厚・経】

 海外からの就労・留学・渡航者、海外への就労、留学、渡航者への高品位医療の提供 (すでに実施されている一連の施策とも連携し、特に、データの蓄積が重要となるAI医 療分野に特化して実現を目指す)

 国及び一定の機関における医療系AI・データの活用拡大と、他機関への展開

 画像診断やがんゲノム解析などAI化が先行する分野から、アジアなど海外の医療機関と 提携し、より大量のデータへのアクセスを可能とすると同時に、AI医療システムの海外展 開を促進

 最終的には、世界的に高品位な医療サービスを、AIを使って実現するというSDGsの 目標に貢献(2025 年度)

<具体目標 5>

医療関係職種の養成施設・養成所におけるAIを活用した教育の実施、医療従事者に対するリ カレント教育の実施

(取組)

 医療関係職種の養成施設・養成所におけるAIを活用した教育内容の検討(2019 年度) 【厚】

 AIの開発・活用ができる医療従事者育成の検討(2019 年度)【文】

 医療従事者に対する、社会人向けAI教育プログラムの枠組みの構築(2020 年度)【厚】

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/pdf/aisenryaku2019.pdf より引用

医療の発展にも期待しつつ、AI技術の可能性やデメリットにも注目しておきましょう。

確実にAI技術により生活が豊かになりますが、

反面知っておかないと損すること・悲しい思いを

することもあります。そのあたりはしっかり頭に入れておき、

AI技術との付き合い方を考えていきましょう。

以上です。

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