この記事では事例も交え、医療現場で使われるAI技術を解説します。
この記事では、医療の現場で活用されるAIについてまとめました。電子カルテなどの導入で医療現場にIT化の波が来ていることをご存知ですか？そのなかでも注目されているのが医療をサポートするAI技術です。
人の命を機械任せにするのは抵抗がある・・。
と医療現場にAI技術を導入することに少し不安を抱く方も多いですよね。そこでこの記事では、医療現場でAIがどのように活用されるのかをご紹介します。この記事を読めば医療が今後どのように発展するのか、その中でAIがどのように活躍していくのかが分かりますよ。
最先端の医療に興味のある方やAIが医療現場に関わることに不安を感じている方はぜひこの記事でAIがどんな活躍をしていくかを読んでみてください。
- ヘルスケア
- 創薬
- 自動医療診断
- 病院業務の自動化
- ヘルスケア領域では、腫瘍を検知する画像認識システムやライフログでの健康管理にAIが使われている
- Deep Learningを使った新薬の開発研究も進んでいる
- 自動医療診断ができるよう、コンピュータに専門家の代わりを担うシステムの開発も進んでいる
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ヘルスケア
Deep Learningを使ったヘルスケアの研究が進んでいます。
- ガンなどの腫瘍の検知を画像認識システム（CNNなど）で行う
- ライフログからの健康管理
データさえあれば、深層学習を使った医療の自動化・補助の余地がありそうですね。
ガンの検出システムなどはあくまでも医者の補助的な役割で使われる可能性が高いです。医療現場での最終的な判断は医者や看護師などの医療従事者が行うので、AI技術はあくまでもその作業のサポートを担う働きを行います。
創薬
Deep Learningを使った新薬の開発の研究が進んでいます。この研究は多くの場合、完璧な新薬をDeep Learningですべて開発するのが目的ではありません。多くの場合、その候補になる化合物の組み合わせを発見することが求められています。
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自動医療診断
自動医療診断は、Deep Learningが流行るより昔から挑戦されてきた問題です。古くはエキスパートシステムを用いて実装が試されましたが、なかなかうまく行かなかったという経緯があります。
エキスパートシステムとは
ある分野の専門家（エキスパート）の代わりをコンピュータにやらせることを目的にしたシステム。
専門家の持っている知識のif-thenルール（もし～ならば～～する）を知識ベースにためて、これを推論エンジンから活用する形。
Deep Learningなどの強力な機械学習モデルを使うことで、この自動診断システムが現実のものになっていくのかはわかりません。
ただし、
- 「AIをどこまで信用するのか」
- 「誤診をした場合どうするのか」
など、AI技術以外の部分でも考えていかなければ行けないことが多いのが医療分野でのAI利用です。今後の動向を見守っていきたいですね。
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病院業務の自動化
ロボットによる医療スタッフの業務支援を行うシステム「パラメディS」。このような医療現場での患者さんへの業務を支援するシステムの開発も進んでいます。
このシステムは以下の機能を持ちます。
パラメディSの主な機能
(引用：PLEN Robotics、医療・介護・ヘルスケア分野で医療機関向けAI・ロボットソリューション開発のシャンティ と業務提携
– 受付機能：オンライン予約で発行されたQRコードによる来院受付
– 問診機能：来院目的に応じた問診を柔軟なフロー設定で対応可能
– 説明機能：手術説明や入院案内などをロボットが代行する機能
– 医療システム連携機能：電子カルテやセレコンなどとのデータ連携も可能
– IoTデバイス連携機能:ロボットによる医療機器操作案内と同時にデータ連携が可能
2018年7月9日 By ロボスタ編集部)
医療の現場は人間が相手なので、「ユーザーインターフェースの愛らしさ」のようなファクターも重要になってくるようですね。専門家が利用するような今までのシステムと違い、患者さんと直接関わるところで動かすシステムにはアルゴリズム以外の部分でも様々な最適化が行われています。
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まとめ
この記事では、医療と関係のあるAI技術について紹介しました。医療現場の問題、医療現場で得られるデータを対象にした機械学習システムの開発は活発に行われています。
多くの場合プライバシーの観点からデータを集めるのが難しかったりして、他の応用分野と比べると敷居は高いです。そんな中でも様々な成果を上げているAIの医療応用、今後も目が話せませんね。
