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医療AIの現在と未来

AIを活用した画像診断や診療支援…
最先端の医療現場で導入が進む「医療AI」とは

このコンテンツは医療従事者向けの内容です。

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掲載コラム記事はライターによる執筆文書であり、当社の見解とは異なる場合があります。

医療業界のみならず社会全体での注目度が高まる医療AI。
医療AIを活用したAI画像診断や放射線撮影など、活用領域は多岐にわたります。
今回は、これからの医療業界への貢献が期待される医療AIの基本情報をご紹介します。

医療AIとは

医療業界の様々な領域でAIが取り入れられていますが、「医療AI」の定義とはなんでしょうか。

厚生労働省は「AI開発を進めるべき重点6領域」を選定し、AIの実用化が比較的早いと考えられる領域として(1)ゲノム医療、(2)画像診断支援、(3)診療・治療支援、(4)医薬品開発、(5)介護・認知症、(6)手術支援を挙げています。

現在の医療現場における応用事例としては、画像診断時に医療AIがマーキングすることによる病変や病変が疑われる箇所の見逃し防止、放射線撮影におけるポジショニングのナビゲーション、外科手術後の体内遺残物の確認による異物遺残の防止などが該当し、そのほかにもウェアラブルデバイスを用いた心拍数分析、文章の自動生成によるレポート作成支援、自動サマリレポート生成にも、医療AIが活用されています。

医療現場の幅広いシーンで応用が進む医療AIですが、主に活用が進んでいるのは画像領域です。

AIとは?

AI(人工知能)とは、人間をつかさどる知的思考の一部をソフトウェアによって人工的に再現したものです。高度な知的作業や分析を担う知能部分は、ソフトウェアが自ら膨大な量のデータを学習することで規則性を導き出し、その規則性をもとに予測や判断を行うことで、人間と同様に柔軟にタスクを実行できます。

さらに、各データの共通点を自動で抽出し、シーンに応じた臨機応変な判断を実現するディープラーニングにより一層詳細な分析を行える点もAIの特徴です。

AI研究は半世紀以上にわたり世界中で行われており、専門家がもつ経験則をベースに人間の知的作業をサポートする「第一世代」から、統計・探索により最適解を導き出す「第二世代」、そして脳モデルとディープラーニングにより性能を飛躍的に向上させた「第三世代」へと進化を続けています。

医療AIが誕生した背景

AIは製造業界や輸送業界などの円滑な社会運営を支える領域での貢献が期待されており、各領域に特化した機能の研究が進んでいます。

国民の命を守るために不可欠な医療業界においても同様で、画像診断や様々な医療機器にAIの導入・活用が進み、そうしたヘルスケア領域にAIを応用した「医療AI」への関心が高まっています。

医療業界でAIによる支援が求められている背景には、医療現場の人手不足と高齢化があります。日本の高齢化は急速に進み、2019年には高齢化率28%という過去最高の値を記録しました。世界一の高齢化先進国と言われる日本では医療需要は年々高まっており、その受け皿となる医療機関の人員では滞りなく対応することが困難になります。

読影業務を例に挙げると、画像診断を重ねるにしたがって読影医に身体的疲労が蓄積され、読影水準を一定に保つことが難しくなります。加えて、医師の高齢化も進んでおり、医師不足は加速することが不安視されていますが、AIが病変や病変が疑われる箇所を指摘するAI画像診断を活用すれば読影医の負担軽減が期待できます。

これら喫緊の問題に対して、医療従事者と 医療AI が協調して医療業務の効率化を図ることが必要です。国の根幹を支える医療業界の問題を解消するため、厚生労働省は新しいAI戦略を立案し環境整備を推進し、研究機関やメーカーのAI開発を後押ししています。さらなる進化が見込まれるだけに、医療AIへの期待感はさらに高まり続けることでしょう。

未開拓の領域が多数存在する現段階においても、各メーカーの研究の粋を集めた医療AIは幅広い機器やシステムに搭載され、日本のみならず世界の医療業務を日々支援してます。AIを搭載する医療機器のトライアルとして初期投資を抑えられるクラウドサービスなどの活用を検討してみてはいかがでしょうか?

【企画・編集 株式会社 広瀬企画/2023年7月公開】