【目次】
■チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」の医療系AIベンチャーNAM、ICO実施 100億円の資金調達を目指す
参考画像：NAMホワイトペーパー （2017/11/11、NAM）｜スクリーンショット
医療系AIベンチャー企業のNAM 12月24日、ICO(仮想通貨技術による資金調達)実施 国内外から100億円の資金調達を目指す
（2017/11/28、atpress）
NAMは2017年12月24日に「NAMコイン」と称する「トークン」を「1,200億NAM」発行、「600億NAM」の販売をNAMのWebサイト上( http://namcoin.net/ )で開始します。「トークン」とはデジタル権利証であり、主要仮想通貨などと交換できます。同年12月24日から翌年1月31日までの39日間ICOを実施、NAMコイン購入者に仮想通貨「イーサリアム」をNAMのウォレット(仮想通貨を保管する電子財布)に送金してもらうことで資金を調達します。NAMコインはNAMが開発した製品の購入やサービスの利用にも使用できます。
＜NAMが提供する医療業界向けAIサービス＞
NAMは、AIを活用した問診ボット、機械学習を利用した疾患予測システムなど医療業界向けAIサービスの研究開発費用などへの資金に充てるため、2017年12月24日から2018年1月31日までの39日間、ICO（イニシャル・コイン・オファリング＝仮想通貨技術を使った資金調達）を実施し、100億円の資金調達を目指すそうです。
→ #ICO とは？簡単にわかりやすく！｜ICOとIPOはどう違うの？｜トークンって何？【初心者向け用語集】 について詳しくはこちら
【追記（2017/12/27）】
ICOのスケジュールに関する重要なお知らせ （2017/12/21、NAM）によれば、販売時期を延期するそうです。
VIDEO
株式会社NAMのICOに関する説明動画
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【記者発表ダイジェスト】医療系AIベンチャー企業のNAM 12月24日よりICO実施
【参考リンク】
（１）人工知能（AI）を利用した問診ボット
医療系AIベンチャー企業のNAM チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」を 1月から医療機関向けに提供開始
（2017/11/29、atpress）
医師が本システムを利用していれば、医師代わりのチャットボットからの問診を受けたり、自分自身のカルテを閲覧したりすることができます。医師は、「ドクターQ」のサービスウェブサイトにアクセスすることで、患者の経過を把握し、ボットを通して患者と接触することができます。電子カルテのフォーマットに沿う形式でチャットボットが医師の代わりにLINEのチャット画面を通して患者に経過を質問します。
本システムの特徴は次の三つの情報を自動で収集、整理できます
患者は「カルテを見せて」「薬を見せて」とドクターQに送ると、処方された薬の一覧や過去のカルテをLINE上で閲覧することができます。医師はドクターQを利用しウェブサイトからのカルテの閲覧と患者への返信が可能です。
チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」は電子カルテのフォーマットに沿う形で医師の代わりにチャットボットが患者に経過を質問し、患者情報や診療情報を自動で収集・整理ができるそうです。
これまでにも、服薬忘れや受診中断による症状の悪化の問題とそれを解決する方法について取り上げてきました。
これまでにもオンライン診療や電話でのアドバイスによって治療効果が向上するという結果が出ていますし、また、薬の飲み忘れ問題をテクノロジーで解決するアイデアもこれから徐々に浸透していくと思います。
ただ現状では医療現場ではどうしても把握できない情報があるそうです。
現在の医療現場が抱える重大な課題の一つは、医師が患者の経過を把握するためには、患者側から自発的にそれを医師に伝えるしかないという点です。医師は来院した患者に対しては適切な診察と治療を行いますが、その結果を把握することは簡単ではありません。患者は経過が良くなった場合、それを医師には報告しません。また自覚症状の少ない慢性疾患である場合、治療を自己判断で中断してしまうことがあります。例えば生活習慣病の患者が継続して病院に通う割合は4割程度との調査結果もあるなど、医師は経過を把握できていません。
医師が患者の治療経過を把握するためには患者から伝える必要がありますが、受診を自己判断で中断したり、薬を飲み忘れていたりして、きちんとした情報が伝わりにくいのです。
世界初のデジタルメディスン「エビリファイ マイサイト（ABILIFY MYCITE®）」 米国FDA承認｜大塚製薬・プロテウス では、服薬状況をチェックするために、は錠剤に胃液に接するとシグナルを発すセンサーを組み込んだ「デジタルメディスン」で、患者さんの体に張り付けたシグナル検出器で服薬の日時や活動量などのデータを記録し、そのデータをもとに、患者さん自身がアプリで服薬状況や活動量を確認したり、医師や看護師などの医療従事者と情報共有することにより、アドヒアランス（患者が積極的に治療方針の決定に参加し、その決定に従って治療を受けること）を向上し、治療効果を高めることが期待されています。
チャットボット型電子カルテ「ドクターQ」では、医師の代わりにチャットボットが患者に経過を質問し、患者情報や診療情報を自動で収集・整理ができることを目的としていますが、気になるのは、例えば患者が薬を飲み忘れていてもそれを知られたくないと思ってチャットボットに対して正直に話さないというケースがあった場合、期待する情報は得られないということになります。
将来の鍵となるのは、医師と患者におけるコミュニケーションの中から患者が付きたくないけどついてしまう噓を読み取ったり、患者さん自身も気づいていない病気の兆候となるサインを見つけることだと思いますが、それをどこまで遠隔医療でできるようになるかが気になるところです。
（２）機械学習を利用した疾患予測モデル
さまざまな企業や研究機関でビッグデータを用いて人工知能（AI）や機械学習（マシンラーニング）で解析し、病気の発症を予測するシステムの開発が行なわれています。
機械学習において重要なのは、どれだけ多くのデータを用意できるかにあり、つまりはデータを持つ医療機関と連携ができるかにかかっているのではないかと考えられます。
（３）人工知能(AI)が推薦する健康食品
どのようなアプローチで推薦するのかが気になるところですが、最も納得のいく方法の一つが「遺伝子検査」に基づいて、遺伝子にあった食品をおすすめするというサービスだと思います。
「遺伝子検査」による予測医療で、人は100歳まで生きられるか？ によれば、アンチエイジング 医療の最先端は、「予防医学（体の老化の兆候を早めに発見して「老化を予防」する医学）」から遺伝子検査による「予測医療」へと向かっており、すでに一部のクリニックでは「遺伝子検査」による予測医療がはじまっているそうです。
創薬は、ビッグデータ活用で激変する〜奥野恭史・京都大学教授／理化学研究所副グループディレクター
（2017/1/17、Top Researchers）
ゲノムの配列には個人個人の体質を区別する情報が入っていますので、その医学的解釈が出来れば、私たち一人一人の体質にあったオーダーメードの医療が可能になります。この夢の医療を「ゲノム医療」と呼んでいるのです。
遺伝的に特定の病気になりやすい体質、よくいわれるのが、家族歴とかある病気になりやすい家系というものは存在していて、そうした遺伝情報がゲノムに書かれており、ゲノムを解析することによって病気の原因を知ったり、治療法を選んでいくことを「ゲノム医療」と呼ぶそうです。
遺伝と健康問題は大きくかかわっており、メタボリックシンドローム ・糖尿病 ・高血圧 ・心筋梗塞・肺がん・骨粗鬆症・アレルギー・乳がん ・アルツハイマー病など様々な病気になりやすい遺伝子を持つかどうかの検査を受けることができるそうです。
どんなに健康に良いといわれる食べ物であっても、人によっては健康に悪い食べ物がありますが、遺伝子検査を受けることによって、様々なメディアの情報に踊らされることなく、自分にとっては安全といわれる食べ物を選ぶことができるようになるはずです。
ただ、遺伝子検査をすることによって、病気のリスクを下げる期待ができる一方、遺伝子情報は究極の個人情報ともいえるため、その扱いには慎重にならざるを得ませんので、遺伝子情報を守るテクノロジーがカギになってくるのではないでしょうか？
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（４）深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム
「データヘルス・ポータルサイト」に6773万人分の健康診断、医療費、生活習慣などのデータを統合｜#東大 によれば、東京大は、国内６７７３万人分の健康診断、医療費、生活習慣などのデータを集計した分析・支援するウェブサイト「データヘルス・ポータルサイト 」を運用するそうです。
厚生労働省、個人の医療データの一元管理で医療の効率化目指す ２０２０年度から では、厚生労働省は、過去の病院での治療歴や薬の使用状況、健診結果など様々な情報を一元化したデータベース「ＰｅＯＰＬｅ（ピープル）」（仮称）を２０２０年度からの運用を目指すということについて取り上げましたが、今回、１３９９の健康保険組合（２９４６万人）と、中小企業の全国健康保険協会（協会けんぽ、３８２７万人）が持つデータを統合し、今後は、１８８０ある市町村国民健康保険（３２９４万人、国保組合含む）も加入も検討することから、ほぼ全国民がデータヘルス・ポータルサイトに参加することになり、医療・健康・介護を把握できるプラットフォーム作りの基盤となりそうです。
ICT医療においては、ICTを活用した個人の健康管理がスタートであり、カギとなります。
医療・健康分野におけるICT化の今後の方向性 （平成25年12月、厚生労働省）によれば、
健康寿命を延伸するためには、ICTを利用した個人による日常的な健康管理が重要
だと書かれています。
ICTとは、Information and Communication Technology(インフォメーション・アンド・コミュニケーション・テクノロジー：情報通信技術)の略です。
ICTを活用した医療分野への活用の例としては次の通り。
電子版お薬手帳や生活習慣病の個人疾病管理など患者・個人が自らの医療・健康情報を一元的、継続的に管理し活用する仕組み
地域包括ケアシステム（電子カルテ情報を地域の診療所が参照する）
ICTを活用してレセプト等データを分析し全国規模の患者データベースを構築し、疾病予防を促進
参考画像：「新産業構造ビジョン」 （2017/5/29、経済産業省）｜スクリーンショット
経済産業省の「新産業構造ビジョン」によれば、個人が自らの生涯の健康・医療データを経年的に把握するため、また、最適な健康管理・医療を提供するための基盤として、健康・医療・介護のリアルデータプラットフォーム(PHR：Personal Health Record)を構築し、2020年度には本格稼働させていくことが必要と提案されています。
NAMでは、深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステムを開発するということでしたが、エストニア、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用すべく試験運用中｜日本で導入するにはどのようなことが必要か？ によれば、エストニアでは、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用すべく試験運用が行なわれているそうです。
【参考リンク】
医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用するとどう変わるのでしょうか？
Estonia prescribes blockchain for healthcare data security ｜Health Matters（2017/3/16、pwc）を参考にまとめてみます。
●個人の医療情報・健康記録を安全に保管することができる
First, health records can be stored securely in a ledger on which all participants (health professionals, patients, insurers) can rely.Doctors, surgeons, pharmacists and other medical professionals all have instant access to an agreed set of data about a patient.
ブロックチェーン技術を活用することで医療情報の偽造・改ざんを防止すると同時に、暗号化技術によって非常に重要な情報である個人の医療情報・健康記録を安全に保管することができます。
これまでは医療情報のような個人情報は巨大な仲介役が管理していましたが、ブロックチェーン技術を活用すれば、そのデータは自分が管理することができるようになります。
データを企業に受け渡すことでサービスを利用している現代ですが、ブロックチェーンが浸透すれば、自分の情報を自分でコントロールすることができるようになるのです。
●医療従事者が患者のデータに即座にアクセスできる
必要な情報だけを医療従事者が即座にアクセスすることができるようになります。
あまりなりたくはないものですが、病気や事故になったとしても、即座に医療従事者がそのデータにアクセスすることにより治療が受けられるようになるわけです。
Its Patient Portal gives citizens access to medical documents, referral responses, prescriptions, and insurance information.Individuals can also use the Portal to declare their intentions regarding blood transfusions and organ donation.
エストニアの患者ポータルでは、医療文書・処方箋・保険情報にアクセスができ、輸血や臓器提供に関する意向も宣言することができるそうです。
つまり、まとめると、医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用することにより、次のような変化が起こります。
医療情報の偽造・改ざんを防ぐ
個人の医療情報・健康記録を安全に保管
医療情報などの個人情報が自分の手に戻ってくる
患者や医療従事者が医療情報に即座にアクセスできる
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■まとめ NAMは、AIを活用した問診ボット、機械学習を利用した疾患予測システムなど医療業界向けAIサービスの研究開発費用などへの資金に充てるため、ICO（イニシャル・コイン・オファリング＝仮想通貨技術を使った資金調）を実施し、100億円の資金調達を目指すそうです。
NAMはAIとブロックチェーンを組み合わせるなどして、現在の医療システムに変革を起こすことを目指しています。現代の医療システムにおいて、特に患者のカルテ連携や医療費の請求サイクルの構造を見直し、問題の解決を図ります。NAMの提供するシステムはカルテ連携から、僻地医療、医師間の連携、最先端のAIモデルの導入などの基盤となるシステムであり、次世代の医療に大きな成果を上げられると考えています。本システムをプラットホームとして拡張するには、複数の病院との連携、サーバーの強化、人材の確保を含めた莫大な開発費用と設備費用が必要です。
気になるのは「お金」の問題ではなく、先程紹介したような（１）人工知能(AI)を利用した問診ボット、（２）機械学習を利用した疾患予測モデル、（３）人工知能(AI)が推薦する健康食品、（４）深層学習とブロックチェーンを使った次世代カルテシステム、というような幅広い分野に向かっていくために必要な人材が集まるのかという点と政府・企業・医療機関とのパートナーシップを築けるかどうかではないでしょうか？
●人材の面
いま、世界の大企業は「AI人材」を食い尽くそうとしている
（2016/1/3、WIRED）
ここ数年の間に、大手企業は、聞いたこともないような多くのAIスタートアップを先を争って手に入れてきた。ツイッターは、Mad Bit、Whetlab、Magic Ponyを買収した。アップルはTuriとTuplejumpを手に入れた。Salesforceは、MetaMindとPrediction I/Oを獲得し、IntelはNervanaを獲得した。そしてこれはリストのほんの一部にすぎない。
買収を行っているのは、ソフトウェア会社やインターネット企業だけではない。AIをフィジカルなプロダクトに取り入れているサムスンやGEのような大手企業もまたしかりである。
大手企業がAIスタートアップを買収することで人材の確保をおこなっており、その人材プールはすでにはほとんど残っておらず、企業によってはそうした人材を確保できないということも起きています。
機械学習技術を構築するのは、標準的なソフトウェアエンジニアリングとはまったく異なり、コーディングすることよりもむしろ、膨大な量のデータから結果をうまく引き出すことが必要だからだ。
普通のプログラマーではダメなのだそうで、データサイエンティストが求められているようです。
ヘルスケア分野でIOTを活用する実証実験開始｜IOTで市民の健康データを取得し、新サービス創出、雇用創出、生活習慣病の予防を目指す｜会津若松市 によれば、福島県会津若松市がヘルスケア分野でIoTを活用したプラットフォーム事業の実証実験を開始し、スマホアプリやウェアラブルデバイスなどから取得した市民の様々な健康データを集約し、オープンデータ化し、そのデータを活用して新サービスの創出、データサイエンティストなどの雇用創出、医療費の削減などを目指していくとお伝えしましたが、「データサイエンティスト」という職業は現在最も必要とされる人材といえるのではないでしょうか。
AIによって雇用が減っていくのではないかという不安を抱えている人もいると思いますが、AIが活用されるような分野、より具体的には大量のデータから必要な情報を引き出すことが必要とされる分野では人材の取り合いが行なわれているのです。
参考画像：人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ （2017/3/31、人工知能技術戦略会議）｜スクリーンショット
AI分野に対する人材が不足していて、2020年には国内で約4万8000人が不足するという調査（経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」（平成28年3月、委託：みずほ情報総研株式会社））もあるそうです。
AI人材が約5万人不足、東大阪大のAI講座は即戦力育成の呼び水となるか
（2017/7/31、MONOIST）
2017～2019年度で総額約2億2000万円を投資し、3年間で250人以上のAI人材を育成する計画だ。
政府が2016年度に立ち上げた「人工知能技術戦略会議」では、AIの研究開発や産業化を担う人材育成を重視している。
AI人材の即戦力を育成することが急務となる中、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は、電機や機械など製造業を中心にAI（人工知能）分野の即戦力人材を育成する特別講座「AIデータフロンティアコース」を、大阪大学と東京大学に開講すると発表しました。
【参考リンク】
参考画像：人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ （2017/3/31、人工知能技術戦略会議）｜スクリーンショット
産業化ロードマップを実現するためには、3つの知識・技能を有する人材を育成することが求められるそうです。
１．人工知能技術の問題解決（AIに関する様々な知識、価値ある問題を見付け、定式化し、解決の道筋を示す能力）
２．人工知能技術の具現化（コンピュータサイエンスの知識、プログラミング技術）
３．人工知能技術の活用（具体的な社会課題に適用する能力）
AI分野に対する人材が不足していて、2020年には国内で約4万8000人が不足するという調査もある中、その人材を育成することにも取り組んでいるようですが、こうした人材は世界中から取り合いになるでしょうから、その点が気になるところです。
●パートナーシップの面
もう一つは、政府・企業・医療機関などとのパートナーシップを築くことができるかという点です。
例えば、機械学習において重要なのは、どれだけ多くのデータを用意できるかにあり、つまりはデータを持つ医療機関などと連携できるか、が挙げられます。
ブロックチェーンがインフラとなるためには、政府や行政、企業の連携との連携は欠かせないものになります。
『サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る』（著：スティーブ・ケース）では、第三の波（あらゆるモノのインターネット）によって、あらゆるモノ・ヒト・場所が接続可能となり、従来の基幹産業を変革していく中で、企業や政府とのパートナーシップが重要になると書かれています。
第二の波では、インターネットとスマートフォンの急速な普及によってソーシャルメディアが激増し、盛況なアプリ経済が誕生した。その中でもっとも成功を収めたスナップチャットやツイッターのような企業は、小規模なエンジニアリング・チームからスタートして一夜にして有名になり、第一の波の特徴であったパートナーシップをまったく必要としなかった。しかし、こうしたモデルは現在がピークであり、新たな時代は第二の波とはまったく違う―そして最初の波とよく似た―ものになることを示す証拠が増えている
ブロックチェーンが次のレイヤーになると、社会は大きく変化をしていきますが、社会問題を解決する手段として、一人の力ではなく、これからますますいろんな人たちとのパートナーシップが重要になってくるでしょう。
最後にこの言葉をご紹介したいと思います。（アフリカのことわざなのだそうです）
別所哲也（俳優） ｜有名人の英語ライフ｜TOEIC SQUARE
「If you go fast, go alone. If you go further, go together. （早く行きたければ、一人で行きなさい。より遠くへ行きたいのであれば、みんなで行きなさい）」
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