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ディープラーニング×医療|deep learningでがんを見つける?|がん検診を人工知能が行なう時代になる!?




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■がん検診を人工知能が行なう時代になる!?

Enlitic
Enlitic

参考画像:The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels|YouTubeスクリーンショット

がん検診は人工知能で!Deep Learningが悪性腫瘍を見逃さない

(2015/8/5、ITpro)

人工知能をがん検診に応用することで、悪性腫瘍を高精度で見つけ出す技術の開発が進んでいる。メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出す。

人工知能をがん検診に活用する技術の開発が進んでいるそうです。

■ディープ・ラーニングでがんを見つける?

サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している。イメージデータをDeep Learningの手法で解析し、病気を判定する(上の写真)。イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われる。検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定する。

今回紹介したEnliticのシステムは、おそらくディープ・ラーニングの手法で組織構造の特徴を学習させ、被験者の組織画像から悪性腫瘍があるかどうかを組織構造の特性から探し出すものだと思われます。

The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels




■ディープ・ラーニングとは?

ディープラーニングとはそもそも何なのでしょうか?

「コンテンツの秘密」(著:川上量生)では、ディープラーニングのことをこのように説明しています。

ディープ・ラーニングとは、簡単に説明すると、なにかを学習するときに、いちどに全部を学習するのではなく、基礎から応用へと何段階かに分けて学習するような学習方法のことです。

ディープ・ラーニングとは、多くの段階に分けて学習を行うことのようですが、具体的にはよくわかりません。

天才プログラマーが予測する「AIが導く未来」 人間の「なんとなく」は合理的に判断される

(2017/8/24、東洋経済オンライン)

言い方を変えると、今までのコンピュータによる最適化の能力では、答えは基本的に1つしかない。それがディープラーニングだと、答えがそもそもないのです。「確たる答えはないけど、なんとなくこう」っていうのがディープラーニングです。

人工知能の動向(2016/3/17、NRI)では、機械学習とディープラーニングの違いについて次のように紹介しています。

従来の機械学習とディープラーニングの違い
従来の機械学習とディープラーニングの違い

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

従来の機械学習とは、人間が特徴を定義するため、複雑な特徴を表現できないという弱点があります。

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の一つで、人工知能が学習データから特徴を抽出、つまり、AI自身がデータからルールと知識を獲得していく方法です。

Machine Learning and Human Bias|YouTube

機械学習において重要なことは、多くの学習データを用意することなのですが、例えば、Googleは、機械学習用データを集めるために、落書きをしてもらうサービスを提供しています。

【参考リンク】

ビッグデータとは何か|平成24年版情報通信白書|総務省によれば、ICT(情報通信技術)の進展により、多種多量なデータ(ビッグデータ)を生成・収集・蓄積することが可能になったのですが、このことも機械学習が注目されるようになった背景としてあります。

ディープラーニングは「音声認識」「画像認識」「言語処理」などで用いられていて、画像認識に関しては、例えばECサイトでの商品画像による商品検索に活用されているそうです。

AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用
AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

Enliticの場合は、レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などの画像データをディープラーニングで学習させ病気を判定することに活用していると考えられます。

→ AI(人工知能)と機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違いとは? について詳しくはこちら

■IBMのWatsonとの違いは?

IBM Watsonは、人工知能を医療分野に応用し成果を上げているが、Enliticのアプローチとは大きく異なる。Watsonは、Cognitive Computingと呼ばれ、大量のデータから意味を引き出すことを目的とする。医学論文や臨床試験結果など、大量のドキュメントを読み込み、そこから治療に関する知見を得る。医師が治療方針を決定する際に利用する(上の写真)。

一方、Enliticは、Deep Learningの手法でメディカルイメージを解析し症状を判定する。イメージ解析ツールとして位置づけられ、医師の視覚として活躍している。さらにDeep Learningの特性とし、高速で学習する能力を備えている。つまりEnliticは、短時間で熟練医師を超える能力を獲得する。両者共に人工知能を医療分野に適用しているが、そのアーキテクチャーは大きく異なる。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

同じ人工知能を活用するシステムといっても、がん治療に対するアプローチは全く違っています。

しかし、人工知能「Watson」に医療画像解析を追加|IBM、Merge Healthcareを10億ドルで買収によれば、IBMは、医療用画像解析技術をMerge Healthcareを買収することで、Watsonに医療画像分析の機能を追加しようとしていると思われるので、その違いは小さくなるかもしれません。

■まとめ

今後は、人工知能を医療に活用されるようになり、IBMのWatsonとEnliticのような画像診断を組み合わせたものもできてくるでしょう。

大事なことは、より多くの患者のデータを得て、より精度の高いシステムを作り上げることです。

そのためには、病院同士が連携して、データを共有していくことが大事になっていくのではないでしょうか。







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保険とIoTを融合した健康増進サービスの開発に注目!|ウェアラブルデバイスをつけて毎日運動する人は生命保険・医療保険の保険料が安くなる!?




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■医療費削減は健康保険料の多くを負担する企業にとっては重要な問題

Nike Pro runner

by Simon Thalmann(画像:Creative Commons)

2015年度の医療費は41.5兆円|高齢化や抗がん剤などの高額な新薬が増えているによれば、高齢化や抗がん剤などの高額な新薬が増えていることによって、2015年度の医療費は昨年度に比べて3.8%増えて、41.5兆円となったそうで、今後も医療費は増えていく予想がされています。

日本では、国が医療費を削減するために、健診の数値が改善した人には健康保険料を安くする仕組みを検討していて、医療費を減らすことは企業だけではなく国の財政を守るためにも重要な問題となっています。

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アメリカでも同様の問題があり、特にアメリカでは雇用主が従業員の健康保険料を負担することが多く、肥満など健康が悪化することによる医療費の増大は問題となっています。

以前紹介したホールフーズ・マーケットを例にあげると、米流通大手ホールフーズ・マーケットでは、医療費の削減のために、従業員へのダイエット支援を行い、ダイエットや健康の改善を行うと報酬が得られるような制度を設けているそうです。

社員割引でダイエット応援|従業員が健康を改善することで企業の医療費の削減につながる|米WHOLE FOODS MARKET(2009/12/9)

同社は従業員を対象とした自社運営の健康保険に2008年で1億5000万ドル(約130億円)を費やしている。今回の計画は医療費の給付節減を狙ったものだ。

<中略>

すでに同社は、肥満や2型糖尿病など危険度の高い健康問題を抱えている従業員に対し、療養所での治療制度を提供している。

具体的な数字は挙げられなかったが、マッケイ氏によると5~10日間の治療で1人当たり数千ドルの経費がかかっているという。

多額の医療費(医療保険料)を企業が負担しているそうで、今回の取り組みにより、従業員が健康を改善してくれることで、企業の医療費の削減するのが目的だということです。

医療費削減は健康保険料の多くを負担する企業にとっては重要な問題になっており、米保険会社はスマホで健康管理する契約者の保険料を優遇するサービスを開発している!?(2015/2/21)では、米国の保険会社はスマホで健康管理する契約者の保険料などを優遇するサービスを開発しているとお伝えしましたが、健康に関するデータをウェアラブルデバイスで集め、それを保険契約に盛り込むというのは、今後いろいろな企業で行われるようになるかもしれません。

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■保険とIoTを融合した健康増進サービスの開発に注目!

実際、日本でも同様の取り組みが行なわれているようです。

健康増進に向けた共同ビジネス展開の開始について~日本における健康増進への取組み~

(2016/2/8、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社ニュースリリース)

●約 3,000 人の社員の健康増進を後押しするために、2016 年 4 月より、フィットビット・ウェルネス※1 を導入し、心拍数計測が可能なフィットビット社製ウェアラブル端末“Charge HR”※2等を配布する取組み。

●健康保険組合との連携のもと、社員の健康情報とフィットビット社製ウェアラブル端末を通じて収集できる活動データをもとに、疾病と活動データの因果関係を分析する取組み。

●お客さまの健康増進を後押しするため、一部の保険契約者さまにフィットビット社製ウェアラブル端末を貸与し、お客さまの同意のもと、革新的な保険商品の開発検討に資する活動データを収集する取組み。

損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社はFitbitを導入し、健康と運動データとの関係を分析する取り組みを行い、今後の新しい保険商品の開発を検討しているそうです。

■ウェアラブルデバイスをつけて毎日運動する人は生命保険・医療保険の保険料が安くなる!?

202×年 空想保険

また、ライフネット生命が考える、2020年代の近未来の生命保険のサービスを映像にしてみた動画によれば、運動をした特典として保険料の割引が行なわれていたり、病気の治療に密接に関わるようになることを予想しています。

フィットネストラッカーのデータから心房細動は脳卒中によるものと判断され救われたケースがあるによれば、すでにフィットネストラッカーをつけている人の心拍数のベースラインと異常値のデータを参考に病気を判断したケースがありました。

Fitbitのおかげ。世界初、フィットネストラッカーが人命救助

(2016/4/20、ギズモード)

患者の検査の際に、腕に付けるアクティビティトラッカー(Fitbit Charge HR)を着用していることが確認されました。それは患者のスマートフォン上のアプリケーションと同期されており、フィットネス・プログラムの一環として彼の心拍数が記録されていました。このアプリケーションを患者のスマートフォンを通じて閲覧したところ、彼の心拍数のベースラインが毎分70から80回であり、脳卒中が発生した大体の時間において突如、持続して毎分140から160回の幅へと上昇していたことが分かりました。心拍数はジルチアゼムを投与するまで上昇した状態が続きました。

Fitbitのデータのおかげで、心房細動は脳卒中によって引き起こされたものであり、電気的除細動を行って良いことが確認されたということです。

フィットネストラッカー「Fitbit Charge HR」に記録されている心拍数のデータを参考に、医師は心房細動は脳卒中によって引き起こされたと判断し、電気的除細動を行なったそうです。

これまでにもウェアラブルデバイスを付けた人の命が救われたケースがいくつかニュースで取り上げられていますし、大学や企業も積極的に研究を行っています。

今後は、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社のように、ウェアラブルデバイスを配布し、運動量などの生体データを収集し、病気との関係を分析する取り組みにますます注目が集まっていくのではないでしょうか。

例えば、ウェアラブルデバイスから得られるデータにより、運動をする機会が多い人が病気になるリスクが低いということがわかったとするならば、それに対応した新しい保険商品(例:ウェアラブルデバイスをつけて、毎日運動をしている人は保険料が安くなる)の開発が検討されるかもしれません。

これには、ユーザーにもメリットがあり、運動をすることによって保険料が安くなるのであれば、もっと運動する機会を増やすことにもつながるでしょう。

積極的に計画・実行する人はがん・脳卒中・心筋梗塞の死亡リスクが低い|国立がん研究センターで紹介した国立がん研究センターによれば、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の行動をとる人は、そうでない人に比べて、がんで死亡するリスクが15%低く、また、脳卒中リスクが15%低く、脳卒中心筋梗塞などで死亡するリスクが26%低いという結果が出たそうです。

その理由としては、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の人は、がん検診や健康診断を受診するため、病気の早期発見につながり、病気による死亡リスクが低下して可能性があるようです。

また、可能性としては、PHYSIO HEALTH|従業員向けの健康コーチをするモバイルヘルスプラットフォームのような、雇用主の健康保険料に対するコストを減らし、健康奨励プログラムに励む従業員に報酬を与えるシステムを企業と保険会社が組み合わせるということもあるのではないでしょうか。

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そのほかにも、様々な予防医療に取り組んだ人には保険料が安くなるといった保険商品も考えられそうです。

医療費削減は健康保険料の多くを負担する企業にとっては重要な問題になっており、健康に関するデータをウェアラブルデバイスで集め、それを保険契約に盛り込むというような、保険とIT(IoT/ウェアラブルデバイス/AI)を融合した健康増進サービスの開発は今後ますます活発になるのではないでしょうか。







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郵便番号のほうが遺伝子よりも健康に影響する?|「病気の上流を診る医療」|TED




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■郵便番号のほうが遺伝子よりも健康に影響する?|「病気の上流を診る医療」|TED

リシ・マンチャンダ at TEDSalon NY2014 病気の上流を診る医療

(August 2014、TED)

このより良いケア―ERへ行く回数を減らし より良い健康へと導いた 私達が試みた治療法とは どういったものだったのでしょうか それは ごく単純に「貴女は どこにお住まいですか?」 という質問から始まったのです しかしもっと重要なことは ベロニカやその他彼女のような 何百人もの患者に 南LAのような場所で 健康や 不幸なことに時には 病気の原因となる地域事情について 必ず質問するという システムを導入したことです

今回紹介するTED Talkで話すリシ・マンチャンダは、医師の仕事は患者の症状を治療するだけでなく、病気の根本原因を突き止めることであり、現在の医療システムの考え方を変えて、医師たちに「上流で起こる」要因、例えば栄養価に乏しい食事、過酷な仕事、新鮮な空気の不足などといった私達が生活をして、働き、食事や睡眠をとり、学び、遊ぶ、私達の生活の大半を過ごす場所を改善することによって、病気を未然に防ぐことを呼びかけています。

郵便番号の方が遺伝子よりも 健康に影響するということです また 郵便番号が私達の 遺伝子コードの形成に影響することが 分かってきています 後成的遺伝学(エピジェネティクス)の科学では 文字通りDNAが形成されている複雑な仕組みや 晒されている住環境や労働環境により スイッチを切り替える遺伝子の 分子メカニズムに目を向けています

郵便番号(どのような住環境・労働環境で過ごしているか)が健康に影響を与え、また、遺伝子コードの形成に影響することが注目されているそうです。

エピジェネティクスとは?意味|簡単にわかりやすくまとめました【入門編】|人生は「生まれ」か「育ち」かだけで決まるわけではない!|WHAT IS EPIGENETICS? LIFE IS NOT DETERMINED ONLY BY ‘NATURE’ OR ‘NURTURE’!によれば、母親がDNAの全く同じ子供たちを持ったとしても、妊娠中に食べた食事や喫煙といった行動によって、子供たちの健康に違いが現れる可能性を示唆しています。

もう一つ、エピジェネティクスにおいて重要なポイントは、エピジェネティック・マークが伝搬するのは妊娠中の母親から胎児へだけでなく、マークが卵子/精子の遺伝子に定着すると、孫、ひ孫というように世代から世代へと遺伝することです。

つまり、このことはライフスタイルが数世代先の子孫に影響するかもしれないと考えられます。

そこで、これから必要になるのは、上流での治療を行う専門医です。

上流での治療を行う専門医とは 健康は 私達が住み 働き 遊ぶ場所から始まることを 理解している医療専門家で その理解にとどまらず 彼らの診療所や病院で 上流で病気を食い止める システムを作るのに 必要な手段を行使し 診療所外で患者が 必要とする人的資源や リソースと彼らを 結びつけることのできる人のことです




■病気の上流を診る医療システムを阻む3つの課題とは?

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by U.S. Department of Agriculture(画像:Creative Commons)

しかし、このシステムを作るためには3つの課題があります。

1.病気の予防には医療費が支払われない

一つは そうしたことに 医療費が支払われません 医療の場では しばしば 質よりも量に対価が払われます 通常 医師や病院は 提供した処置の数に対して報酬を受けるため 必ずしも健康の回復の度合いが 評価されている訳ではありません

予防医療が広がることで、自分の健康状態を天気予報を見るようにダッシュボードで見て予測できるような未来になる!?で紹介した在日米国商工会議所(ACCJ:The American Chamber of Commerce in Japan)と欧州ビジネス協会(EBC:European Business Council in Japan)は、持続的な経済成長を促すことを目的に、健康寿命を延ばし病気による経済的負担を軽減するための政策を提言した「ACCJ-EBC医療政策白書2017年版」を共同で発表し、病気の予防や早期発見、早期治療を柱とする「予防型医療」への転換の重要性を訴えています。

予防医療に注目が集まっていますが、ポイントとなるのは、病気の予防に対して医師たちのインセンティブが不足するのではないかという点です。

介護報酬での改善インセンティブで賛否分かれる|「要介護度の改善=自立支援の成果」には6割が否定的|『自立支援への改善インセンティブの導入』に対するケアマネジャーの意識調査結果によれば、介護に携わる人の気持ちを考えると、自立支援を目指すという方向性はよかったとしても、評価基準があいまいであることなど、介護事業者の実態と自立支援の評価制度・基準にギャップがあることにより、要介護度の改善を自立支援の成果ととらえることについては約6割が否定的という結果となりました。

つまり、「病気の上流を診る医療」を実現するためには、病気の予防につながる医療を行った医師や病院・医療機関に医療費の代わりになるインセンティブが得られる仕組みを作り上げる必要があります。

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2.医師は患者の住まいや職場が重要であるとわかっていても、実際に質問しない

千人以上の米国の医師の間で 行われた最近の調査では その80%が 患者達が抱える上流での 問題について それらは患者たちの健康問題と 同じ位 重要だと 分かっていると実際に言いました このように上流の問題の重要性について 意識が浸透しているにも関わらず たった5人に1人の医師しか 「この問題に手を付け 健康状態を根本から改善できると思う」 と答えないのです

栄養価に乏しい食事、過酷な仕事、新鮮な空気の不足などの「上流で起こる」要因が健康に及ぼす影響を医師たちは理解していても、その問題を実際に対応する人が不足しているため、その質問を問いかけることがないそうです。

3.上流での対応を行なう人が不足している

ある推計によると 20から30の臨床医につき 上流を診る者が1人 必要なのです 例えば米国ではそれが 2020年までに2万5千人の 上流診断士が必要だということになります

例えば、住環境が病気を悪化させる原因である場合には不動産業界の人材と医師が連携を持つことがこの問題の解決につながるかもしれません。

ネットカフェ寝泊まり利用、「住居なし」25.8%!|ネットワーク格差の視点から考えるで紹介した東京都が平成28年11月~平成29年1月に、インターネットカフェ・漫画喫茶・サウナ等502店舗を対象に行なった調査によれば、ネットカフェに寝泊まりしている人の中には「現在『住居』がなく、寝泊りするために利用」である者(=住居喪失者)は、25.8%であることがわかったそうです。

生活が安定しないことから住居がないという人の場合には、平成27年4月から始まった、さまざまな困難の中で生活に困窮している人に包括的な支援を行う「生活困窮者自立支援制度」を利用して、相談を行ない、支援を受けるということもできるそうです。

【参考リンク】

■まとめ

保険とIOTを融合した健康増進サービスの開発に注目!|ウェアラブルデバイスをつけて毎日運動する人は生命保険・医療保険の保険料が安くなる!?では、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社はFitbitを導入し、健康と運動データとの関係を分析する取り組みを行い、今後の新しい保険商品の開発を検討しているというニュースを取り上げましたが、保険会社各社が健康状態や生活習慣改善の取組みを考慮して保険料が設計される「パーソナル保険」の開発に取り組んでいるようです。

また、第一生命が取り組む「InsTech」とは?|保険(Insurance)とテクノロジー(Technology)|医療ビッグデータの解析・健康な人ほど得をする保険商品の開発では、PHYSIO HEALTH|従業員向けの健康コーチをするモバイルヘルスプラットフォームのような、雇用主の健康保険料に対するコストを減らし、健康奨励プログラムに励む従業員に報酬を与えるシステムを企業と保険会社が組み合わせるということもあるのではないかという予測を紹介しましたが、実際にこうした取り組みが始まったようです。

「健康ポイント制度」に医療費を抑制する効果があることが初めて実証されるによれば、運動や検診など健康づくりに取り組んだ人がポイントを受け取って商品券などに交換する「健康ポイント制度」に、医療費を抑制する効果があることが初めて実証されたそうです。

【関連記事】

積極的に計画・実行する人はがん・脳卒中・心筋梗塞の死亡リスクが低い|国立がん研究センターで紹介した国立がん研究センターによれば、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の行動をとる人は、そうでない人に比べて、がんで死亡するリスクが15%低く、また、脳卒中リスクが15%低く、脳卒中心筋梗塞などで死亡するリスクが26%低いという結果が出たそうです。

その理由としては、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の人は、がん検診や健康診断を受診するため、病気の早期発見につながり、病気による死亡リスクが低下して可能性があるようです。

【未来ビジョン】今後「生命保険業界の未来」はどうなる?|遠隔医療・予防医療・個人情報を一カ所に集約するサービスでも紹介しましたが、これからは保険会社の立ち位置が「病気になってからの保険」ではなく、「予防のための保険」というものになってきていることから、保険会社が予防医療における大事なプレーヤーになっていくかもしれません。

1.病気の予防に医療費を支払う仕組みができる、2.患者の住まいや職場について医師が尋ねるようになる、3.上流の対応を行なう人が増える、ことによって、予防医療は次のステップに進むと思いますので、どうすればこのアイデアが実現できるようになるのか、ぜひみなさんもいっしょに考えてみてくださいね。







【関連記事】
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「少子高齢化による高齢化社会は日本にとってのビジネスチャンス(医療・介護など)になる!」と発想を転換してみない?




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■少子高齢化による高齢化社会

日本の人口の推移|平成28年版情報通信白書|総務省
日本の人口の推移|平成28年版情報通信白書|総務省

参考画像:少子高齢化の進行と人口減少社会の到来|平成28年版情報通信白書|総務省スクリーンショット

少子高齢化の進行と人口減少社会の到来|平成28年版情報通信白書|総務省

総務省の国勢調査によると、2015年の人口は1億2,520万人、生産年齢人口は7,592万人である。。国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口(出生中位・死亡中位推計)によると、総人口は2048年に1億人を割り、2060年には8,674万人にまで減少すると推計されている

総務省の国勢調査によれば、日本では少子高齢化が進んでおり、生産人口が減少し、総人口も減少を始めています。

Population of Japan|日本の人口ピラミッド
Population of Japan|日本の人口ピラミッド

参考画像:Population of Japan|PopulationPyramid.net

2045年の人口ピラミッドを70-74歳代が最も多く、その下の若い世代はどんどん少なくなっていくと予想されます。

高齢化社会をイメージする図としてよく紹介されるのがこのような図です。

2000年は65歳以上1人を20-64歳3.6人で支える。2050年は65歳以上1人を20-64歳1.2人で支える。
2000年は65歳以上1人を20-64歳3.6人で支える。2050年は65歳以上1人を20-64歳1.2人で支える。

参考画像: [将来の税はどうなるの?] 少子・高齢化|国税庁スクリーンショット

高齢者が増えて子供が少なくなってしまう少子高齢化になると、その生活を支えることができなくなるとしてよくこのような図が紹介されます。

確かに、高齢者が増えると、税金が使われる医療、年金、介護などに必要なお金が増えます。

このブログでも、医療費が増加傾向にあることや国民皆保険が持続不能だと医師が答えたというニュース、75歳以上同士の「老老介護」初の30%超のニュース、老後のお金に対する不安のニュースなどに高齢化社会のネガティブな面についてこれまで取り上げてきました。

しかし、その一方で高齢化社会に対して、健康でいる期間を増やすことに取り組むといった明るい兆しのあるニュースも取り上げてきました。




■少子高齢化による高齢化社会は日本にとってのビジネスチャンスになる!?

Chance Cards

by Rich Brooks(画像:Creative Commons)

そして、もう一つの考え方として、高齢化社会をチャンスととらえようという動きも出ています。

例えば、大人用紙オムツの売上が子供用オムツの売上を追い抜いた!?|日本の紙おむつが国際規格化|高齢化社会がビジネスチャンスに変わる!?によれば、大人用紙おむつの評価方法に関する規格「ISO15621尿吸収用具―評価に関する一般的指針」が改訂し、欧米の「テープ止め型(体にテープで固定するタイプ)」ではなく、日本が提案する装着車の症状や生活環境に合わせたきめ細かい高齢者介護学科脳になるパンツ型やテープ止め型のおむつに吸着パッドを挿入するタイプなどを規格化されました。

つまり、世界に先行して高齢化社会に突入している日本は、医療費削減のアイデアやよりよい介護の方法を実行できる立場にあり、それらのやり方をスタンダードにすることができるというビジネスチャンスがあるのではないでしょうか?

また、こうした考え方を発展させれば、人間と機械(人工知能・ロボット)と一体化して、人間の能力を強化・拡張していくことによって、未来の社会基盤を構築していくことにもつながると思います。

この考え方は、ヒューマンオーグメンテーション(Human Augmentation)という暦本純一さんが提唱するコンセプトで、人間とテクノロジー・人工知能が一体化することで、知覚、認知、身体、存在感の4つの分野で人間の能力を強化・拡張していくIoA(Internet of Abilities:能力のインターネット)という未来社会基盤の構築を視野に入れた、最先端の研究を体系化していく学問領域です。

【関連記事】

https://twitter.com/ochyai/status/863280246140698624で落合陽一さんはAIやロボットなど自動化技術によって、高齢化社会で成長する方法を提案しています。

自立支援に軸足を置いた介護への移行|インセンティブ設計|介護現場での人工知能の導入加速
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利用者の生活の質の維持・向上と介護者の負担軽減を実現する介護ロボットの開発・活用促進|現場ニーズに基づく介護ロボット開発支援
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参考画像:新産業構造ビジョン(2017/5/30、経済産業省)

新産業構造ビジョン(2017/5/30、経済産業省)によれば、患者のQOLの最⼤化に向けて、⾼齢となっても⾃分らしく⽣きることの出来る「⽣涯現役社会」の実現に向けて、⾃⽴⽀援に向けた介護や質・⽣産性の⾼い介護の提供の実現が必要であるとして、ケアプラン作成を⽀援するAI(人工知能)や介護現場のニーズに基づいた介護ロボット(センサー含む)を開発・活⽤が必要になるとあります。

高齢化社会をベースにすると発想を転換すると、それに合わせたテクノロジーが生まれることによって、もしかすると、若者にとっても過ごしやすい社会になるかもしれませんし、すでにそうした兆しも見えています。

少子高齢化こそ新しいものを生み出すチャンスととらえると、また違った世界が見えてくるかもしれませんね。

The reasonable man adapts himself to the world; the unreasonable one persists in trying to adapt the world to himself. Therefore all progress depends on the unreasonable man.

- George Bernard Shaw (バーナード・ショー) -

理性的な人間(物わかりのいい人)は自分自身を世界に適応させる。
非理性的な人間(わからず屋)は世界を自分自身に適応させようと固執する。
それゆえに、すべての進歩は非理性的な人間のおかげである。

そして、少子高齢化問題における複数の問題を解決するためには、任天堂の宮本茂さんのような発想が役立つのではないでしょうか?

アイデアというのはなにか

(2007/8/31、ほぼ日)

「アイデアというのは複数の問題を一気に解決するものである」

問題となっている事象の根源を辿っていくと、
いくつもの別の症状に見える問題が
じつは根っこでつながってることがあったり、
ひとつを変えると、
一見つながりが見えなかった
別のところにも影響があって、
いろんな問題がいっしょになくなったりする。

一つの問題を解決しようとすると、「あちらを立てればこちらが立たず」というようなトレードオフの関係になってしまったり、問題の本質ではないものにフォーカスを当ててしまい、結局はまた問題が残ってしまうことがあります。

任天堂の宮本茂さんが生み出し、任天堂の岩田聡さんが広めたこの考え方を持つと見え方が変わってくるのではないでしょうか?







【老後の不安 関連記事】
続きを読む 「少子高齢化による高齢化社会は日本にとってのビジネスチャンス(医療・介護など)になる!」と発想を転換してみない?

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|「PeOPLe(ピープル)」




■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

健康医療に係るリアルデータプラットフォーム|ICTを活用した「次世代型保健医療システム」の整備|新産業構造ビジョン|経済産業省
健康医療に係るリアルデータプラットフォーム|ICTを活用した「次世代型保健医療システム」の整備|新産業構造ビジョン|経済産業省

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

<厚労省>個人治療歴を一元管理 医療効率化 20年度から

(2016/10/19、毎日新聞)

厚労省は提言を受け、データベースを「PeOPLe(ピープル)」(仮称)と名付け、20年度の運用開始を目指す方針を決めた。過去の病歴や薬の使用状況、健診の結果、介護の必要性などの情報が共有されれば、かかりつけ医以外の医療機関に搬送された場合に適切な治療を受けられたり、同じ薬の重複投与を避けられたりする。高齢化が進む中、地域の医療・介護の連携や災害時の治療、本人の健康管理などにも役立てられると期待される。

 また、集まったデータを匿名化して分析し、病気の原因解明や医薬品の安全対策、効率的な医療の実現などにも役立てる計画だ。

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を2020年度からの運用を目指すそうです。

個人データの一元化による期待と不安についてまとめてみます。

【期待】

●かかりつけ医以外でも適切な治療を受けられる

●同じような薬の重複が避けられる

  • 高齢者になると複数の病気にかかることが多い
  • 複数の医療機関・複数の薬局にかかる
  • 薬剤師は「お薬手帳」で患者がどんな薬を飲んでいるか把握するが、薬の重複がわかっても、薬の整理までは手が及ばない
  • 医療機関に問い合わせてもすぐに返事がもらえず、患者を待たせないため、処方箋通りに薬を渡せばよいと考える薬剤師がまだ多い
  • 薬の情報が、医師や薬剤師間で共有されていない

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●地域医療の連携

●災害時でも適切な処置が可能

「お薬手帳」を避難時に持ち出すことの有効性が熊本地震で再確認によれば、お薬手帳を見ることで、それまで要観察者リストから漏れていた人も病気の特定ができ、健康状態の悪化を防ぐことができたケースがある一方で、お薬手帳がないために、適切な薬の処方を判断に苦しんだケースもあったそうです。

【不安】

病気や健診の情報は特に慎重な扱いが求められる個人情報のため、集めたデータの保護の徹底や、万が一流出した場合の対策などが求められる。

個人データの一元化をするということは便利になると考えられる一方、そのデータが流失するリスクがあるため、そのデータを保護する対策が求められます。




■まとめ

Breaking the 4th wall

by Juhan Sonin(画像:Creative Commons)

厚生労働省による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の運用を目指していくそうです。

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
健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータプラットフォームの構築|新産業構造ビジョン|経済産業省
健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータプラットフォームの構築|新産業構造ビジョン|経済産業省

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。







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