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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?




■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

The promise of blockchain

by Sebastiaan ter Burg(画像:Creative Commons)

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】

その前に、ブロックチェーン技術について簡単な説明を行ない、なぜ医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用するのか?について紹介したいと思います。

ブロックチェーンについては「ブロックチェーン・レボリューション」(著:ドン・タプスコット/アレックス・タプスコット)の著者であるドン・タプスコットさんのTEDでのスピーチが一番印象に残ると思い紹介します。

Don Tapscott(ドン・タプスコット):ブロックチェーンはいかにお金と経済を変えるか|TED

ブロックチェーン・レボリューション ――ビットコインを支える技術はどのようにビジネスと経済、そして世界を変えるのか

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簡単に言うと、ブロックチェーンとは、中央管理者を必要とせず、全ての取引履歴をみんなで共有して、信頼性を担保するシステムといえばよいでしょうか。

ブロックチェーンとは
ブロックチェーンとは

参考画像:平成27年度 我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備(ブロックチェーン技術を利⽤したサービスに関する国内外動向調査)報告書概要資料(2016/4/28、経済産業省)|スクリーンショット

ブロックチェーン技術とは
ブロックチェーン技術とは

参考画像:平成27年度 我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備(ブロックチェーン技術を利⽤したサービスに関する国内外動向調査)報告書概要資料(2016/4/28、経済産業省)|スクリーンショット

【参考リンク】

私たちが今利用しているウェブを「情報のインターネット」だとすれば、ブロックチェーンが実現するものは「価値のインターネット」とも表現されたりもしています。

【関連記事】

このブロックチェーン技術に個人や企業・政府による関心が集まっており、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しようと試験運用が始まっているのです。

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。

「ブロックチェーン・レボリューション」(著:ドン・タプスコット/アレックス・タプスコット)では次のように表現されています。

ビッグデータの時代は終わり、プライベートな「リトルデータ」の時代がやってくるのだ。

●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。

エストニアで行われているような動きは日本でも始まっており、福岡市では市民の医療データと東京海上日動火災保険のデータを連携させるための実証事業を開始しているそうです。

ブロックチェーン技術の活用領域拡大に向けた実証事業を開始

(2017/1/24、東京海上日動火災保険プレスリリース)

具体的には、FDCの協力を得て福岡市域の医療機関と連携し、傷害保険金請求書に記載の医療機関に対し、ブロックチェーンを通じて入通院期間などの医療情報の提供を要求し、データ連携基盤を通じて医療情報等のデータを受領することで、医療情報に対するセキュリティを確保しつつ、保険金支払業務の簡略化、迅速化が可能かを検証します。

保険業務で扱われる秘匿性の高いデータ(契約内容・医療情報)のやり取りに対して、ブロックチェーン技術を活用することによって、セキュリティを確保しながら、事務手続きを効率化・簡略化・迅速化していくことが可能か検証していくそうです。

【参考リンク】




■まとめ

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

また、ブロックチェーン技術を活用すると医療・ヘルスケア分野では次のような変化が起こると考えられます。

「ブロックチェーン・レボリューション」(著:ドン・タプスコット/アレックス・タプスコット)

医療情報管理や病院の運営にブロックチェーンが活用され、医療記録、設備管理、薬剤や器具の発注と支払いなどが全て自動化される。

ただ、気になるのは新しいテクノロジーに対する不安・セキュリティへの懸念によって普及が遅れてしまう可能性があることです。

モバイル決済の現状と課題(2017年6月、日本銀行)によれば、モバイル決済利用状況が日本🇯🇵、アメリカ🇺🇸、ドイツ🇩🇪が約5%である一方、中国🇨🇳98.3%、ケニア🇰🇪76.8%であるそうです。

その理由としては、新興国のほうがインフラが十分でないことや現金を持つことへのリスクがあることによって普及しているということと、先進国では既存の方法で満足していたり、セキュリティに対する懸念や新しいテクノロジーのメリットが感じられないなどが挙げられています。

しかし、もしかすると、新しいテクノロジーを受け入れるか受け入れないかの心理的背景には各国の平均年齢が関係しているかもしれません。

35歳以降に発明されたテクノロジーに対しては自然に反すると感じられるというダグラス・アダムスの法則によれば、日本の平均年齢は46歳であるため、新しいテクノロジーであるブロックチェーン技術に対して不安を感じる人も出てくるかもしれません。

国全体で医療データの記録・管理にブロックチェーン技術を活用していくためには、テクノロジーに対するセキュリティやプライバシーに対する信頼性を上げる、簡単に利用できるように設定を簡単にしたりする、新しいテクノロジーであるブロックチェーン技術を使った医療管理システムのほうが便利であるということを認識させることが重要になってくるでしょう。







【参考ツイート】
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健康・医療・介護のPHRを基盤に、仮想通貨「Health Coin」を作り、健康増進行動を促すための報酬としてトークンを付与し、ヘルスケア関連費用として支払う仕組みを作ろう!




■健康・医療・介護のPHRを基盤に、仮想通貨「Health Coin」を作り、健康増進行動を促すための報酬としてトークンを付与し、ヘルスケア関連費用として支払う仕組みを作ろう!

stretch

by Adam McGuffie(画像:Creative Commons)

健康保険組合の4分の1超が2025年度に解散危機を迎える試算ー健保連|改善するために必要な2つのプランによれば、健康保険組合連合会(健保連)は、2025年度に団塊の世代が全て75歳以上となり、健保組合が高齢者医療に拠出するお金が急増するため、健康保険組合の4分の1超が解散危機を迎えるという試算を発表しました。

国民皆保険による医療、医師の半数「持続不能」|「#健康格差」を広げないために私たちができることで紹介した日本経済新聞社などが実施したアンケート調査によれば、医師の半数が国民皆保険による医療が「持続不能」と答えているそうです。

年齢階級別一人当たり医療費(平成25年度)
国民医療費の約2割が80歳以上の医療費であり、その多くを入院費用が占めている。(年齢階級別一人当たり医療費(平成25年度))

参考画像:不安な個人、立ちすくむ国家~モデル無き時代をどう前向きに生き抜くか~|経済産業省PDF

厚生労働省「人口動態調査」, 「医療給付実態調査報告」, OECD Health Data 2014 OECD Stat Extractsによれば、国全体医療費の23%(9.2兆円)が80歳以上の医療費であり、その多くを入院費用が占めているそうです。

つまり、高齢化は今後も進んでいき、医療費の増大が見込まれることから、健康保険組合の財政が悪化していく傾向は変わりないでしょう。

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

そこで考えたのが、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)を基盤として、銀行や保険会社、企業が行なっている健康改善するともらえるポイントや割引を共通化して、新たな仮想通貨・電子マネー「Health Coin」を作り、健康増進行動を促すためのインセンティブ(トークンを報酬として付与する)が与えられ、トークン(電子証票)を受け取った患者は医療などのヘルスケア関連の費用として支払うことができるというアイデアです。

最近では、健康改善するとポイントがもらえる制度であったり、健康な人の保険料が割引される保険などができています。

ただその制度は企業独自の仕組みであり、他では使えないのがデメリットです。

それをすべて共通化し、クレジットカードについてくるポイントのように使うことができるようになれば、便利になると思いませんか?

健康ポイントが仮想通貨・電子マネーとして使えるようになれば、健康的なライフスタイルを積極的に行うことで医療費の削減にもつながるでしょうし、ポイントが付与されることで老後資産が形成できないという老後に対する不安も少なくなっていくのではないでしょうか。

そして、健康であるということは医療費も安くなります。(メタボ追跡指導を受けた人は医療費が2割安い!

個人としては、健康であることが資産となることによって、モチベーションが高まり、健康的な良い生活習慣を維持することにつながると考えられますし、企業としては、健康経営を実現しつつ、様々な企業がヘルスケア業界に参加することで経済が活性化することが期待されますし、国としても医療費が低くなることが期待され、Win-Win-Winの関係、三方良しの政策となります。







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ロボットが人間と触れ合う分野(医療・介護)で役立つ!?人工筋肉(ソフトアクチュエーター)を開発|コロンビア大学




■ロボットが人間と触れ合う分野(医療・介護)で役立つ!?人工筋肉(ソフトアクチュエーター)を開発|コロンビア大学

ロボットが人間と触れ合う分野(医療・介護)で役立つ!?人工筋肉(ソフトアクチュエーター)を開発|コロンビア大学
ロボットが人間と触れ合う分野(医療・介護)で役立つ!?人工筋肉(ソフトアクチュエーター)を開発|コロンビア大学

参考画像:Soft Materials for Soft Actuators|YouTubeスクリーンショット

参考画像:Soft Materials for Soft Actuators|gifs.com

One Step Closer to Lifelike Robots

(2017/9/19、Columbia University)

The new material has a strain density (expansion per gram) that is 15 times larger than natural muscle, and can lift 1000 times its own weight.

<中略>

It was tested in a variety of robotic applications where it showed significant expansion-contraction ability, being capable of expansion up to 900% when electrically heated to 80°C.

コロンビア大学の研究者が開発したのは、3Dプリンタで作る人工筋肉で、温度を80度まで上げると900%膨張し、また自重の1000倍の重量のものを持ち上げることができるそうです。

Unlike rigid robots, soft robots can replicate natural motion—grasping and manipulation—to provide medical and other types of assistance, perform delicate tasks, or pick up soft objects.

剛性のロボットよりも柔軟な材料で作られるソフトロボットは、人間と触れることがある領域(例えば、医療やそのほかの支援)や細かい作業や柔らかいものを拾うなどといった場面での活躍が期待されます。

Soft Materials for Soft Actuators

【参考リンク】

  • Aslan Miriyev, Kenneth Stack & Hod Lipson Soft material for soft actuators Nature Communications 8, Article number: 596 (2017) doi:10.1038/s41467-017-00685-3




■人工筋肉の他のアイデア

●ナイロン素材の人工筋肉繊維

Muscles made of nylon

Nylon fibers made to flex like muscles

(2016/11/23、MIT)

Now, MIT researchers have come up with one of the simplest and lowest-cost systems yet for developing such “muscles,” in which a material reproduces some of the bending motions that natural muscle tissues perform.
The key ingredient, cheap and ubiquitous, is ordinary nylon fiber.

<中略>

Spinks adds, “Bending-type actuators are needed for robotic grippers, microscopic tools, and various machine components. These new bending actuators could have immediate application.”

MITの研究者が開発したのは、製造が容易で低コストでできるナイロン素材の人工筋肉繊維です。

曲げることのできるアクチュエータ(入力されたエネルギーを物理的運動に変換する機構のこと)は、ロボットグリッパー(ロボットが物をつかむ・握るためのもの)や顕微鏡ツール、様々な機械部品、医療分野など様々な用途での活躍が期待できるそうです。

●食べられる素材でできたアクチュエーター

Soft Pneumatic Gelatin Actuator for Edible Robotics

An Edible Actuator for Ingestible Robots

(2017/10/5、IEEE Spectrum)

The components of such edible robots could be mixed with nutrient or pharmaceutical components for digestion and metabolization. Potential applications are disposable robots for exploration, digestible robots for medical purposes in humans and animals, and food transportation where the robot does not require additional payload because the robot is the food.

ゼラチン、グリセリン、および水の混合物から作られた空気圧式アクチュエータは、野生動物の行動観察のためのロボットや探索のための使い捨てができるロボット等への活用が期待されます。

●やわらかい素材でできたロボットグリッパー

Custom Soft Robotic Gripper Sensor Skins for Haptic Object Visualization

カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアが開発した新しいロボットグリッパーは、シリコンゴム製で導電性カーボンナノチューブで作られたセンサーが埋め込まれており、ドライバー(ねじ回し)を回したり、電球をねじ込んだり、紙を持つことができます。

【参考リンク】

●傷口を自己治癒するソフトロボット

A robot that heals a little like Wolverine

【参考リンク】

  • Seppe Terryn, Joost Brancart, Dirk Lefeber, Guy Van Assche and Bram Vanderborght Self-healing soft pneumatic robots Science Robotics 16 Aug 2017: Vol. 2, Issue 9, eaan4268 DOI: 10.1126/scirobotics.aan4268

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●折り紙からインスピレーションを受けた折り畳み式の人工筋肉

Origami-Inspired Artificial Muscles

NEW ARTIFICIAL MUSCLES CAN GIVE SOFT ROBOTS SUPERPOWERS

(2017/11/27、MIT CSAIL)

The team constructed dozens of muscles using materials ranging from metal springs to packing foam to sheets of plastic, and experimented with different skeleton shapes to create muscles that can contract down to 10 percent of their original size, lift a delicate flower off the ground, and twist into a coil, all simply by sucking the air out of them.

MIT CSAILとハーバード大学のWyss Instituteの研究者は、折り紙からインスピレーションを受けた、折り畳み式の人工筋肉を開発したそうです。

ソフトロボットについて最近よく取り上げる機会が多いのですが、柔軟性と機敏性が増すと強度が低下するというトレードオフの関係があり、柔らかい素材は柔軟性のない素材ほど強度がなく弾力性がないため使用が制限されると考えられますが、今回の研究では空気や水圧だけで体重の1,000倍まで持ち上げることができるそうです。

What’s new, Atlas?

BostonDynamics(ボストンダイナミクス)の「Atlas(アトラス)」がまるで「パルクール(Parkour)」のような動きでバク宙をしている動画が公開されていますが、実際どんなアクチュエータ(入力されたエネルギーを物理的運動に変換する機構のこと)が用いられているのでしょうか?

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■まとめ

これからは、介護や生活支援などの場面で、ロボットと触れ合う機会が増えていくことが考えられますが、その際に硬い素材だと冷たい印象を受けるかもしれません。

そういった場面において、柔らかい素材のロボットであれば、温かみのある印象を与えられるのではないでしょうか。







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オンライン医療・病気辞典(医療情報サイト)は近い将来どのようになるだろうか?

Dictionary

by Dave Worley(画像:Creative Commons)




【東大→医師→マッキンゼー】最高のキャリア持つ若者が起業した理由――日本医療の破綻

(2015/9/24、ハフィントンポスト)

この「MEDLEY」が優れているのは、250名近い医師が中心となり、疾患情報や医薬品、最新治療の情報などを、オンラインで提供している点だ。患者とその家族が、治療法・治療薬について理解を深めることができ、将来的には、医者にかかるべきかどうか判断ができたり、素早い応急処置の方法を知ることができたりする可能性もありえるとのこと。

医師たちがつくるオンライン病気事典「MEDLEY」は、医療従事者と患者の懸け橋となるべく、病気に関する情報や医薬品、最新治療法を提供しているそうです。

ただ、この分野(病気・医療・医薬品・治療法をまとめること)に関しては、近い将来、人工知能が担う分野になるでしょう。

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人工知能に話しかけるだけで、最新の医療情報が提供されたり、健診データから病気を予測できるようになるでしょう。

Googleが行なっていることもその先駆けともいうことができるでしょう。

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そうなったとき、医療従事者と患者との架け橋となり手助けができる存在としては、何ができるのでしょうか。

人工知能と人間の差は何なのか?

ポイントとして考えられるのは3つ。

1.「医師たちがつくる」ということの信頼

信頼を失わないように誠実に情報を提供し続けることが欠かせません。

ただ、以前は病院が提供しているサイトは専門用語や独特の言い回しで一般の人にとってはわかりにくいものでした(最近では以前に比べて病院のサイトも分かりやすいサイトが増えていますが)。

また、医師だからといっても、常に勉強し続けなければ、患者にとって間違った診断をしてしまう恐れもあります。

例えば、C型肝炎の治療薬は劇的に進歩し、今では90%近くの患者が治るによれば、C型肝炎治療薬は劇的に進歩し、今では90%近くの患者が治るようになっているそうですが、その一方で、古い知識を持った医師によって、治療が勧められないというケースもあるそうです。

C型肝炎治療薬(インターフェロン)自体があることを知っていても、肝臓の専門医以外はその治療薬の進歩について知らないということがあるそうです。

15年ほど前の知識では、薬を使っても治る人の割合は20%であり、また治療期間が最大で1年間、さらに副作用も強いというものですから、医師の側も治療を患者に勧めにくいという理由がありました。

そのため、病気が進行し、肝硬変などの深刻な状態になって初めて治療をするというケースが多かったそうです。

このように医師でさえも新しい知識を知ろうとする努力をしなければ、患者にとって良くない選択をさせてしまうことがあるのです。

大事なことは、常に情報をアップデートしていく努力だと思います。

医療に限らずテクノロジーは日進月歩で進んでいるのですから、立ち止まったとたんにその知識は古いものとなり、常識だと思っていた知識がある日突然非常識になることもあるのです。

「世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史」(著:スティーブン・ジョンソン)

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ヨーロッパでは中世から二〇世紀になるまでほぼ一貫して、水に体を浸すのは明らかに不健康どころか危険であるというのが、衛生についての社会通念だった。毛穴を土や油でふさぐことによって、病気から身を守るとされていたのだ。「水浴びをすると頭が蒸気でいっぱいになる」と、一六五五年にフランス人医師が助言している。

体を清潔に保つということは現代人からすればさも当然なことであっても、当時の人、それはたとえ医師であっても「きれいにする」ことは当然ではなかったのです。

未来の人からすれば、なぜあの時代の人はあんなことをしていたのだろうと思われることをしているかもしれません。

一つ一つの情報をアップデートしていく努力をし続けなければ、「医師たちがつくる」ということの信頼も失われてしまうでしょう。

2.人間らしさ

正確な情報よりも人間らしい回答を求める患者もいるのではないでしょうか。

3.人はウソをつく

人間というものは、意識的にまたは無意識的に嘘をついてしまうものです。

例えば、「痛い」のに痛くないといってしまう人もいるでしょう。

そうすると、正確な答えを返すことはできません。

嘘を嘘と見抜くためのコミュニケーション能力を備えることが今後のカギになるかもしれません。

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■まとめ

オンライン医療・病気辞典は、人工知能型・人力型・ハイブリッド型ができるでしょう。

人は賢く使い分けていくのではないでしょうか。

そして、その先のサービス、例えば、マッチングサービスなどが重要なポイントになるのではないでしょうか。







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人工知能(AI)を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表|エルピクセル(LPixel)

参考画像:人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表(2017/11/24、LPixelプレスリリース)|スクリーンショット




■人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表|エルピクセル(LPixel)

人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表

(2017/11/24、LPixelプレスリリース)

「EIRL(エイル)」とは、人工知能を活用した医療画像診断支援技術の総称です。LPixelは、EIRL(エイル)を活用し、脳MRI、胸部X線、乳腺MRI、大腸内視鏡、病理などの医療画像診断支援技術の研究開発を進めており、本日10のテーマを公開いたしました。EIRL(エイル)には (1)医師のダブルチェック・トリプルチェックによって品質が担保された学習データを使用(2)学習データが少なくても効率的・高精度に学習する独自技術を活用(3)主要な画像診断装置および撮影プロトコルで撮影した医療画像に対応(4)PACSシステムと連携可能など4つの特徴があります。

エルピクセル(LPixel)」は、画像解析技術に人工知能技術を応用し医療画像診断の効率化を促進することで、診断医の画像診断をサポートするための医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表しました。




■背景

近年、医療の進歩とともに、医師は膨大な数の医療画像と向き合うこととなりました。CT(コンピューター断層撮影装置)、MRI(磁気共鳴断層撮影装置)等のモダリティ装置の進化により、高度な読影スキルが要求される画像診断では対象となるデータ量が増え続け、全国に約5,500人(医師全体の2%未満[1]) の放射線診断医[2]の業務負担の増加が問題視されています。

緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、緑内障の治療では、視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、従来は、医師の経験や主観的な要素が大きく、また一般的な診療所では分類が難しいことが問題となっていました。

医療画像診断支援技術があることによって、比較的経験の浅い医師や主観を取り除いた状態での画像診断ができることが期待されます。

また、テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げた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、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

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。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)による解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、ますますコンピュータの力を活用することが重要になってくることでしょう。

■まとめ

テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した医療画像診断支援システムが取り上げられる機会が増えてきました。

今後はテクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した画像認識による病気診断システム同士をつないだり、研究結果から得られた知見をつなぎ合わせるプラットフォームが必要になってくるのではないでしょうか。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)

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「DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)」によれば、別のシステムを結び付けるという仕組みによる脆弱性について書かれてあります。

複数のビットコイン取引所がハッキングされてビットコインの評判を落としたが、この事例で明らかになったのはブロックチェーン自体の脆弱性ではなく、複数の当事者がそれぞれ別のシステムを結び付けてブロックチェーンを使うという仕組みの脆弱性だった

医療ビックデータ解析にテクノロジーを活用する場合の共通のプラットフォームがあれば、お互いの知見同士を活用しあえるようになり、さらなる発展が期待できるのではないでしょうか?

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