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#フィリップス と #ソフトバンク 、ヘルスケア事業領域において #IoT や #AI を活用したソリューション開発の共同合意|フィリップスとソフトバンクのIoTへの取り組み

【目次】




■フィリップスとソフトバンク、ヘルスケア事業領域においてIoTやAIを活用したソリューション開発の共同合意

「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips
「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips

参考画像:「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips|スクリーンショット

フィリップスとソフトバンクが協業合意~IoTの技術でヘルスケアを変える~

(2017/12/5、ソフトバンクプレスリリース)

フィリップス・ジャパンとソフトバンクは、ヘルスケア事業領域においてIoTやAIなどを活用したソリューション開発を包括的に共同で行うことに合意し、共同実証実験で得られた知見を基に、地域包括ケアシステムの運用者、健康経営に取り組んでいる企業、パーソナルヘルスケアを利用する人々に対してIoTやAIなどをソリューションの提供、高齢化が進む日本において、医療費の増加や人材不足をはじめとした様々な介護医療課題の解決することを目指すそうです。




■フィリップスとIoT

フィリップスとヘルスケア事業領域におけるIoTへの取り組みについてみてみたいと思います。

シームレスケアに対するわたしたちのビジョン|Philips HealthCareによれば、フィリップスの目標は、2025年までに、イノベーションを通じて30億人の生活の改善することを掲げています。

現在のヘルスケアのトレンドは、女性医師の治療を受けた患者は生存率が高い!?|医師の患者に対する共感・コミュニケーションが重要な役割を果たしている?によれば、主たる病気が感染症から生活習慣病へ移行したことにより、疾病の治癒や生命維持を目的とする「キュア(cure)」から、患者のQOL(生活の質)の向上を目的とした「ケア(care)」が重要になると考えられています。

【参考リンク】

今後はさらにその考え方を進めて、病気にかからないようにするための予防医学や健康的な生活をする取り組みへの移行が重要になってくるでしょう。

フィリップスの考え方は、「健康的な生活 → 予防 → 診断 → 治療 → ホームケア」という一連のヘルスケアプロセスをシームレスにつないでいくことを大事にしているようです。

フィリップスが仕掛けたビッグデータ戦争――真のIoT活用には医療システム改革も必要

(2016/10/30、ITmedia)

フィリップスの考える一連のヘルスケアプロセス
1)健康な生活 人々が健康な住居環境で健康な生活を送れるようにサポートする
2)予防 人々が自らの健康を管理する
3)診断 診断が個人に合わせた予防的ケアを介して、最初から適切な方法で進める
4)治療 有効な治療、早い回復、良好な転帰を可能にする
5)ホームケア 回復と家庭での長期ケアをサポートする

 「将来に対するフィリップスのビジョンは、この5つに分かれた一連のヘルスケアプロセスの項目をすべてリンクさせることが重要だと認識しています。具体的には、すべてをIoT製品などで有機的につなぐことで、それぞれのデータを活用できるようにすることが実現への第一歩だと考えます」。ここでいう有機的に繋ぐとは、主に一般の患者と医療機関の医師をデータ上、“Face to Face”にすることを意味しているという。

「例えば、個人が毎日の健康な生活するなかで、IoT製品により蓄積したデータを、もし病気になる前の予防段階から医師に提供して、生活習慣などへのアドバイスを受けられれば、それは患者にとっても医師にとっても非常にいいことですよね。どんな予防策を講じた方がいいかを知るだけで、患者は病気になりにくくなりますし、医師としては、患者が病気になる前の段階で食い止められます。また、仮に患者が病気になったとしても、それまでのライフスタイルが分かっていれば、効果的に診断や治療を行うことができるようになります。もちろんに病気になった原因もより明確に診断、特定できると思います」

ヘルスケアプロセスをIoTでリンクすること、「つなぐ」ことにより、日ごろからの個人のデータを予防段階で医師と共有できれば、生活習慣病予防のアドバイスを受けることにより、患者は病気になる前の段階で予防ができ、またたとえ病気になったとしても、それまでのデータを活かした病気の診断・治療ができることになるでしょう。

具体的にはどのような取り組みを行っているのでしょうか。

フィリップスが仕掛けたビッグデータ戦争――真のIoT活用には医療システム改革も必要

(2016/10/30、ITmedia)

さまざまなヘルスケア製品、例えば、赤ちゃん用の体温計、床面に近い空気を特にきれいにする赤ちゃん用の空気清浄機、日本でもおなじみの子ども用、そして大人用の音波式電動歯ブラシ「ソニッケアー」、さらには睡眠時無呼吸症候群の治療器「ドリームファミリー」などがいずれもIoT化されていた。かつ、驚いたことにそれらをすべて専用アプリ「uGrow」によってクラウド上でデータ集約、管理できるようにつないでしまった。

赤ちゃん長の体温計や「ソニッケアー」、睡眠時無呼吸症候群の治療器「ドリームファミリー」をIoT化することで、データを集約・管理するなど、ライフスタイルのすべてをデータ化することによって、次の段階ではそうして集約したビッグデータを解析し、どう活かすかという段階になっていくでしょう。

「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips
「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips

参考画像:「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips|スクリーンショット

「No.1ヘルステックカンパニーへ向けて」|Philips

また、フィリップスと昭和大学が共同で実証検証を実施しているeICUの例では、コントロールセンターと複数病院の集中治療室(ICU)をVPN(仮想プライベートネットワーク)で接続する(『つなぐ』)ことによりそれぞれのICUベッド患者の状態や、データをコントロールセンターの医師や看護師がモニタリングすることを可能にした。これは、医療従事者不足への直接的なソリューションとして期待されている。

さらに、医療機関の間だけでなく、家庭と病院を『つなぐ』ことにより、高齢者や慢性疾患患者のホームケア(在宅医療)の効率的・効果的なサポートや、同じ疾患患者のデータ分析による精度の高い診断というソリューションが可能となる。

また、デジタル世代を中心に、個人が自分の健康により積極的に関わるようになってきており、自身の健康状態をデジタル管理するなど、健康的な生活や、未病への意識も高まっている。このように、個人のスマートウォッチから送られてくる情報をクラウドに『つなぐ』ことで、健康管理や、病気予防や早期発見をすることもソリューションとなる。

フィリップスのキーワードは『つなぐ』であり、例えば、コントロールセンターとICUをつなぐ、家庭と医療機関をつなぐ、個人のウェアラブルデバイスから送られてくるデータをクラウドにつなぐ、地域と医療をつなぐ、など「つなぐ」ことによって新たな価値を生み出そうとしているのです。

Philips HealthSuite

■ソフトバンクとIoT

ソフトバンクのIoTプラットフォームひろがる
ソフトバンクのIoTプラットフォームひろがる

参考画像:ソフトバンクのIoTプラットフォームひろがる|ソフトバンク|スクリーンショット

AI医療|ビッグデータを活用してメディカル業界は劇的な発展を迎える?(2015/10/23)によれば、孫正義さんのは「DNAをベースにしたビッグデータを活用して、メディカル業界は大きな、劇的な発展を迎えるだろうと思います」とコメントしています。

第35回定時株主総会(2015年)によれば、3つの注力分野としてIoT・AI・スマートロボットを挙げています。

あらゆるものをデータに変え、新たな価値を共創する法人向けのIoTプラットフォームを提供

(2017/7/20、ソフトバンク)

1. IoTに適した多様な通信プロトコルに対応

2. 国際標準に準拠したデータ保存とデータ取得

3. デバイス管理とファームウエアアップデート

4. APIの公開による柔軟な開発環境の提供と開発支援

ソフトバンクは、各種センサーデバイスなどからのデータを収集してIoTプラットフォームを構築し、このIoTプラットフォーム上で、デバイスやネットワーク、データストレージ、アプリケーションなど、IoT環境の構築に必要な要素をワンストップで提供し、パートナー企業とIoT事業を共創する基盤として展開し、さまざまなソリューションを提供するとしています。

■まとめ

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。

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

ICTを活用した「次世代型保健医療システム」の構築に向けて- データを「つくる」・「つなげる」・「ひらく」-(2016/10/19、厚生労働省)によれば、「次世代型保健医療システム」がしっかりと構築されるためには、3つのキーワード(「つくる」・「つなげる」・「ひらく」)に結び付けた「3つのパラダイムシフト」が必要であると考えられています。

Layer1:つくる=「集まるデータ」から「生み出すデータ」へ

  • 最新のエビデンスや診療データを、AIを用いてビッグデータ分析し、現場の最適な診療を支援する「次世代型ヘルスケアマネジメントシステム」(仮称)を整備。

Layer2:つなげる=「分散したデータ」から「データの統合」へ

  • 個人の健康な時から疾病・介護段階までの基本的な保健医療データを、その人中心に統合する。
  • 保健医療専門職に共有され、個人自らも健康管理に役立てるものとして、すべての患者・国民が参加できる「PeOPLe」(仮称)を整備。

Layer3:ひらく」=「たこつぼ化」から「安全かつ開かれた利用」へ

  • 産官学のさまざまなアクターがデータにアクセスして、医療・介護などの保険医療データをビッグデータとして活用する。
  • 「PeOPLe」(仮称)や目的別データベースから産官学の多様なニーズに応じて、保険医療データを目的別に収集・加工(匿名化等)・提供できる「データ利活用プラットフォーム」(仮称)を整備。

このように、収集したデータを集約・統合し、予防に活かすという考え方は、患者と医療機関にとってWin-Winの関係のように見えますが、医療機関の報酬という視点から見ると、医療機関は患者への治療によって報酬を得ているわけですから、医療機関によっては予防医療に取り組むことはよいことであるとはわかっていても、自分たちの収入を減らすことになりかねません。

フィリップスが仕掛けたビッグデータ戦争――真のIoT活用には医療システム改革も必要

(2016/10/30、ITmedia)

「医療システム自体を改革し、医者が予防段階から患者に寄り添うことで、そこからも報酬を得られるような仕組みに変更する必要があります。ただ、既存の医療システムに変更を加えることは、当然医療機関だけでは実現できず、各国の政府などを巻き込んで、法令などの変更も含めて、改革し直す必要があります」

そこで、フィリップスは「Co-Creation」を掲げて、医療システムの改革をハブとしてサポートする立場で一緒にクリエイトしようと考えているようです。

『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。

サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る (ハーパーコリンズ・ノンフィクション)

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

「IoT」といった「第三の波」で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、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。







【参考リンク】
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【動画】THEO早技ムービー「忙しいこの国へ。」|日本は今どれくらい忙しいの?|「生活で最も重視すること」では41.5%が「お金」




■【動画】THEO早技ムービー「忙しいこの国へ。」

THE FASTEST WORKERS 日本最速仕事人9選 #瞬き厳禁 #早技

参考画像:忙しいこの国だから、ロボアドバイザーでおまかせ資産運用 THEO [テオ] 早技ムービー「忙しいこの国へ。」公開 日本は今どれくらい忙しいのか、働き方の調査から検証(2017/11/13、THEOプレスリリース)

忙しいこの国だから、ロボアドバイザーでおまかせ資産運用 THEO [テオ] 早技ムービー「忙しいこの国へ。」公開 日本は今どれくらい忙しいのか、働き方の調査から検証

(2017/11/13、THEOプレスリリース)

お金のデザインが行なった、日本は今どれくらい忙しいのか、「忙しい日本人の働き方・生活調査」によれば、次のような結果が出ています。

その一方で、平日に家族と過ごす平均時間は2時間22分という結果となり、1時間未満の人が2割を超えている実態が明らかとなりました。(23.4%)

生活で重視することに「家族と過ごす時間(60.5%)」「生きがい(46.5%)」と回答する人が多いにも関わらず、23.4%の人が、平日に家族と過ごす時間が1時間未満という結果が出ています。

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最近では「働き方改革」という言葉が注目を集めていますが、働き方改革で自分や家族との時間は増えたかどうかを聞いたところ、自分の時間の増減について「変わらない」と回答した人は56.7%、家族との時間についても52.3%が「変わらない」と回答し、また、自分の時間・家族との時間が増えたかどうかについて「変わらない・減った」と回答した人がそれぞれ60.2%、61.7%と、6割の人が働き方改革を実感しておらず、就業時間内に終わらない仕事を外に持ち出したことがある人が半数を超えるなど(51.0%)、働く人々の忙しさは変わっていないようです。

そこで、今後注目されてくるのは、AI(人工知能)やロボットなどのテクノロジーを活用して自動化を行なうことによって、忙しいという問題を解決していこうというアプローチです。




■「生活で最も重視すること」では41.5%が「お金」

参考画像:忙しいこの国だから、ロボアドバイザーでおまかせ資産運用 THEO [テオ] 早技ムービー「忙しいこの国へ。」公開 日本は今どれくらい忙しいのか、働き方の調査から検証(2017/11/13、THEOプレスリリース)

「生活で最も重視すること」では、家族と過ごす時間(26.7%)や、生きがい(13.5%)が重視された一方、お金(41.5%)と答えた人が一番多いという結果が出ています。

■まとめ・感想

Having a lunch at F-Hoone 13.11.2017 #tallinn #estonia #travel #family

by Sami Keinänen(画像:Creative Commons)

アンケート結果をまとめてみると、大事なのは、働き方改革ではなく、お金(稼ぎ方・殖やし方・使い方・守り方)改革が必要なのではないでしょうか?

個人個人の能力にあった個人と個人、企業との適切なマッチングを行なうことによって稼ぎ方を変え、自分の時間を作るためのお金の使い方(例えば今回紹介したような自動化できる家電)を行い、資産運用を行なうことでお金を殖やしたり、守ることができれば、「家族と過ごす時間」を増やしながら、「生きがい」のある生活ができるようになっていくのではないでしょうか。







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インドに機械学習を活用した目のケアのための人工知能ネットワークを立ち上げ|Microsoft

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■インドに機械学習を活用した目のケアのための人工知能ネットワークを立ち上げ|Microsoft

Microsoft

by Mike Mozart(画像:Creative Commons)

Microsoftがインドで目の健康のために機械学習を活用、Google DeepMindに対抗

(2016/12/20、TechCrunch)

Microsoft Indiaは、GoogleのDeepMindのやり方に倣って、インドにデータドリブンの視覚障害者支援サービスを導入するための研究グループ、Microsoft Intelligent Network for Eyecare(目のケアのための人工知能ネットワーク)を立ち上げた。

GOOGLE、人工知能(AI)「DEEPMIND」を目の病気(糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症)の診断に活用によれば、グーグルは英国営保健サービス(NHS)と提携し、人工知能(AI)プロジェクト「DeepMind」を目の病気(糖尿病網膜症加齢黄斑変性症)の診断に活用するシステムの構築を目指していますが、マイクロソフトはインドに目のケアのための人工知能ネットワークを立ち上げたそうです。

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【参考リンク】

DeepMindの眼科医学へのアプローチはイギリスがターゲットだったが、Microsoftは必ずしも対象国を限定しない。同社はアメリカ、ブラジル、オーストラリア、そしてもちろんインドの研究者たちの協力を求めながら、機械学習モデルを教育訓練し、失明の原因となる症状をシステムが同定できるようにする。

Microsoftの中心的なパートナーとなるハイデラバードのL V Prasad Eye Instituteは、インドの名門病院のひとつだ。このプロジェクトはとくに子どもに力を入れ、屈折矯正手術の結果や、子どもの近視率の変化の予測、といった意欲的な課題に取り組んでいく。

マイクロソフトは、L V Prasad Eye Institute(ハイデラバード・インド)、Bascom Palmer(マイアミ大学)、Flaum Eye Institute (ロチェスター大学・アメリカ)、Federal University of Sao Paulo (ブラジル) 、Brien Holden Vision Institute (オーストラリア)の協力を得て、視覚障害の予測モデルを機械学習するために、地理的に異なる患者のさまざまなデータを入れ、子供の近視の変化率、子供の視力に影響を及ぼす条件、屈折矯正手術の予測結果、最適な手術パラメータ、手術をパーソナライズし成功の確率を最大化する方法に取り組んでいくそうです。

最近医療分野、特に目の病気に対して人工知能を活用した研究が進んでいるように感じましたが、今回の記事にその理由が書かれていました。

アイケア(eyecare, 目のケア)は、これまで医学とは無縁だったような企業が、保健医療分野で機械学習のポテンシャルをテストするための、人気分野になりつつある。人間の健康状態の中でも目の状態や症状は、画像分析によくなじむからであり、それはイコール、機械学習の当面の得意分野でもある。

目の状態や症状が画像分析になじむそうで、それが機械学習の得意分野でもあり、機械学習のポテンシャルを図るものであるため、急速にその研究が進んでいるようです。







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人工知能(AI)を使って糖尿病の改善や予防につなげる助言システムの開発|経済産業省

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■人工知能(AI)を使って糖尿病の改善や予防につなげる助言システムの開発|経済産業省

NEC-Monitor-292

by NEC Corporation of America(画像:Creative Commons)

糖尿病改善と予防へ、AIで助言…運動量や食事

(2016/8/20、読売新聞)

9月から糖尿病患者らを支援する民間企業などと連携し、軽度の患者約860人分のデータを収集する。患者の職場に体重計や血圧計を設置したり、スマートフォン向けのアプリやウェアラブル端末を使ったりして、歩数などの運動量や体重、食事内容といったデータを集める。

 データは来年2月頃をめどにデータベースに集約する。

経済産業省は、患者の運動量や食事、体重変化などのデータを蓄積し、人工知能(AI)を使って糖尿病の改善や予防につなげる助言システムの開発を2017年度中の完成をめどに行なっていくそうです。

経済産業省は積極的に糖尿病予防に取り組んでいるイメージがあります。

30万人規模の健康データを構築し、糖尿病予防|経産省・厚労省(2016/4/23)によれば、経済産業省と厚生労働省は、歩数や血圧、体重などの健康情報を蓄積する30万人規模のデータベースを作り、まずは糖尿病のリスクが高い人に分析結果を知らせて予防しようという試みを行なうそうです。

【糖尿病予防】ウェアラブルデバイスで健康データを記録し生活習慣を改善するモデル事業|経済産業省(2016/6/22)によれば、ヘモグロビンA1c値が高いが腎機能障害がない糖尿病一歩手前の人にウェアラブルデバイスをつけてもらい、心拍数・歩数・消費カロリー・睡眠の深さ・興奮・リラックス状況などのデータを計測し、そして血圧・体重・食事内容などを半年間記録してもらい、状態が悪化すると警告が出て、医師や看護師、管理栄養士が情報を提供し、生活習慣を改善するモデル事業が行われるそうです。

今回は、収集したデータをデータベースに集約し、人工知能(AI)を使って糖尿病の改善や予防につなげる助言システムを開発するということですので、最近のトレンドを組み合わせたシステムといえるのではないでしょうか。

糖尿病予備軍に電話で予防のアドバイスを続けることで発症率が4割下がるで紹介した国立病院機構京都医療センターによれば、糖尿病予備軍の人に電話で予防のアドバイスを続けることで、発症率が4割下がったそうです。

糖尿病患者の治療継続は半数にとどまるによれば、糖尿病の合併症を予防するには、医師と相談しながら、治療を継続していく必要があり、患者の大半もその治療方針を理解し、治療の重要性を認識しているのですが、治療を継続していくことができない人が半数もいるそうです。

その理由としては、治療に伴う経済的な負担や治療継続へのストレスから治療を続けていくことができないないことが主な理由でしたが、その他の理由としては、継続するのが面倒という人もいるのではないでしょうか。

経済産業省が開発しようとしている助言システムが上手く運用されれば、糖尿病を予防することができるのではないでしょうか?




■糖尿病予防×最新テクノロジーが最近のトレンド

●糖尿病患者のビッグデータを用いた予測システム

過去の糖尿病患者のビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムを開発|国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通などによれば、国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通などが開発したのは、過去の糖尿病患者の治療経過を集めたビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムです。

●人工知能(AI)で糖尿病患者の電子カルテを分析

人工知能(AI)で糖尿病患者の電子カルテを分析|日本IBMと藤田保健衛生大学などによれば、日本IBMと藤田保健衛生大学、第一生命保険が共同で、人工知能(AI)で生活習慣病患者の電子カルテを分析し、医療や保険に応用する研究を始めるそうです。

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。

このシステムを糖尿病に応用し、AIによってカルテの分析を行ない、適切な食事や運動によって、病気の悪化を防ぐことを目指していくのではないでしょうか。

●RESEARCHKITで糖尿病と生活習慣の関連性を研究

「GLUCONOTE」|東大とドコモ、RESEARCHKITで糖尿病と生活習慣の関連性を研究するアプリを開発(2016/3/15)によれば、東京大学とNTTドコモが、Appleの「ResearchKit」を活用し、2型糖尿病患者と糖尿病予備群を対象としたアプリ「GlucoNote」を開発し、糖尿病と生活習慣の関連性を検証するそうです。

■まとめ

これらの研究が進めば、糖尿病の重症化予防につながることが期待されます。

世界的にも糖尿病患者が増えていますので、これらの研究が成功するといいですね。

→ 糖尿病の症状・初期症状 について詳しくはこちら

→ 糖尿病危険度チェック について詳しくはこちら







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ウェアラブルデバイス・AI(人工知能)・スマホアプリ「Join」を活用した救急医療支援システム「Cloud ER」とは?




■AIを活用した救急医療支援システム

Reviewing notifications on smart watch

by Intel Free Press(画像:Creative Commons)

救急患者をAIがトリアージ、搬送先決定も支援

(2017/1/18、日経デジタルヘルス)

救急車から患者の問診結果やバイタルの情報がAIに送信されると、患者の状態を解析し、受け入れ医療機関の選定結果を返信。同時に患者の状態は受け入れ施設に送信される。それにより救急車到着前に必要な情報などを医師が把握できる。

東京慈恵会医科大学先端医療情報技術研究講座の高尾洋之准教授のプロジェクトとは、スマホアプリ「Join」とAIを活用し、救急搬送中の患者のデータ(問診結果・バイタル)を解析し、トリアージ(患者の重症度に基づいて、治療の優先度を決めて、限られた医療資源をどう振り分けるかを決める)を実施し、受け入れ医療機関を選定する仕組みを作ることにより、情報を共有し、治療開始までの時間を短縮することで、救命率の向上や後遺症の軽減を目指すというものです。

AEDを使った措置を受けた後、社会復帰をした患者が8年間で30倍以上に増えた|京都大健康科学センターで紹介した京都大健康科学センターの石見拓教授らの研究グループの調査によれば、AEDを使った措置を受けた後、社会復帰をした患者が8年間で30倍以上に増えたことが分かったそうです。

AED 市民救命で社会復帰2倍 京大、心停止患者調査(2010/3/19)で紹介した京都大保健管理センターの石見拓助教と大学院生の北村哲久さんらのグループによれば、一般市民によるAEDによる除細動を受けた人(心室細動が起こってAEDが必要になった患者)の社会復帰率は全体の2倍だったそうです。

いかに早く救命措置を行うことがその後の社会復帰に関係するという調査結果が出ているので、いかに治療開始までの時間を短縮するか、そして、その情報を共有するかは重要だと思います。

Joinは複数の医療関係者間でコミュニケーションを取るためのアプリ。スマホでリアルタイムに会話ができるチャット機能を持ち、X線CTやMRIなどの医用画像、心電図や手術室内の映像も共有できる。

例えば、脳梗塞の場合、脳梗塞の治療は血栓を溶かす薬「t-PA」と「血栓回収療法」で劇的に改善されている!によれば、発症後4.5時間以内に「t-PA(tissue plasminogen activator:組織プラスミノーゲン活性化因子)」の治療を行なったり、発症から8時間まで血栓回収療法を行なえば、後遺症の程度を軽減することが可能なのですが、こうした迅速な判断が求められる場面で役立つことが期待されるのが、複数の医療関係者間でコミュニケーションをとることによって、チーム医療を支援する「Join」なのだそうです。

さらに、高尾准教授は、チーム医療を支援する「Join」と救急搬送時の患者への問診を行うアプリとAIを組み合わせた「Cloud ER」という仕組みを考えているそうです。

もう搬送先を迷わない!「Cloud ER」実証研究 慈恵医大など4団体、AIが搬送の要否や搬送先を「判断」

(2017/2/3、m3.com)

まず搬送要請を受けた救急隊員が、リストバンド型のウエアラブルデバイスを患者に装着。これは、カフがなくても、血圧、脈拍、体温、心電図などを測定できる端末だ。5~8問程度の簡単な問診や観察で得た情報も合わせて、スマートフォンで、クラウドサーバーに情報を転送する。AI(人工知能)が患者の容体情報と近隣医療機関の情報を基に総合的に判断して、適切な受入医療機関を選定。搬送中の患者情報も受入医療機関の救急医や専門医に対してリアルタイムに送ることで、救急隊員はコンサルティングを受けながら救急車内で応急処置できる一方、受入病院は、受入準備や患者転送にも柔軟に対応できる。

腕時計型端末が異常を検知した時に、緊急時に職員を急行させたり、救急車を手配する新見守りサービス「セコム・ホームセキュリティNEO」によれば、セコムは、高齢者らが急病で倒れたことなどを検知する腕時計型の端末「セコム・マイドクターウォッチ」を開発し、端末が異常を検知したときには、緊急時に職員を急行させたり、救急車を手配するなどの新サービスを2017年夏に始める計画なのだそうですが、「Cloud ER」という仕組みは、倒れた後の先を支えるサービスといえそうです。

「Cloud ER」の仕組みとは、患者に血圧や脈拍、心電図などのバイタルサインを測定するリストバンド型のウェアラブルデバイスをつけて、問診や観察で得たデータを解析し、受け入れ医療機関を選定を行ない、同時に救急車内での応急処置の指導もできるというものです。

この仕組みは素晴らしいアイデアだと思いますので、さらに幅広く利用してもらうために、この仕組みをオープンにして、多くの企業が乗り入れやすいものにすることが大事だと思います。




■まとめ

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。

例えば、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、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、医療費の削減などを目指していくそうです。

この実証実験でもスタートとなっているのは、スマホアプリやウェアラブルデバイスなどから生体データを取得することです。

つまり、予防医療を行なっていくためには、ウェアラブルデバイスをさらに普及していく必要があるわけです。

救命率が向上する「Cloud ER」の仕組みをウェアラブルデバイスを開発している企業が取り入れやすく情報をオープンにすれば、ウェアラブルデバイスの普及につながっていくのではないでしょうか?







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