人工知能(AI)やIoT、ビッグデータ技術を活用して先進的な医療サービスの実現を目指す「AIホスピタル」プロジェクト。内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の1つとして2018年10月に研究開発がスタートした。2020年6月10日には、SIP第2期で採択された「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」の社会実装に向けたプロジェクト開始を日本医師会やプロジェクト参画機関5社(日本ユニシス、日立製作所、日本アイ・ビー・エム、ソフトバンク、三井物産)などが発表した。

SIP第2期で採択された「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」の社会実装に向けたプロジェクト開始の記者会見の様子(出所:日本医師会の2020年6月15日付ニュースリリース「内閣府 日本医師会 医薬基盤・健康・栄養研究所共同記者会見」)

このAIホスピタルとは何か。プロジェクトのリーダーを務める中村祐輔氏(がん研究会 がんプレシジョン医療研究センター所長)が「DLLAB(Deep Learning Lab)Healthcare Day 2020」(日本マイクロソフト主催、2020年2月開催)で解説した内容を基に紹介していく。

「医療分野では情報量が年間で30倍に増える」

 AIホスピタルプロジェクトは、高度化・複雑化・多様化している医療において、先端技術を用いることで高度で先進的な医療サービスの提供を可能にすることをゴールとしている。同時に医療業務の効率化を図り、医療従事者の抜本的な負担軽減の実現を狙う。2022年度末をめどに、AIホスピタルシステムを10施設のモデル病院に導入し運用することを目指している。

 中村氏は、現在の医療現場で最も必要とされるAIは、先端情報をキャッチアップし、医療従事者が共有できるようにする仕組みだと指摘する。「医療の分野では情報量が年間で30倍に増えると推測されている。いくら自分の専門分野だといっても、最新情報をすべてキャッチアップするのが難しい状況にある。医療従事者が知っておくべき必要最低限の情報を、ラーニングシステムによって共有できるようにAIを活用することが求められる」(同氏)。

 さらに、意志決定や治療に患者自身が積極的に参加するアドヒアランスが重要視される中で、医療従事者がインフォームドコンセントに膨大な時間と負担を強いられていると中村氏は指摘する。「AIを利用したインフォームドコンセントの補助は、医療従事者の負担軽減の観点からも早急に開発し、社会実装する必要がある」(同氏)と訴える。