AI(人工知能)医療で一歩も二歩も先を行っているのが画像診断の分野だ。CTやMRIといった医用画像機器の劇的な進歩で、1回で何千枚という画像が撮影できるようになり、さらに3D画像に落とし込むことも医療現場では行われ始めている。そんななかで、人間の目ではこれまで見つけられなかった微細な画像の変化を検出したり、病変の見落としをなくしたりといった技術の医療現場での普及が、現実味を帯びている。週刊朝日ムック『医者と医学部がわかる2022』で取材した(東京慈恵会医科大学放射線医学講座准教授・人工知能医学研究部部長)に、話を聞いた。

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 人工知能計算用のパソコンを自作してAI研究を行う、東京慈恵会医科大学(東京都港区)准教授で人工知能医学研究部部長の中田典生医師は、AIの台頭についてこう説明する。

「AIと一口に言っても実ははいくつかのレベルがあり、一般的な人工知能、機械学習、ディープラーニングなどに分かれています。このうち最も高度なディープラーニングは、我々人間の視覚野をシミュレーションしたもの。目に入った情報を脳で受け止める、その仕組みを応用したものです」

 AIが画像診断などに強いのはそのためで、画像処理や車の自動運転などに見られるように、視覚野の部分においては、人間と機械では情報処理力に圧倒的な差が生じており、その点では確実に人間からAIに置き換わっている。

 一方で、中田医師はAI医療に関しては俯瞰した見方をしている。ごく簡単に言えば、「社会のAI実装があってこそ、医療のAI実装が可能になる」という視点だ。背景にあるのは、“AI技術はどの産業においても、使われているアルゴリズムが基本的に一緒”というもの。産業界でのAI化が進むほど、それを応用したAI医療機器が病院にも入ってくるという構図だ。




「工場の物流を考えてみましょう。例えば、部品を運ぶ自走式のロボットにはAIが必要です。工場は自動車組み立てに関するオートメーション化、効率化が非常に進んでいるのです。そこには多様なオプションへの対応や、労働力不足を補うシステムの構築なども含まれます。これは結果的に病院のオートメーション化にも非常に役立つはずです」

■日本はITや医療AI化の後進国

 これを医療分野だけで完結しようとすれば、専門の企業や技術者が少ないため、規模も小さくなり、コストも高くなってしまう。さらに医療ではさまざまな規制があって認可が必要になる医療機器が多いため、そこを乗り越えるのには時間もかかる。

 だからこそ、他の産業で構築したAIの技術を医療に応用する、中田医師が「カスケード型の医工連携」と名付けたやり方がよいのだという。カスケードとは「いくつも連なった滝」のこと。AIで用いられるアルゴリズムはどの産業においても同じであるため、技術進歩の上流にあたる自動車産業や精密機械産業で培ったAI技術を、下流にあたる医療などの分野に応用するといったイメージだ。

 実は、そうしなければならない理由もある。中田医師が問題視しているのは、“日本のAI技術の遅れ”だ。

「正直言って、日本はIT業界において後進国です。AppleやGoogle、マイクロソフト、amazon、Meta(旧Facebook)は世界をリードしていますが、それに引っ張られるような形でアメリカではベンチャー企業が台頭してきています。一方日本では、アメリカと同じくらいベンチャー企業はありますが、浮き沈みが激しい業界ということもあり、できては消えて……という状況です」

 それは医療のAI化においても同じだという。

 世界ではDX(デジタル変革)の波が押し寄せている。皮肉にも、AI開発が急速に発展したきっかけとなったのが、新型コロナウイルスの感染拡大だ。海外では、コロナ病床をロボットが自動で紫外線消毒したり、AIカメラを利用して感染の危険性がある人を振り分けたり、コロナ肺炎の診断を支援する画像診断装置も開発されたりと、AIを用いた医療機器が誕生し、実用化されていった。中田医師はこう危惧する。

「もっと重大なのは、AI医療機器の認可が日本では非常に遅れていることです。2021年12月時点で17ほどしかないのです。欧米では100以上認められているのにもかかわらず、です。AIに関していえば、非常に劣勢であることは間違いないでしょう」





 加えて、日本は国民皆保険制度であることも、足を引っ張っているという。

「メーカーが開発した医療機器を市場に上げたとしても、診療報酬の関係でマネタイズ(収益化)は限られてしまいます。これは医療を受ける側としては非常にいいことなんですが、自由競争で世界と戦うには大きなハンディキャップになります」

 ただ、希望もある。それは医療のAI化が”医療以外のところから進む”可能性だ。

「具体的に言うと、検体を持ったロボットが病院の廊下を移動するとか、車イスが自動運転できるようになるとか、これらは医療機器ではないので、導入しやすいのです」

■「2025年の崖」とは!? 日本のAI化が加速するのは2030年以降

 実際、自走する車イスに関しては、「AIホスピタル」プロジェクトで実装実験段階に入っている。AIホスピタルとは、第二次内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)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」のことで、AIやICT、ビッグデータの技術などを組み込んだ、先進的な医療サービスを提供する病院モデルを作り、社会実装するプロジェクトだ。

「DXのためには、AI技術が必須。病院のオートメーション化には非常に有用だと思いますが、ネックは政府がこの手の分野を苦手とすること。新設されたデジタル庁に期待したいところです」

 国自体も尻に火がついたのか、重い腰を上げつつあるという。19年に経済産業省がDXに関するレポート(「DXレポート 〜ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開」)を作成した。「2025年の崖」とは、このまま国内でDXが進まないと、25年以降最大で年間12兆円の経済損失が生じる可能性がある、ということを指している。

 日本では20年度から、すべての小学校でプログラミング教育が必修となった。今後はコンピューターを「使う」だけではなく、「操る」人材が増えると思われる。それも踏まえ、中田医師はこう言う。

「『2025年の崖』を迎えた後、30年ぐらいからは日本でもAI化が加速するのではないかと考えています。思い返すと、電子カルテが標準になったのは医療以外の分野でIT化が進んだから。医療のAI化を考えるときは、産業としてのAI技術の進歩を注視していかないとといけない、ということです」

中田典生(なかた・のりお)医師
東京慈恵会医科大学放射線医学講座准教授、総合医科学研究センター人工知能医学研究部部長、同大学病院超音波センター・センター長、情報通信技術(ICT)戦略室室長。医学博士、日本医学放射線学会放射線科専門医。1988年、東京慈恵会医科大学医学部卒。2001年、同大学高次元医用画像工学研究所で鈴木直樹教授に師事。17年、厚生労働省保健医療分野におけるAI活用推進懇談会構成員、20年から現職。専門は放射線科(画像診断)、超音波医学(診断、専門医・指導医)、人工知能医学。

(文/山内リカ)

※週刊朝日ムック『医者と医学部がわかる2022』から再編集、加筆・改変