自治医科大学ら 人工知能ホワイト・ジャックを用いた診断支援システムの構築

超高齢化社会において、患者の疾患は多岐に渡り、かつその多くが慢性疾患である。また、不定愁訴の割合も多い。

そこで、人工知能(AI)を用いて診療を支援する取り組みが始まっている。多くは、企業と大手医療機関と連携して取り組まれている。

自治医科大学では、総合診療の支援を行う為に双方向対話型の人工知能ホワイトジャックの導入を検討している。総合診療で行われている臨床推論を応用し、予診・問診の情報から、自動的に可能性の高い疾患を絞り込むことが出来る。電子カルテと連携することで、カルテ入力の手間を省くことも出来る。

人工知能による学習のベースとなるデータは、電子カルテに入っている多数の患者の診療データなどを集約した医療データバンクがもとになる。

患者は診察時に自分のIDカードをかざした後、症状や発症時期などをたずねる「予診票」を紙ではなく、ロボットの指示で画面に入力。例えば、どこが気になるのか?身体の場所をボタンで選択する。過去の診察結果や服用中の薬などとともに電子カルテに表示される仕組みで、医師は問診で症状をさらに追加していく。(頭頸部の痛みなら、首が固いのかどうかなど。片頭痛の可能性が高いが、わずかに髄膜炎の可能性も示唆するなど。)

この取り組みは、自治医科大学の産学連携共同プロジェクトの一環である。医療データバンクを診断支援だけでなく、地域医療体制の分析などにもつなげていく。

正直、メドレーのFacebookメッセンジャーbotの方が取っ付き易い感じがするが、個人のデバイスで扱える医療情報と病院が扱う医療情報の役割の違いで、仕方ないところかも知れない。

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<参考URL>
http://www.jichi.ac.jp/laboratory/community/informatics/
http://digital.asahi.com/articles/ASJ3X5FL5J3XULBJ00L.html
http://www.newmed.co.jp/shin-iryo/N1607.html

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