富士通と慶大がAIによる診療支援を実現する技術を開発
富士通と慶應義塾大学医学部の研究グループは、慶應義塾大学メディカルAIセンターにおいて、2018年1月から3つの研究テーマを掲げた臨床データのAI活用に向けた共同研究を開始し、研究テーマのひとつである診療支援のためのAI技術を開発したと発表した。共同研究では、慶應義塾大学病院の診療記録、検体検査、画像検査、画像検査報告書などのさまざまな臨床データに対して、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」を適用し、より良い医療の実現に向けた研究を行っている。今回、放射線科医が読影（主治医から出された依頼をもとに、適正な検査を判断し、その検査画像から画像診断を行い、今後の検査や治療方針の助言を行うこと）した画像検査報告書に、自然言語処理と機械学習が可能なAI技術を適用し、入院などの要否を分類する学習済モデルを新たに開発したもの。 両者は入院や手術、他科への診療依頼などを助言する同研究の応用により、画像検査報告書などの内容からAIが緊急性を分析し、治療を優先すべき検査結果を主治医に通知する診療支援ができ、これまで以上に適切かつ迅速な対応が可能な医療体制の構築が期待されるとしている。 両者は、2020年までの共同研究において、この成果の精度をさらに高めるとともに、臨床データを時系列で解析することで、薬剤の副作用を回避する最適な服薬法を提案するシステムなどについても研究を進める。 今回開発されたAI技術は、医師の所見などの文章形式のデータ（テキストデータ）に、自然言語処理技術を用いて前処理を施した上で機械学習を適用し、入院や手術、他科への依頼などの対応が必要な症例を分類。今回、放射線科医が読影した画像検査報告書に対してAI技術を活用し、高い精度で入院依頼の必要な症例の分類に成功した。 これを応用することで、検査結果や検査報告書が出た時点で優先度をAIが推測し、担当医に通知する診療支援ができ、適切な対処を迅速に行う医療体制をサポートすることが期待される。また、対処を要する状態の患者に適切な対処が行われていないことを検出し、医療安全へ応用することも視野に入れている。 自然言語処理技術の適用では、放射線科医が読影した画像検査報告書のテキストデータを『医療分野特有の表記ゆれに対応』などの技術の適用により解析し、機械学習に用いることのできる形式に変換している。 開発した診療支援の学習済モデルでは、新技術で前処理した医師の所見と、それに対する入院依頼などに関する医師の対応について機械学習を適用し、新規の症例（入力データ）に対しどのような医師の対応が必要か分類する学習済モデルを開発した。 開発した診療支援のためのAI技術は、画像検査報告書という実際の診療データの解析で、その有用性が確認されたことから、今後は、さらに機械学習の精度を高め、医療現場での実用化に向けて検証を行う。同時に、学習済モデルのAPI化を進めることで電子カルテシステムとの連携を図る考え。
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