AIが変える医療・2025年問題解決への道と新たな医療のメリットとデメリット

2025年問題とは？

医療における2025年問題は、日本が直面する深刻な課題の一つです。2025年には団塊の世代が75歳以上の後期高齢者に達し、超高齢化社会がさらに進行します。これにより、医療や介護の需要が急激に増大し、労働力不足が深刻化することで、医療提供体制が危機に直面することが予測されています。

2025年問題が医療に与える影響

まず、医師や看護師、介護士といった医療・介護の現場で働く人材が不足し、必要なサービスを十分に提供できない事態が懸念されています。また、高齢者の増加に伴い、慢性疾患を抱える患者が増え、病院や診療所への負担が増加し、医療費のさらなる上昇が見込まれます。実際に、令和4年度の国民医療費は46兆6,967億円に達し、年々増加し続けており、2025年以降もこれが続くことが予測されています。 特に問題なのは、社会保障費が国の歳出の約56%を占めており、その中でも医療費の増加が大きな負担となっていることです。高齢化が進むことで、医療サービスの需要はますます増え、医療費の増加が国の財政を圧迫し続ける見通しです。

医療におけるAIの導入による対策

このような状況において、AIの導入は効果的な解決策として注目されています。AIは、医療従事者の業務をサポートすることで、現場の負担を軽減し、労働力不足の解消に寄与します。たとえば、AIによる診断支援システムや自動化された医療データ管理により、医師や看護師がより効率的に業務を行うことができるようになります。また、AIを活用したリモート医療や、患者の状態をリアルタイムで監視するシステムの導入により、医療リソースを効率的に活用することが可能になります。 それでは、より具体的な医療におけるAI活用領域•そして具体的導入事例を見ていきましょう。

医療AI活用領域

画像診断AI

医療における画像診断は、X線やCT、MRIなどの医療画像を解析し、病気や異常の検出を支援する技術です。例えば、肝臓や膵臓などの腹部臓器の腫瘍は、周囲の臓器との境界が不明確な場合があり、診断が難しいです。しかしながら、AIを活用することで、早期発見が可能となり、医師の診断精度の向上をサポートします。特にがんの早期発見、脳疾患の診断、眼科の異常検出などに有効で、さまざまな分野で利用が進んでいます。

病理診断AI

病理診断とは、患者から採取した組織や細胞を顕微鏡で観察し、その特徴からがんなど病気の種類や進行度を診断する医療行為です。例えば、手術で摘出した腫瘍や、内視鏡検査で採取した細胞を、病理医が詳しく調べます。これにより、その病変が良性か悪性か、どのような種類の病気なのか、そしてどれくらい進行しているのかがわかります。この一連の診断プロセスをAIがサポートすることが可能です。AIを使った病理診断では、病理医が顕微鏡で観察する組織画像をAIが解析し、異常な部分（病変）を見つけ、病気の種類や進行具合を判断します。

薬物療法AI

薬物治療AIは、患者の病歴や遺伝情報、治療データなどを基に、最適な薬剤や投与量を提案する技術です。AIは大量の医療データを解析し、個々の患者に合わせた薬物治療の選択肢を提供することで、治療効果の向上と副作用のリスク軽減が期待されています。また、新薬の開発や臨床試験の支援にも活用され、医療現場での薬物治療の効率化や精度向上に貢献しています。

手術支援AI

手術支援AIは、画像解析やデータ処理を通じて、手術中の医師にリアルタイムで支援を行う技術です。例えば、手術中の内視鏡映像やCT画像をリアルタイムで解析し、重要な血管や神経などの組織を3Dで可視化します。これにより、奥深くにある組織を鮮明に捉えるだけでなく、誤った組織を切除しようとする際にはAIが警告を発し、手術の安全性を高めることが可能です。

患者モニタリングAI

患者モニタリングAIは、患者の生体データ（心拍、血圧、酸素濃度など）をリアルタイムで監視し、異常を自動的に検出する技術です。AIの深層学習技術により、大量のデータを学習して複雑なパターンを認識することで、発見が難しい不整脈や心房細動などの早期発見を支援します。AIはデータを継続的に解析し、危険な兆候をいち早く察知して医療スタッフに警告を発することで、迅速な対応や治療に繋げることができます。

遠隔医療AI

遠隔医療AIは、AI技術を応用して、場所や時間を問わず医療サービスを提供するシステムです。これにより、患者と医療従事者が物理的に離れていても診療を行うことが可能になります。例えば、患者がAIに自身の症状を伝えると、AIがそれを分析して考えられる病気や、受診すべき診療科を提示します。また、話し方や声のトーンから精神状態を推測するAIも開発が進んでおり、うつ病などの精神疾患に特有のパターンを検出する技術が出てきています。このAIは大量の会話データを学習し、感情やストレスレベルの変動をモデル化することで、患者の精神的な健康状態を評価できるようになります。将来的には、AIが診断を行う日も近いかもしれません。

AI見守りカメラ

AI見守りカメラは、病院や介護施設での患者や利用者の安全を管理するために使われる技術です。たとえば、認知症患者の顔情報を事前に登録しておくと、AIが徘徊や無断外出を検知し、スタッフにアラートを送ることができます。これにより、事故や迷子のリスクを軽減します。また、病院内の混雑状況もリアルタイムで把握できるため、待合室の混雑度を可視化し、来院者数の予測や対策を支援することが可能です。この技術は、医療スタッフの負担を軽減し、患者の利便性を向上させる効果もあります。 さらに、完全自動運転のAI車椅子や、食べ物を認識して口元まで運ぶAI食事介助ロボットなど、さまざまなAI技術が医療や介護の現場で実用化されつつあります。これらの技術は、患者や利用者の自立支援や安全確保に大きく貢献しています。

医療におけるAI導入事例

①医療画像診断におけるAI技術の導入事例

医療におけるAI導入事例

AI技術を活用した画像診断支援システムが開発・導入されました。例えば、エルピクセル株式会社の提供する「EIRL」シリーズは、胸部X線、CT、脳MRI、大腸内視鏡画像から病変を検出し、医師の読影をサポートするソフトウェアです。初めて導入された製品は脳MRI画像から脳動脈瘤を検出する「EIRL Brain Aneurysm」で、複雑な読影作業を補助し、医師の負担を軽減しています。このAIは特に、膨大な数の画像を一日で読影しなければならない大規模な健康診断施設で活用されており、AIによる支援で見落としのリスクが低減されています。

医療におけるAI導入前課題

日本は定期健康診断や人間ドックが広く行われており、医療画像の量が他国と比較して非常に多い状況です。しかし、放射線科医の数は不足しており、その業務負担は他国と比べて2.78～4.17倍に達しています。特に離島や過疎地域では熟練医の不足や医師の高齢化が進んでおり、医師不足が深刻な問題となっています。また、画像診断の際には膨大な量の画像を読影する必要があるため、見落としが発生しやすく、がんなど重大な病変を見逃す事例が毎年報告されています。さらに、2024年4月からの医師の働き方改革により、時間外労働の上限が設定され、医療の質を維持しながら効率化を図る必要が出てきました。

医療におけるAI導入後効果

AI導入後、画像診断の精度が向上し、医師が見逃していた症例もAIが検出することで、早期発見や適切な治療につなげることができるようになりました。例えば、EIRL Brain Aneurysmを使用した場合、医師単独での読影の感度が68.2%だったのに対し、AIを併用することで感度が77.2%に向上したというデータが示されています。また、AIが一部の読影作業を代替することで、医師の負担が軽減され、複数医師によるダブルチェックやトリプルチェックの作業も効率化されました。さらに、これにより医師の疲労による見落としも減少し、医療機関の負担軽減や診断精度の向上が期待されています。実際に導入した医療機関からは、見逃しのリスクを低減できたことや、AIによる診断支援の効果を実感する声が上がっています。 参考サイト:EIRL公式サイト.”医用画像解析ソフトウェア EIRL aneurysm （エイル アニュリズム）を発売”.（2019.10.15）. https://eirl.ai/ja/news/2019/10/15/583/.（2024.10.19）.

②病理AI導入事例

医療におけるAI導入事例

長崎大学発のベンチャー企業である株式会社N Labは、病理診断のデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組み、特に確定診断が難しい間質性肺炎などの肺疾患に特化した病理AIの開発を行っています。また、デジタル診断システムの導入を推進し、病理医の不足という深刻な問題の解決を目指しています。これにより、病理診断の効率化と精度向上が図られ、医療現場での早期診断と治療開始を支援するシステムが実用化されています。具体的には、長崎大学や産業技術総合研究所との共同開発による病理AI「MIXTURE」の実用化を目指し、保険診療への導入に向けた準備が進行中です。

医療におけるAI導入前の課題

特に地方における病理医不足と、診断精度や効率の課題がありました。具体的には、地方の医療機関では病理検査の実施施設が限られており、採取した検体を都市部にある検査機関に送る必要があり、結果が返ってくるまでに時間がかかるという問題がありました。さらに、病理医が少ないために、病理診断の精度や早期診断が十分に実現できておらず、特に間質性肺炎のような難治性疾患では診断が遅れがちでした。また、診断の難しさからくる見解の不一致や、病理医の負担が大きな課題となっていました。

医療におけるAI導入後の効果

病理AI「MIXTURE」は、間質性肺炎の早期診断をサポートし、特に治療が難しい「特発性肺線維症（IPF）」の予後改善に寄与しています。AIによる診断サポートにより、医師の診断精度が向上し、従来よりも早期に適切な治療を開始できる可能性が高まっています。また、デジタル診断システムの導入により、地方における病理診断の効率化が進み、病理医が少ない地域でも迅速な診断が可能となりました。 さらに、病理AIは、従来の診断方法に比べて精度が高く、病理医が見落としがちな部分をAIが補完することで、全体の診断精度が向上しました。これにより、間質性肺炎の患者に対しても、より早く、正確な診断を提供できるようになり、結果として患者の生存率の改善が期待されています。 これらの成果は、病理AIのさらなる展開を後押しし、将来的には肺がんや胃がんなど他の疾患に対する診断モデルの開発も視野に入れています。 参考サイト:Link-J.”「病理AI」で革新的な病理診断を提供する 株式会社N Lab”.（2024.2.7）. https://www.link-j.org/interview/post-7545.html.（2024.10.19）.

③新成病院　徘徊検知ソリューション導入事例

医療におけるAI導入事例

新成病院では、入院患者の無断外出や徘徊が課題となっていました。特に認知症や譫妄（せんもう）状態の患者が病院内で徘徊するケースがあり、これに対応するため、医療スタッフが常時見守る必要がありました。この徘徊対応は、医療リソースを圧迫する要因となり、スタッフの業務負担が増大していたため、自動化による効率化が求められていました。

医療におけるAI導入前の課題

この問題に対し、顔認証AIカメラとIoTセンサーを組み合わせた「徘徊検知ソリューション」を導入しました。これにより、病院内に設置されたAIカメラやセンサーが24時間常時見守り、徘徊や無断外出の可能性を検知すると、スタッフにLINEで通知され、またパトライトで警告が発せられる仕組みが整いました。顔認証機能により特定の患者の行動を自動で追跡し、徘徊や無断外出の早期発見が可能となりました。

医療におけるAI導入後効果

医療スタッフは徘徊や無断外出に対する心配が軽減され、業務効率が向上しました。また、クラウドを介さずに院内でのエッジ処理を行うため、個人情報の保護も強化されました。さらに、顔認証システムを夜間の職員の入館にも活用し、業務の効率化を図るとともに、待合室での人数管理やCO2センサーを用いた3密対策も進めています。これにより、患者や職員の安心安全が向上し、病院全体の業務効率が大幅に改善されました。 参考サイト:Asteria公式サイト.”新成病院（鹿児島県） がGravioを活用した「徘徊検知ソリューション」を導入
顔認証AIカメラ・IoTセンサー が認知症患者の徘徊をLINE で即時通知”（2022年2月3日）. https://www.asteria.com/jp/news/press/2022/02/03_01.php.（2024.10.16）.

④AI搭載心電計による「隠れ心房細動」の導入事例

医療におけるAI導入事例

フクダ電子が提供するAI搭載の心電計は、わずか10秒で「隠れ心房細動」のリスクを解析できる画期的な医療機器です。この技術は、従来の心電図検査と同様の手順で実施でき、短時間で高精度なリスク解析を行うため、特に短時間しか発作が起こらない心房細動を見逃さずに早期発見することが期待されています。

心房細動とは？

心房細動は、心臓の心房と呼ばれる部分が、規則正しく収縮する代わりに、細かく震えてしまう不整脈の一種です。この震えによって、心拍数が速くなったり、脈が不規則になったりします。

医療におけるAI導入前の課題

従来の心房細動診断には、ホルター心電図など長時間にわたる検査が必要でした。特に「隠れ心房細動」の場合、発作が不定期で短時間しか起こらず、通常の短時間の心電図検査では検出が難しいという課題がありました。これにより、多くの患者が診断されないまま脳梗塞や心不全などの重大な合併症に発展するリスクが存在していました。 また、検査の長期化は患者の負担が大きく、医療機関においても時間やコストの面での効率化が求められていました。

医療におけるAI導入後の効果

AI搭載の心電計を導入することで、短時間の検査で「隠れ心房細動」のリスクを高精度で推定できるようになりました。これにより、脳卒中や心不全といった重大な合併症のリスクを低減し、早期治療が可能になりました。 さらに、長時間の検査が不要となり、患者の負担が大幅に軽減されたほか、医療機関にとっても診断時間の短縮による業務効率化が実現しました。結果として、検査コストの削減や医療費の抑制にもつながるとされています。 参考サイト:フクダ電子. https://www.fukuda.co.jp/file/240823.pdf (2024/9/9).

いかがでしたか。医療におけるAIの可能性を感じていただけたのではないでしょうか。 それでは改めて医療AI導入のメリットをおさらいしましょう。

医療におけるAIどうのメリット

精度と正確性の向上

画像診断は、特にがん検出において非常に重要ですが、従来の診断方法では見落としが生じることもあります。最新のCT装置では短時間で数百枚もの画像を取得できますが、全ての病変を完璧に見つけるのは困難です。診断医が依頼された部位に注力する中で、他の部位に偶然発見された病変は報告されないこともあります。 一方、画像診断AIはこうした微細な病変を発見する能力が高く、医師の目視では見逃されがちな部分を補完します。特定の疾患に対する診断精度が向上することで、早期発見や早期治療が期待され、患者の健康改善に大きく貢献できるでしょう。

診断時間の短縮

AIは医療画像を自動的に解析するため、CT、MR、レントゲンなどを用いた診断の際、医師が画像を確認する時間が短縮されます。これにより、診断のスピードが向上し、患者の待ち時間が減り、負担も軽減されます。さらに、医師の作業効率も向上し、医療現場全体のパフォーマンスが改善されることが期待できます。

医療の質の向上

AIの導入により、医師の見逃しを防ぐことができ、誤診のリスクを低減できます。特に、誤診は最悪の場合、命に関わることがあり、AIによる補助はそのリスクを大幅に減らす可能性があります。また、専門医が不足している地域や夜間・休日の医療提供にもAIは大きく貢献するでしょう。こうした技術により、より均質な医療サービスが提供されることが期待されます。

医療費の削減

AIの活用により、誤診や不要な再検査の数を減らすことができ、医療費の削減につながります。さらに、早期に疾患を発見し治療することで、病気の進行を防ぎ、長期的に医療費を抑えることが可能です。また、人件費削減の面でも、AIが一部の医療業務を補完できる可能性があります。 しかしながら、医療におけるAIのデメリットもあります。メリットだけでなく、デメリットも念頭におく必要があるので、デメリットについても見ていきましょう。

医療におけるAI導入のデメリット 高額な導入コスト

AIシステムの導入には多大な初期費用がかかります。一部のシステムでは億単位のコストが必要となる場合もあり、特に中小規模の医療機関にとっては大きな負担となることが少なくありません。さらに、運用においてもメンテナンスやアップデートの費用が定期的に発生します。 プライバシー侵害のリスク

医療AIは大量の患者データを処理するため、個人情報の漏洩リスクが常に存在します。万が一データが不正に流出した場合、患者のプライバシーが深刻に侵害される恐れがあり、情報管理に対する厳格なセキュリティ対策が必要不可欠です。 AIの判断のブラックボックス化

AIがどのようなプロセスで診断結果を出したのかが不明な場合、医療従事者や患者にとって納得のいく説明ができないという問題が生じます。この「ブラックボックス化」によって、AIの判断に依存しすぎることも懸念されています。最終的な診断や治療方針の決定は医師が行うべきですが、AIの結果に過信してしまうと、医師自身の判断力が鈍るリスクもあります。 人間の代替にはならない

AIはあくまで医師の補助ツールであり、最終的な責任と判断は医師にあります。AIが誤った診断をした場合、それに基づいて誤った治療が行われるリスクも存在します。そのため、AIを導入する際には、医師がAIに依存しすぎず、自身の判断力を保つことが重要です。 まとめ AI導入は、医療の2025年問題や人手不足、社会保険料の増加といった課題解決に大きな可能性を持っています。AIは診断精度を向上させ、業務の効率化によって医療従事者の負担を軽減し、患者対応の質を向上させることが期待されています。特に、AIによる自動化やリスク管理は、医療現場の安全性を高めるとともに、コスト削減にも寄与します。 しかし、導入には高額な初期費用や維持費がかかり、AIが医師の判断を完全に代替するわけではないため、最終的な判断は医療従事者が行う必要があります。デメリットを考慮しながらも、AI技術は医療従事者の労働環境を改善し、医療の質を高める有力な手段となるでしょう。