官民それぞれから見るヘルスケア領域でのAI活用の可能性 〜AI/SUM Report 7

イベントレポート

はじめに

 日本経済新聞社が主催する、人工知能(AI)の活用をテーマにした初のグローバルイベント「AI/SUM(アイサム)」。「AIと人・産業の共進化」をメインテーマに掲げ、4月22日〜24日の3日間かけて東京・丸の内で開催された、大規模ビジネス&テクノロジーカンファレンスである。6月に大阪で開催されるG20に先駆けた取り組みとも言える。

 レポート第7弾の本記事では、「ヘルスケア分野におけるAI活用の可能性」というテーマで設置されたセッションについてお伝えする。

出典:経産省

 上図の通り、日本は世界に先駆けて超高齢社会に突入しているわけだが、一方で2060年には多くの国が、日本に続いて超高齢社会になることが予想されている。

 つまり、先端を走っている日本がヘルスケアの様々なイノベーションを起こしていき、これによって世界に貢献し、かつ新しいマーケットも開いていける可能性があるわけだ。

 テクノロジーを活用した”HealthTech”の流れは、多くの産業におけるAI活用の中でも大本命領域の一つである。

 セッション当日はヘルスケア領域におけるAI活用の大きな潮流と、各社事例について紹介された。

写真左から順番に
<モデレーター>
・西川和見(にしかわ かずみ)氏
 経済産業省 ヘルスケア産業課長

 <登壇者>
・江浪武志(えなみ たけし)氏
 厚生労働省 大臣官房厚生科学課 医療イノベーション企画官

・石山洸(いしやま こう)氏
 株式会社エクサウィザーズ 代表取締役社長

・瀬川翔(せがわ しょう)氏
 株式会社ディー・エヌ・エー 執行役員 ヘルスケア事業本部 本部長

》AI/SUM 2019記事一覧はこちら

保健医療分野AI開発加速コンソーシアムの推進

 まずは厚生労働省における取り組みについて、厚生労働省 大臣官房厚生科学課 医療イノベーション企画官の江浪武志氏がお話された。

 医療の現場には大量のデータがあふれており、その処理はAI無くしては語れない時代になってきた中で、そもそもAIをどう活用すべきかを議論するべく、厚労省が2017年1月〜3月にかけて開催されたのが「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」である。

出典:厚生労働省

 AI活用によって、新たな診断方法や治療方法の創出、全国どこでも最先端の医療を受けられる環境の整備、そして患者の治療等に専念できるよう医療・介護従事者の負担軽減を実現するべく、懇談会の中ではAI開発を進めるべき重点6領域を選定した。

ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支援、医薬品開発、介護・認知症、手術支援

出典:厚生労働省

 特に画像診断支援については、関連する医学界からデータを集め、そのデータをもとにAI開発しようという取り組みがスタートしたという。

 また、昨年7月からは「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」という形で有識者を参集し、上述の選定6領域含め、AI開発及び利活用促進に向けた幅広い視点からの議論も実施されている。

出典:厚生労働省

 様々な内容がディスカッションされているが、一例として、医療分野AI開発におけるRoad Blockへの迅速な対応についての議論を挙げたい。

 IRB、Informed Consent、アノテーション/ラベリングといった合計9つのRoad Blockについて議論し、迅速に対応するべき事項の洗い出しを行なっている。以下は一例として、IRB(研究倫理審査委員会)におけるディスカッション結果をまとめたものである。

エクサウィザーズのCareTech事業

 次に、株式会社エクサウィザーズによる医療領域でのAI活用取り組みについて、代表取締役社長の石山洸氏よりお話された。

 同社は「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションとして、今回のテーマであるCareTechやMedTechの他にも、HRTechやFinTechなど、多種多様な業界のAI案件に携わるAIイノベーションカンパニーである。

 本セッションでは「CareTech」領域の事例解説ということで、同社が進める「ユマニチュード」についてお話された。

ユマニチュードから始まるコーチングAI

 そもそも、ユマニチュードをご存知だろうか。

 フランスで誕生した包括的ケア技法であり、知覚・感情・言語による包括的なコミュニケーションに基づいたものである。現在、世界10カ国以上の医療・介護施設で導入されており、日本における事業ライセンスを保有しているのが、エクサウィザーズということだ。

 ユマニチュード(humanitude)とは、フランス語で「人間らしさ」を意味する言葉であり、心身の機能が低下して他者に依存せざるを得ない状況になっても「人間らしい」存在であり続けることを支える、という哲学思想を持ったメソッドである。

 このユマニチュードは高齢者、とりわけ認知症の方に有効とされているが、エビデンスをどう取るか、ということが課題であった。

 そこで同社のAI技術を活用し、ベテランと新人それぞれの「見る」「話す」「触れる」様子を撮影したケア動画をビッグデータ解析し、ベテランによる技法を可視化して体得支援できるようにした。ケア動画という非構造化データをAIが解析することで、ケアスキルを可視化し、エビデンスに基づいたケアの実現を可能にしている。

 2018年に福岡市で行われた実証実験では、100人ほどの介護者に対して、2時間の講習を通じてこのエビデンスの取れた方法を教えたところ、導入1ヶ月後には、被介護者の認知症行動・心理症状が20%低下し、介護者による介護者負担感も28%低下したという。非常に高い効果があった、と言って良い結果である。

福岡市が2018年度より実施する「認知症フレンドリーシティプロジェクト」のメンバーとして、ユマニチュードの講習を、病院/介護施設・家族介護者・一般市民・児童/生徒・公務員向けに提供することを通じて、福岡市の描く健寿社会の具現化を支援

 この際はリアルな研修でやってみせたが、ICTやAIを使えばもっと幅広い人に啓発手法を学んでもらえる。そのような考えのもとで開発を進めているのが、同社の「コーチングAI」である。

出典:エクサウィザーズHP

 上図のケア現場ケースでは、2台のカメラで介護の様子を撮影し、その指導動画や音声をAIがディープラーニングで解析。会話時のアイコンタクトの距離等を自動判定し、個別指導してくれるという流れだ。この際の教師データは、ユマニチュードのインストラクターによる赤ペン指導データになる。

 基本的な指導はAIが自動的に実施し、人はより高度な指導に時間を割くことができるようになる世界観だ。

 このように達人の技術を動画を通じてAIが学習し、その分野の動画に対して自動で赤ペンを入れて返してくれるという流れには、様々な応用ケースが想定されるだろう。

AIを活用した成果連動型民間委託契約のエコシステム

 これに加えて、同社は神奈川県と共同で、要介護度予測AIの開発に関する実証実験を進めている。

 認知症はどんどん悪化していくので、介入したけど効果がなかったね、と言われることが多い。一方で、事前にどういう風に悪化していくかをAIで予測できると、予測結果との差分から、介入しても効果があったことがわかるようになる。

 顕著な例としては以下の図の通りとなる。介護度4の方に対して介入した結果が介護度4だと「効果がなかったね」と一般的にはなってしまうが、AIの予測により介護度5になるはずの人が、介護度4で止まったということになると、「効果があったね」という評価になる。

 このように、予測ベースの介入をすることで、効果の可視化をよりきっちりと評価できるようになる。

 そしてこれができるようになると、下図のように、コンピューター科学系エビデンスと医学系エビデンス、および経済学系エビデンスが繋がっていくという。

 同社は昨年12月より内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期/ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」の「介護支援技術」分野に採択されており、介護度評価から先の経済学エビデンスのつなぎこみを進めている。

 つまり、認知症への介入を通じて行動心理症状が改善された時に、介護度の悪化がどのくらい抑制されたのか、そしてそれによって介護費がどれくらい抑制されたのか、といったエビデンスを取りに行っているという。

 要介護度5と4とでは月額支給額が最大5万円違うので、3年で180万円(5×12ヶ月×3年)の差が発生するという。

 福岡では介護者一人当たりに教えるのに大体1.5万円ほどかかっているので、要は、1.5万円先行して投資をしたら180万円戻ってくるという構造となる。

 これがソーシャル・インパクト・ボンド、いわゆる「成果連動型民間委託契約方式」である。

 このエコシステムを作っていき、裏側でAIを活用すると行ったモデルを進めているわけだ。

楽しんで健康になってもらう

 続いて、ディー・エヌ・エーで取り組まれているヘルスケア事業内容について、株式会社ディー・エヌ・エー 執行役員 ヘルスケア事業本部 本部長である瀬川翔氏がお話された。

 ディー・エヌ・エーと聞くとモバゲー、要はゲーム事業をイメージされる方も多いと思うが、5年前より本格的にヘルスケア事業に参入している。

 2014年8月に東京大学医科学研究所との共同研究成果に基づく一般消費者向け遺伝子検査サービス「MYCODE(マイコード)」を始め、2015年4月には健康保険組合向けデータヘルスサービス「KenCoM」、2016年4月に歩数と連動してdポイントがたまる「歩いておトク」、2018年4月に九州大学・久山町研究との共同研究成果に基づいた将来の生活習慣病の発症リスク提示と生活習慣の改善効果をシミュレーションする「ひさやま元気予報」をリリースしている。

 最近では、国立がんセンターおよびPreffered Networks社と、少量の血液によるがんの早期診断の共同研究も開始しており、2021年の社会実装を目指しているという。

 そんな同社のヘルスケア事業は「楽しんで健康になってもらう」ことをコンセプトにした事業設計となっている。

 今回はこの中でも、KenComについてお話された。

 KenComは、利用者に寄り添う健康レコメンデーションメディアであり、健康保険組合向けサービスである。

 健診・検診結果などの健康データをしっかりと管理し、それに基づいてAIを活用しながら、健康状況を改善できるような記事や情報をパーソナライズで配信する仕組みである。

 多くの方は健診結果について、年に1度、紙で見てそのまま捨てる程度のチェック状況かと思うが、KenComではアクティブユーザーの約4割が、毎月健診結果を見ているという。

 また、このKenComの利用と生活習慣病の罹患との相関関係を確認してみると、KenComを使っていない集団と比較し、KenCom利用者平均で約10%の健康リスク軽減効果が見られたという。さらに、KenComユーザーの中でも2年間継続利用している長期アクティブユーザーに限って見ると、約40%の健康リスク軽減効果が見られたというから、驚きだ。もちろん、健康意識の高低等による隔たりは考慮済みであるという。

 2015年リリース以降の利用状況と行動変容ステージの分析を実施し、利用者の健康増進に必要なステップを、エビデンスをもとに評価をしながら、着実に促進する仕組みとして事業展開している。

質問タイム

最後に、登壇者各位への質問が複数寄せられた。

様々なステークホルダーとの連携について

【質問内容・経済産業省 ヘルスケア産業課長 西川和見氏より】
医者と民間事業者、学術研究の方とビジネス界隈の方、国内と国外。このような連携をヘルスケア領域で進めていくには、どういう取り組みが必要で、どういったハードルがあるものでしょうか?

 

瀬川氏(DeNA):データの取り扱いに関して、民間と学術研究者とでは温度感が違うというハードルがあると感じます。

もう一つは、データの利活用がAIにとってキモである一方で、出どころはユーザーなので、どうやって同意を取っていくかという、利活用を健全に進めていくことへの課題もあると思います。

よく海外のスタートアップの人たちと話していると、健診データを毎年トレースできている国ってほとんどないよね、と言われまして、これは国民皆保険制度の特徴であると感じています。

データが豊富に溜まっているからこそ、それをどう利活用していくかを考えていくべきですね。

いずれにしましても、一番大事なのはユーザーでして、そこにどういう便益を提供できるか、ということを示すのが大事だと思います。

 

石山氏(エクサウィザーズ):弊社ではよく、介護と囲碁はどれくらい違うのか、という話をします。

囲碁は2人のプレイヤーのみで、どちらかが勝ち、どちらかが負けるという、シンプルなゲームです。

一方介護は、ケアされる人とする人、税金を負担する国民、ケア施設長など、沢山のプレイヤーがいて、どちらかが勝つ・負けるではなく、社会全体でQOLを挙げていくべきものです。

なので、囲碁と介護は全然違うものです。

介護現場では、それぞれの主体が見ている状態が全然違うので、そこをまずは共有するところから始めるということが、介護という一種のゲームに勝てるかのポイントだと捉えています。

その上でよく、2つの映画に例えて話をしています。

第一段階は、『シビル・ウォー/キャプテン・アメリカ』というアベンジャーズシリーズの映画なのですが、これをケア・アベンジャーズと捉えて話します。

この映画、最初にまず主人公同士が喧嘩になるのですが、まさに介護でも同じことが起きます。

次の段階が『スターウォーズ』シリーズ。

看護師はジェダイの騎士。敵はダース・ベイダーとして超高齢化社会という社会課題であり、だいたい人間の心の弱さから生まれてくるものです。

そこにC-3POというAIと、ハン・ソロという起業家がくっつくことで、倒せるようになるから、みんなで協力するようになるとお得でしょ!

というと「そうかもー!」ってなるんですよね。

こういう風に、ゲーミフィケーションしてエナジャイズさせ、巻き込みながら牽引していくことが、結構重要だという発見がありました。

 

江浪氏(厚労省):開発加速コンソーシアムとして、学会を中心に持続的にデータを集める仕組みは非常に強いなと感じています。

ただ、学会の先生はAIの専門家ではなく、そこをどう繋げていくかが課題です。

医療AIはまだまだ研究段階であり、民間との共同研究もできることがたくさんあるはず。

しっかりとキーパーソンを立てて、連携を進めていきたいと考えています。

自然言語処理を活用したAI活用事例について

【質問内容・会場参加者より】
今回の事例紹介では画像処理のソリューションが多い印象でしたが、一方で自然言語処理ベースのAIの日本での活用事例はありますか?

 

江浪氏(厚労省):論文をベースに知識化していくケースは難しいと考えています。

論文そのものが非常に多い中で、相反するエビデンスを取り扱った論文が出てくることもしばしばあり、また評価の高い学術誌に出ている論文が必ずしも正しいわけでもない。

何を「正しい」とするかを定義するのは難しいと感じます。

一方でカルテから必要情報を抽出する、医療現場での医師の言葉をカルテに反映する、といった領域は、非常に大きな役割があると感じています。

 

石山氏(エクサウィザーズ):まだまだ自然言語処理の貢献の可能性はたくさんあると思います。

例えばメンタルヘルスによる自殺は、交通事故での死亡数よりも数倍〜数十倍多いと言われています。

なぜこちらの世界でAI使われないのか、という問題意識があるわけです。

弊社の事業ではないのですが、かつて私は、うつ病の行動履歴をアプリで管理できるようにする事業をやっていました。日記とかも書けるものです。

ここで溜まったデータをディープラーニングで解析し、直近2週のデータから次の1週間の体調が80%の確率で予測できるという仕組みを作っていました。

このAIを、産業医大の先生と一緒に活用しながら、メンタルヘルスの回復を進めていったのです。

つまり、「目的からAIの活用方法を逆算して捉えている」という流れでして、ヘルスケアの領域では、このアプローチが大事だと捉えています。

個人情報などデータの取り扱いについて

【質問内容・会場参加者より】
個人情報などデータの取り扱いについて。
日本では書いてないことはやってはいけない、という認識があるかと思い、忖度で厳しく捉えてしまう傾向があるので、個人情報をなかなかうまく使えないという現状があると思います。海外は逆なのですが、この状況を打破することはできないものでしょうか?

 

瀬川氏(DeNA):我々もよくご相談にいってる立場でして、遺伝子系サービスをやっていると、ゲノム情報が民間企業の予防としてどこまでやっていいの、という議論になります。

どういう整理であればいいか、線引きをどこにするかなど、前例がないので曖昧なところが多く、それを一個一個クリアにしていっています。

どういうことをやりたい、なぜやりたい、と行ったことをしっかりと最初に伝えるべきだと思います。

 

西川氏(経済産業省):医師会の先生との話で、民間と組むとき、「企業の品格が大事」だ、という話があります。

これはある意味で正しい面がありまして、信頼を預かる医者としては大事なことだと思います。

そこで我々がやるべきは、この『品格』って何かを因数分解していくことだと考えています。

医療情報と普通の情報の違いがわかっている、サイバー・セキュリティがちゃんとできている、ヘルシンキ宣言までわかっている、などなど。

ただいずれにせよ、ヘルスケアの領域を解決したいというみんな思いは同じなので、最初の話に戻りますが、連携が大事だと考えています。

 

編集後記

エクサウィザーズ・石山さまのおっしゃる「目的からAIの活用方法を逆算して捉える」というアプローチは非常に重要であり、ヘルスケア領域に限らず、あらゆる業種業界に当てはまることと感じます。

 

よく「AIを活用して何かできませんか?」という方法論ベースの話がありますが、AIはあくまでツール。

 

何を解決したい、が唯一重要になるべきですね

 

その上で、21世紀の新しい経済学として、エクサウィザーズが取り組む成果連動型民間委託契約方式について、注視して参りたいと思います。

 

次回Report8では、「今年、世界(G20)が語ること 〜信頼、ガバナンスイノベーション〜」についてのセッション内容をレポートします。

 

お楽しみに!

 

AI/SUMレポートシリーズ by LoveTech Media

Report1. 令和時代成長の鍵は「AIとデータ」、G20大阪に先駆け開催されたAI/SUM

Report2. 精度の高いデータ集めと現場力こそ日本の強み、Made AI Japan

Report3. 武力の種類・性質が変わるAI時代で国連が果たすべき役割とは

Report4. 課題先進国だからこそデザイン領域含めたAIリテラシー教育が必要

Report5. デジタル時代に日本が進めるべきアーキテクチャ思考《前編》

Report6.デジタル時代に日本が進めるべきアーキテクチャ思考《後編》

Report7. 官民それぞれから見るヘルスケア領域でのAI活用の可能性

Report8. 日本が向かうべき信頼ベースのガバナンスイノベーション

Report9. 世界のソーシャル・グッド領域で活用されるAIが人々を救う

Report10. インディア・スタック事例から考えるSociety5.0時代のガバナンス《前編》

Report11. インディア・スタック事例から考えるSociety5.0時代のガバナンス《後編》

Report12. LoveTech Mediaが選ぶAI/SUM Next 90登壇社注目スタートアップ

Report13.(仮題)AI からALIFE へ(2019年5月16日以降公開予定)

※記事公開日時・順番等は予告なく変更となる場合がございます。あらかじめご了承ください。

 

 

Love Tech Mediaに感想・コメントを送る

 

LoveTechMediaは、【恋愛/結婚】【妊娠/出産】【育児】【家族生活】【福祉】【社会課題】の6分野を「人の”愛”に寄り添うテーマ」と定義し、これらのテーマをテクノロジーで補完する「人とサービス」の情報(Intelligence)をお届けする、というコンセプトで運営しています。

ピックアップ記事

関連記事一覧

LoveTechMedia

テクノロジーに触れないことによる”愛”損失を最小限に留める。
LoveTechMediaとは