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

長岡武司

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。