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実は日本は世界2位の人工透析大国。国内の約34万人が人工透析を受けており、なかでも糖尿病と合わせて発症する「糖尿病性腎臓病」による透析患者数は全体の4割にもなります。 この糖尿病性腎臓病の重症化を防ぐために、金沢大学などの共同研究グループがAI（人工知能）を使った実証実験を開始することを公表しました。 この実証実験の結果をもとに、AIシステムの普及をおこなって多くの患者の生活の質の向上を目指すとしています。 AIが病気の重症化リスクを解析 金沢大学の和田理事・副学長らの研究グループは、糖尿病性腎臓病の重症化を予防するAIシステムの実証実験の開始を公表しました。 このシステムは、2019年8月から糖尿病性腎臓病が悪化・改善するメカニズムを金沢大学と東芝グループが共同で研究していたものです。 具体的には、金沢大学が長期にわたって研究してきた糖尿病性腎臓病のデータを、東芝のAIによって解析し、詳細なメカニズムを調べていました。 その後、SOMPOグループの研究の参加によって、同社の持つヘルスケアのノウハウなども組み合わさり、糖尿病性腎臓病が重症化するリスクを算出するAIシステムの開発に成功したそうです。 今回の実証実験では、研究の対象者それぞれの健康診断結果をAIが解析。それによって、対象者の良好な項目と改善が必要な項目が記載された「生活習慣の維持／改善目標シート」を作成します。 そして、そのシートを活用して管理栄養士が患者への保健指導を実施。さらに従来の健康指導も組み合わせることで、対象者の生活習慣などの変化を検証するそうです。 今後はこの研究のデータをもとに、このAIシステムの糖尿病性腎臓病の重症化予防効果を検証。医療機関や自治体、民間事業者が連携してプログラムの普及を目指すとしています。 AIはあくまで”補助”するもの 研究グループによると、今回のAIシステムは「人をサポートする」もの。AIがすべてを判断するのではなく、専門家が指導・指示をするときの補助としての役割が期待されています。 つまり、健康を維持するためには「AIが判断してくれるから、すべて任せておけばいい」と思うのではなく、自分から生活習慣を変える努力もしなければならないということかもしれませんね。

2022/02/25

高齢者の転倒やベッドからの転落は、その怪我によって要介護状態になったり、寝たきり状態になったりと身体状況の悪化につながる大きな要因のひとつです。 そこで、そうしたリスクを予測するAIシステムがFRONTEO社によって開発されました。 また、これまではシステムの解析対象を看護カルテのみにしていたため、医療機関だけで利用されていました。しかし今回、介護記録も解析可能になり介護現場での活用も期待されています。 AIで転倒・転落を予測 独自のAIシステムを開発しているFRONTEO社が、転倒転落予測AIシステム「Coroban」を開発。すでに医療機関での導入がされていましたが、新機能の開発によって介護施設でも活用可能になりました。 このAIシステムは、電子カルテの記録を解析して転倒転落リスクを予測し、リスクが高い場合にアラームで知らせるシステムです。 このシステムには、同社が独自に開発した自然言語解析AI「Concept Encoder」が利用されています。 これまでのAIの多くが数字データの解析を得意としており、介護・看護記録などの「普通の言葉による文書」の解析はできませんでした。 そこで、同社は通常の文書を解析できるAIを開発。それにより、人が自由に書き記した文章を分析して、一定の傾向やリスクなどの予測を瞬時にできるようになりました。 この転倒予測AI「Coroban」を導入すると、これまで人の手でおこなわれていたアセスメントを自動でシステム上で実施できるようになるそうです。 とある導入した病院では、入院患者の多くが高齢者のため、9割が転倒リスクが高いというアセスメント結果になっていたそう。ほとんどの患者が高リスクなため、ケアの優先順位を正しくつけられず、結果として転倒する患者が減らなかったそうです。 このシステムの導入後は、本当に転倒リスクの高い患者が絞り込まれたため、転倒発生率が低下。一方でスタッフが患者に転倒抑制のための介入した割合は下がっており、業務負担が減ったそうです。 現場の効率化と安全性の両立 今回のシステムのように、専門家でないとできないと思われていた分析作業もAIの導入によって効率化できるようになってきているようですね。 また転倒や転落は、高齢者にとっては怪我をする大きな要因のひとつです。 認知症のために上手く身体が動かせなかったり、足腰の状態が悪くなっている人は転倒リスクが上昇。しかし人手不足のために、その全員のケアがしきれないのが介護・医療現場の実情です。 そこで、今回のシステムのように分析する仕組みがあると、現場で働くスタッフもリスクが高い人に集中できますよね。 「AIの分析が正確なのか」という懸念点はありますが、こうしたシステムが導入されると現場の負担が減り、介護される人もさらに安心して生活できるようになるかもしれませんね。

2022/02/22

鹿児島県の新成病院では、病院内での認知症患者の徘徊や、新型コロナウイルス患者の対応などが理由で医療スタッフの業務が圧迫されているという現状がありました。 そうした状況を改善するためにAIシステムを導入。顔認証システムで、徘徊する可能性のある患者の行動を検知したり、夜間出入りする医療スタッフの入退館を自動でおこなえるようにしました。 このAIシステムの導入でスタッフの業務効率が向上し、より安全に医療サービスを提供できるそうです。 AIでさまざまな問題を同時に解決 鹿児島県の新成病院が導入したシステムは、主に3つの問題を解決しています。 まずは、認知症患者の見守り。これまでは、認知症によって夜間徘徊する人の見守りや安全確保を人の手でおこなっていたため、スタッフの業務負荷が大きくなっていました。 そこで、徘徊の可能性のある患者の顔写真をAIシステムに登録しておき、その患者が無断外出をすると看護師のスマホにLINEで通知するように設定。同時にスタッフステーションの警報器が鳴るので、すぐに対応できるようになりました。 また、登録した顔写真はネットを介さずに院内のパソコンで管理するため、個人情報漏洩のリスクを大幅に減らしています。 次に、待合室の”3密”回避を実現。待合室に人数検知やCO2センサーを設置することで、待合室にいる人数や換気状況を把握しています。3密状態を検知して通知されるようになっています。 最後に、医療スタッフの夜間の入館の自動化も実現しています。これは、医師などの医療スタッフの顔写真をシステムに登録しておき、夜間帯も顔認証で自動的に開錠。夜の急患があった場合もスムーズに入館ができます。 さらに入館時間の記録もされるので、働き方改革にも活用できるそうです。 システム導入が、より充実した医療の提供へ 新成病院は総合病院として、地域医療を支えている病院です。新型コロナ患者はもちろん、幅広い症状の患者を受け入れています。 そこで問題となるのが、医療スタッフの負担の増加。コロナ禍で医療現場のひっ迫が叫ばれるなか、スタッフが医療業務に集中できるように導入したのが今回のシステムです。 今回のシステム導入によって、認知症の人がより安全に過ごせるようになったり、迅速に医師が入館することで少しでも早く医療の提供ができるようになるでしょう。 スタッフの負担が軽減されるだけではなく、さまざまな効果が期待されるシステムですね。

2022/02/14

AIを利用した要介護予測システムが、国内で初めて発売されました。これは富士通グループが開発し、自治体向けに販売されるものです。 このシステムは、将来的に要介護となる高齢者の特徴をAIに学習させることで、一人ひとりの要介護リスクを予測。自治体職員が、その人に合った介護予防方法を提案するときの助けになる情報を提供するそうです。 AIが要介護リスクを提示 富士通グループは、自治体向けの要介護リスク予測システム「介護予防AIスクリーニング」の発売を開始しました。 これまで介護予防施策を立案する際には、自治体職員の知識やノウハウに頼る部分が多いという実情がありました。というのも、要介護リスクとなり得る要因を絞り込んだり、分析する情報の整理などの手間が膨大で、ICT化が進められなかったという背景があったのです。 それを解決するのがこのシステム。介護認定を受けていない自立の高齢者が、要介護になるリスクがどれだけあるのかを予測します。将来的に要支援2以上になる高齢者の特徴を分析し、どんな要因が組み合わされると要介護になりやすいかを提示するわけです。 それを見た自治体職員が「どんな状況だと要介護リスクが高くなるのか」、地域の傾向を把握。高齢者の興味にあわせて、健康教室などの介護予防施策を積極的に立案する助けとなるそうです。 本当に必要なところに集中できる どういった理由で要介護になるのかは、私たちにとって気になるところですよね。しかしその原因は、怪我や病気、身体機能の衰えなど、人それぞれなので一概には言えないものでした。 そうした多様な要因を抽出して、AIに学習させたのがこのシステム。「こういう状況の人は、将来的に要介護になりやすい」という経験則で伝えられていた情報を整理してAIが提示するので、自治体職員も理解しやすいのではないでしょうか。 これまで経験でおこなっていた業務をAIが代行するようになれば、本当に重要な施策の立案に集中できるので、より良い介護予防施策が生まれそうですね。

2022/01/26

高齢化に伴って、介護サービスを利用する人は年々増加しています。この介護サービスを利用するためには介護認定を受ける必要がありますが、今後、認定調査員の負担が大きくなると予想されています。 NTTデータ東北とNTTデータ経営研究所は、福島県郡山市と協力して要介護認定業務のICT化の実験をおこなうことを発表しました。 この実験は、認定員による訪問調査や調査票の作成など、これまで紙や人の手でおこなわれていた作業をICT化することで、どれだけ効率化できるかを検証するものです。 調査票をデジタル化して効率アップ 昨年3月から、郡山市ではNTTデータ東北の要介護認定事務支援AIを使っていましたが、今回の実験でさらなる業務効率化を目指しています。 今回の実験でICT化されるのは、3つの業務です。 まずは訪問調査と調査票の作成です。現在は、訪問調査時にヒアリング内容を紙のメモに残し、事務所に戻ってからパソコンに入力していますが、これらの作業をタブレットでおこなうことで、業務の効率化・ペーパーレス化の効果を検証するそうです。 次に、調査票の確認です。これは、調査票の内容に整合性があるかどうかを確認するのですが、これまでは事務員が目で確認していました。この業務をAIが代わりにおこなうそうです。 最後は、「介護度の一次判定システム」への取り込みです。現在は、紙に印刷した調査票を目で確認していたので、スキャナーを使って再度パソコンへ取り込んでいました。それをすべて電子データで連携し、一次判定システムへの移行をスムーズにおこなうようにできるそうです。 これらの3つの業務をICT化することで、どれだけ業務が効率化されるかを検証。実験の結果は、今年4月以降にわかる予定とのことです。 バックオフィス業務も人材が不足している 介護認定調査員として仕事をするための条件が2020年に緩和され、国としても調査員の人員を確保しようとしています。しかし、さらなる高齢化によって、まだまだ人手不足の状況は変わらないでしょう。 その状況を改善する希望になり得るのが、今回の認定業務のICT化です。 タブレットで訪問調査を記録するとのことなので、直感的に操作できるアプリが開発できれば記録も簡単になって、業務の効率化や簡易化にもつながるのではないでしょうか。そうなれば、介護認定調査員の門戸もさらに広げられて、人員の確保がしやすくなるかもしれません。 また、こういった事務作業の効率化も、介護業界の抱える問題のひとつと言えそうです。今回のような取り組みが、全国の自治体に広がることに期待ですね。

2022/01/25

神戸市が管理している「ヘルスケアデータ連携システム」の情報を活用して、市民の要介護リスクを予測する研究をおこなっていることを神戸大学が発表しました。 神戸大学によると、神戸市民の約38万人分のデータをAI（人工知能）に読み込ませて、要介護状態になる原因を予測するとのことです。 この研究データを使って、今後、神戸市の「データヘルス政策」に貢献したいとしています。 AIが介護リスクを予測する 神戸市民の健康情報データを活用して、AIによって要介護の予測をするシステムを開発していることを、神戸大学らの研究グループが発表しました。 このデータの対象となるのは、65歳以上の約38万人。医療や介護、健診などのデータを個人ごとにまとめたものを、匿名にして神戸市が提供します。これほどの大規模なデータでの取り組みは、国内初とのことです。 このデータを、日立製作所の独自技術で作られたAIが解析。年齢や性別、血液情報、病状といった膨大な情報をAIに取り込むことで、一人ひとりの要介護リスクを予測し、その根拠もAIが提示できるようになるそうです。 ちなみに、このAIが今回のシステム開発の要とのこと。これまでのAIでは、予測結果の原因となる事柄を抽出することが難しいとされていました。そのため、AIが解析した結果の理由を人が理解できないため、命やお金といった重要な事項の意思決定には、AIの活用ができないという課題がありました。 しかし、このAIは人に理由を説明できるので、今回の研究も含めてさまざまな場面での活用が期待されています。 また、この研究が成功すれば、厚生労働省が推進している「データヘルス政策」の躍進にもつながると考えられています。データヘルス政策とは、健診やレセプトデータなどを分析することで住民の健康増進を図る政策のこと。今回の研究も、要介護になることをAIで事前に予測し原因を理解することで、介護予防に活用できると考えられます。 要介護の原因を教えてくれるAI この「AIでの要介護予測」が実現できれば、要介護状態になる前の段階で自分で対策を打てることがあるはずです。 しかも、このAIは原因も教えてくれるので、自分の状況に応じた予防策を立てられるようになるでしょう。詳細は明かされていませんが、足腰が弱って歩けなくなるのか、何かの病気になるのか、など自分が要介護状態になる具体的な原因を提示してくれるかもしれません。 そうしたら、「食事を変えよう」「運動量を増やそう」「この病気のリスクが高いから気を付けよう」など、普段の生活から要介護予防ができるかもしれませんよね。 もしかしたら近い将来、AIに健康相談をする日が来るのかもしれませんね。

2022/01/24

「会話型 認知症診断支援AIプログラム」の2023年度の発売を目指していることを、FRONTEO社が発表しました。FRONTEO社は人工知能（AI）を使ったデータ解析を得意としている企業で、このプログラムも自社独自のAIを利用しています。 このプログラムは日常会話をAIが分析することで、認知機能の異常を発見できるそう。実用化すれば、認知症の早期発見や遠隔診療の推進といった医療の効率化に貢献できるとしています。 AIが認知機能の異常を判断 「会話型 認知症診断支援AIプログラム」は、医師と患者の5〜10分程の会話から、認知機能の異常を発見できるシステムです。 これまでに、大量の数字データを処理するAIは世界中にたくさんありました。しかしこのプログラムで使われているAIは、日常会話や病院のカルテといった文章も解析できるのが特徴。そういった会話や記録は、治療のために重要なデータだったのにも関わらず、規則性のない自由な文章のためAI分析が難しく、生かせていなかったのが実情だそうです。 FRONTEO社はこのAIプログラムによって、医師・患者の双方の負担を減らすことや認知症の早期発見を目指すとしています。 自覚のない認知症を見つけられるように？ 2025年には、高齢者の5人に1人が認知症になると言われている日本。このプログラムが実用化されれば、認知症の診断が大きく効率化されることでしょう。また遠隔診療でも使用できるので、通院が難しい高齢者に対しての認知症診断がしやすくなると考えられます。 とはいえ、これまで医師によって判断されていた認知機能の異常をどこまでAIが正確に判断できるかがという点には疑問も残ります。現在、認知症は主にテストで診断していますが、日常会話で認知症の判断ができるのでしょうか。 もしかしたら、このプログラムで認知症であるかどうか診断するのではなく、認知症の兆候を知らせるのがはじめの役割になるのかもしれません。認知症の兆候がある患者をこのプログラムで割り出し、その後に認知症検査で診断するという流れになるとも考えられます。 このプログラムが実用化されれば、認知症以外で受診した場合でも、会話の中から認知症の兆候を発見できる可能性もあります。そうなれば、自分や周囲の人が気が付いていないような初期段階でも、認知症を発見できる時代が来るかもしれませんね。

2022/01/14

大阪府立病院機構 大阪精神医療センターと、AIロボットベンチャーの株式会社ハタプロが、AIロボットによる認知機能トレーニングの臨床研究を開始しました。 この研究が進めば、主に医療従事者が担っていた認知機能トレーニングを、自宅にいながらにして受けられます。また、より高品質なケアができるようにも。それらによって、人材・人財不足に悩む介護事業所にとっても有効なツールになることが期待されています。 感覚的にトレーニングできるAIロボット 研究で使用されているAIロボットは、トレーニングの課題を音声で読み上げ、タブレットにインストールした専用アプリでイラストとテキストを表示。デジタルツールが苦手な方でも操作しやすいように、画面操作だけでなく対話でも課題に回答できます。 さらに、課題の正答率に加えて回答するのにかかった時間や回答内容も記録。加えてトレーニングの時間になるとAIロボットが自動で呼びかけ、トレーニング忘れを防いでくれます。また回答内容によって課題の難易度を変更するなど、これまで医療従事者がおこなっていたフォローもAIロボットが担います。 認知症ケアは専門家のサポートが必要だった 認知症の症状の緩和・進行抑制をするためには、適切なトレーニングやケアが必要。現在の介護現場では、介護職員や看護師などが寄り添いながら認知症ケアをおこなう方法が主流です。 例えば、利用者の思い出の写真や雑貨を見ながら昔の経験を語り合う「回想法」、歌いながら楽器を演奏する「音楽療法」、簡単な計算問題・漢字クイズを行う「脳トレ」などがあります。 こういったケアを継続的にできるように、自宅などで専門家によるケアを実施することが理想。しかし日常的に利用者の自宅でケアをするのは、人手不足である介護現場では難しいのが現状でした。 AIロボットが認知症患者と介護現場を救う⁉ そういった問題の解決を目指しているのが、今回のAIロボットを使った認知機能改善トレーニングです。トレーニング実施の促し、回答結果から次回の課題内容を調整するといった部分もAIが担えるのであれば、ケアの質の向上と人材不足という2つの問題を解決できるかもしれません。 利用者側・介護者側の双方の負担が減ることで、適切なトレーニングをより継続しやすくなるはず。今後に期待できる研究ですね。

2022/01/07