【看護・医療×AI】医療・看護分野へのAI導入で、より安心できる医療環境づくりを

AI活用で煩雑な事務処理や看護業務以外を軽減

看護業務には、AIでの業務代替が難しく、どうしても人が対応しなければいけない分野もあります。例えば、患者と直接接することで、顔色や様子を見て判断しなければいけない部分は、なかなかAIでは担うことができません。

逆に、煩雑な事務処理やデータの分析・管理などは、AIが正確かつスピーディーに実行してくれます。その部分の正確性やスピードは、人よりもAIが勝ります。そういったAIの得意な分野を担ってもらうことで、本来看護師が時間をかけなければいけないところにしっかり時間を割くことができるようになります。
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役割分担をうまく行い、現場での仕事がスムーズに進むよう工夫が必要です。人とAIの分業による共存を実現することで、現在の人手不足が少しでも解消されるはずです。
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AI通訳で外国人患者への対応が可能に

「AIさくらさん」の利点として、英語はもちろんのこと、中国語と韓国語、その他の多くの言語にも対応している点が挙げられます。さらに音声と文字表示の両方が可能なので、障がいや何らかの理由により、どちらかのコミュニケーションが難しい場合にも活用できるという点も、医療の現場に即していると言えます。

このため、インバウンド需要の急増により接する機会の多くなった外国人患者に対しても、服薬の有無や病歴など、治療を行うにあたって必要な項目のヒアリングが容易にできるようになります。昨今は英語を話すことが難しい旅行者の人数も増えているため、多言語対応のAIを医療の現場に導入することは、トラブルの防止や、通常の何倍にも伸びがちと言われる外国人患者の診療時間を抑えることにも繋がります。

たとえば、外国語を話すことができなくても、画面上のAI通訳を通して意思疎通が可能になります。
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IoT技術と連携し、看護師の負担を大幅削減

AIは人手不足を解消し、生産性を向上する技術として注目を浴びていますが、ロボットやIoT技術などと組み合わせることで、より多彩な活躍が可能になります。医療分野においても、すでに米国ではIoT技術との連携は実践されており、インターネットを介した遠隔治療を中心として現場への導入が進んでいます。

日本でも画像診断や認知症患者への対応にIoT技術とAIを組み合わせる取り組みがあり、医療現場の人手不足や、看護職の労働時間削減に大きな期待を寄せられています。人とのコミュニケーションが得意なAI接客サービス「AIさくらさん」も、看護の現場で大いに活躍できる能力を備えています。

例えば、画像センシングを搭載することで患者の顔を判別し、予め決められている投薬量を看護師へ伝えたり、コネクテッドデバイスと組み合わせることで患者の生体情報を24時間モニタリングし、異変があったときにはナースコールをするなどといったことが可能になっています。
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もちろん、コミュニケーションが得意なAIとして、入院患者への毎日のヒアリングなども可能。他にも、日常の業務についても、多忙なベテラン看護師に代わって「AIさくらさん」が新人看護師へ適切なアドバイスを行うといったことができるなど、人と人の間にAIが入ることで、より円滑に業務が遂行できるようになるというメリットも挙げられます。

「対話が可能なAI」は、看護分野においても業務の効率化や改善に大いに役立ちます。
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離職率の低下で、より安定した運営にも貢献

看護の現場においては、看護師の離職率の高さも見過ごせない問題の一つであると言えます。理由としては、とにかく身体的に多忙であること、そして人の命を預かる仕事であるという、精神面でのプレッシャーやストレスが多いようです。

日本看護協会の調査では過労死のリスクがあるとされる看護職が2万人に及ぶとの結果が出ており、看護業界の現状を物語っています。
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また、離職にともなう人手不足や引き継ぎの問題はそのまま解消されないことも少なくなく、そのままドミノ倒し的に離職が発生する事例もあるとされ、看護職員の定着対策は急務となっています。そんな場合にも「AIさくらさん」は心強い味方となってくれます。業務自体を効率化してくれることはもちろん、看護師の労働時間をマネジメントすることも可能になるため、業務改善のサポートにも役立ちます。

たとえば、特定の看護師に負担がかかっていることを発見できれば、しわ寄せによる離職のリスクを事前に防ぐよう人員の配置を工夫できますし、業務に時間がかかっている看護師がいる場合は適宜指導を行うこともできます。

このように、AIを現場に導入することで通常の運営では気づきにくい問題点を見えるようにするという活用方法は、店舗経営などでは既に導入が進んでいるAIのメリットの一つです。
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看護においては人の精神面のケアも重要

看護においては人の精神面のケアも重要視されますが、なかでもコミュニケーションが可能な「AIさくらさん」はうってつけの存在といえます。

看護の現場において、「AIさくらさん」の導入は、患者・看護師・そして病院の経営者も含むすべての立場の方へ、より安心できる環境をもたらします。
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AIさくらさん対談　CASE 03AI × メンタルヘルス
「心のケアに、テクノロジーを。～AIだから、人によりそえる～」‍

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AIが解決できる身近な医療問題

最近ニュースでも増えてきた、医療現場でのAIの活躍の事例は大変身近な問題です。患者（ユーザー）、医師（医療従事者）の医療をとりまく様々な問題を最先端のAI技術でどのように解決できるかを考えてみましょう。

はじめに、主だった医療領域で最先端の事例も含めてAIの活用カテゴリーを整理してみます。次に、AIによる身近な問題の解決方法とその可能性について、とりわけAI導入についてのイメージが湧くような実践例も紹介していきます。

医療をとりまく身近な問題を解決するのに一番効果的なAIは、次の4つのソリューションを持っていることが特徴です。

・ユーザーインターフェイスが馴染みやすい

・音声応答可能なチャットボットがある

・バックグラウンドにある医療データに安全かつ迅速にアクセスできる

・コストパフォーマンスに優れたトータルシステムである
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医療をとりまく身近な問題をAIで解決

医療現場で活躍しはじめたAIの最前線を5つの領域に整理してまとめていきます。まず、AIの特徴には大きく二つあります。

一つ目は膨大なデータ（ビッグデータ）を高速に処理できることです。人間と違って24時間365日、処理を続けることが出来ます。また、疲れを知りません。

二つ目はディープラーニング（深層学習）によって問題解決の精度を高めることができます。学習のアルゴリズム（プログラム上の「やり方」）の与え方によって沢山のデータを学習すれば自らどんどん賢くなっていくという特徴があります。

このような特徴を医療分野でどのように活かされているかを見てみましょう。
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‍1.画像処理‍

人間ドックや手術前に行われるCTスキャンから得られるデータの解析には専門的なスキルが求められます。CT（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影法）スキャンはＸ線検査の立体版で、レントゲン照射した後にコンピュータで画像を作り出す画像解析技術です。

この解析は放射線科医の仕事でその専門医の数は決して多くありません。

CT画像のデータベースの中から異常を読み解く正答率は医師によってばらつきがありましたが、広島大学の評価実験ではAIを導入することで、診断時間を最大1/6に短縮し、類似症例検索の正解率を85%に引き上げることでデータ解析において大きな進歩をもたらしました。
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‍2.コグニティブ(Cognitive, Cognitive Computing System)‍

「コグニティブ・コンピューティング・システム」はIBMが提唱した新しい概念ですが、コグニティブそのものは日本語では「認知」「認識」と訳されます。コンピュータの処理プロセスで、「与えられたデータ」→「理解」→「推論」→「学習」（その繰り返し）によって、人間の認知の過程のように知識データベースを加速度的に拡張させるシステムです。

論文データの読み解きなどで膨大な資料の中から成功事例の検索などにも使えます。
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‍3.PHR（Personal Health Records）

「PHR（パーソナルヘルスレコード）」は「個人が生涯にわたり自分自身に関する医療・健康情報を収集・保存し活用できる仕組み」を指します。政府のデータ利活用基盤構築の一環で、総務省・厚生労働省・経済産業省の共同プロジェクトで、国民一人ひとりが自らの健康データの変化を把握し、自ら予防行動をし易くするために、AIとも連携させて大規模な医療ネットワークを構築しようとするものです。

当社のAI接客システム「AIさくらさん」では、AI接客型サイネージの前に立つ人間の脈拍数と性別年齢、さらには悲しみや喜びといった感情までも捉えて分析することさえできるようになっています。
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‍4.医療（医薬）事務‍

事務職は医療分野に限らずAIにとって代わられようとしています。現在は法律や規制の関係でインターネット上での医薬品の販売に制限がありますが、近い将来規制緩和が更に進めば一気にAIの可能性が広まります。

特に前出のPHRの普及によって、薬の飲み合わせ（相互作用）による薬の効き目が強くなりすぎたり、弱くなったりする弊害がAIによって防げるようになります。

また、花粉症のように季節や花粉の離散量によって薬を飲む時期や種類・量などが違う場合、症状が酷くなる前に通院するよう通知してくれるようになるでしょう。

現在は病院や薬局で薬を購入する際に、事務方、薬剤師、医師が注文書を書いたり、必要情報を記入したりと煩雑な事務手続きを行っていますが、既にAIの活用でインターネット上の決済システム（Amazon Pay等）と連携を行っている「AIさくらさん」では、面倒な手続きをすることなく薬剤師の指示のもと、簡単に薬を購入することも可能です。
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‍5.応対‍

人間相手の医療業界の特徴は、相手（患者）にあわせて接客応対や高度な医療対応をしなければならない点です。
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特に、怪我や病気、体調不良が突然起こったときには迅速な応対が求められます。だれでも怪我や病気に望んでなるわけではありません。また病院や薬局が開いている時にお腹が痛くなるとは限らず、ある日突然に痛みや困難は襲ってきます。

そのような問題に対してもAIであれば解決することが出来ます。
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‍（１）過疎・僻地（へきち）対応‍

少し前のデータですが日本には無医地区数は637地区、無医地区人口は124,122人（2014年10月末「平成26年度無医地区等調査及び無歯科医地区等調査の結果」厚生労働省）になると言われています。そのような中、高知県高岡郡梼原町では「遠隔診療・医療用人工知能(AI)の実証研究プロジェクト」が始まっています。

具体的には、高齢化・過疎化が予想される中山間地域で医療サービスを将来にわたり確保する手段についての実証研究です。
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出展：https://www.mizuhobank.co.jp/release/pdf/20171121release_jp.pdf
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（２）医療窓口での対応

私たちの一番身近な医療現場は「窓口対応」でしょう。既に各種のロボットと組み合わせた対応がはじまっています。

問診をタブレット型コンピュータで事前に受け付けたり、AI接客型サイネージが適切な医療窓口を教えてくれたりと一番馴染み深いものになってきました。
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医療についての不満をAIで解決する

ユーザー目線での医療への不満‍

病院やクリニックに行って長時間待たされ、診察や治療はわずか数分で終わってしまった経験を持つ方もいるでしょう。医療機関への不満点は日本医師会の調査によると「待ち時間」がトップで44.4%、次に「医師の説明」が43.4%です。待ち時間の解消と患者さんへの適切な情報提供をすれば満足度は大いに向上するはずです。

出展：「第5回 日本の医療に関する意識調査」（日本医師会総合政策研究機構）

では、どのようにこの待ち時間の解消と情報提供の最適化をすれば良いのでしょうか。
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【待ち時間の解消】‍

医療機関には通院患者以外にも入院患者、各種公的機関、企業からも引っ切り無しに問い合わせが来ています。同時にその問い合わせへの回答準備のために様々な発信をしています。電話をはじめメールやチャット、最近はSkypeなどのTV会議も頻繁です。
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AIなら、それぞれの問い合わせに対して統合化した情報管理により自動的に対応できます。

問い合わせや発信データを電話、メール、FAX、対面、医師・看護師等の指示、あらゆるものから分類・整理しデータベース化し「与えられたデータ」→「理解」→「推論」→「学習」（その繰り返し）によって対応速度を上げ時間短縮を図れます。
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【情報提供の最適化】‍

医療用語は難しい非日常的な言葉が多く、医師も正確を期すために病名（傷病名）も正確に言おうとしますが、普段聞き慣れない言葉は難しく聞こえますし理解しづらいものです。

例えば「かぜ」は「かぜ症候群」と言われる病気です。「普通感冒」「流行性感冒（インフルエンザ）」「咽頭炎」「気管支炎」など主に上気道（空気の通り道）の急性の炎症を指します。

時間がなければ「かぜ」と説明され、時間があれば丁寧に上記の病名を解説してくれるでしょう。どちらにしても患者さんにとっては短ければ「不親切」、長ければ「難解」と感じられてしまいます。

情報は「非対称性」を持っていますので、受け手によって理解度が変わってしまいます。これを埋めるために何回でも問い合わせに応じてビジュアルに動画やアニメーションも利用して教えてくれるのがAIです。

対話型のチャットボット（チャット[おしゃべり]とロボットの組み合わせ）は日本語以外にも対応できますので外国人の患者さんにも安心してもらえます。
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‍医療従事者をとりまく様々な問題‍

過疎・僻地での対応とは対照的に都市部では人口の集中化による医療業務負担が増大しています。高度な専門的知識が必要な医療従事者は心身の緊張を伴う長時間労働と当直・夜勤・交代制勤務などにより、厳しい環境に置かれています。

そのような中で山のような書類の中から必要なデータを探すのにはとても手間がかかります。

電子化されているものでも「かぜ」「カゼ」「風邪」「感冒」と表現が違っていたり、数字が「全角」と「半角」が入り混じっていて同一のものとして検索できなかったりで、人間が介在して判断をしなければならないことが多々あります。AIは「あいまい検索」やサジェスト（検索履歴から予測）が得意ですからユーザー負荷を相当数減らしてくれます。
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看護においては人の精神面のケアも重要

このように医療をとりまく身近な問題をAIによって解決する効果的なAIの姿が見えてきます。特にコストパフォーマンスに優れたトータルシステムであることは「治療費」に寄与できる要素で見逃せないところです。

何よりも、患者にとっての身近な問題解決や医療従事者の負担軽減の全体最適にはAIの普及が必要不可欠です。医療に関わる全ての人とともにAIで様々な問題を解決する方法を考える時期となっているでしょう。