ウィズコロナは効率的かつ安全なオンライン診療・AI遠隔診療に注目

なぜ遠隔診療は良いのか？

1.人が密集しない

まず、言うまでもなく人が密集してしまうことを防ぐことができます。
今回の新型コロナウイルスのように、人から人へ感染してしまうような病気にかかった際に大いに役立てることができるのではないかと考えられます。
人が密集している場所に行かずとも診療を受けることが可能なので、風邪やインフルエンザなどの流行時期にも、院内感染を防ぐことができます。
病院内で病気をもらってきてしまうことは、本末転倒になってしまいますので避けたいところです。

2.移動の負担を軽減できる

へき地や離島、地方などでは、病院が近くになく、充分な医療を受けることが難しい人もいるのではないでしょうか。
そのような場所でもわざわざ遠くから足を運ぶことなく、診療を受けられるようになります。
また高齢者は病院へ行くための移動で体力を使うため、負担が大きいです。そうした移動への体力的・精神的負担を軽減させることにつながります。

3.待ち時間が軽減できる

皆さんが普段病院に行った際に、待ち時間がすごく長いなと感じたことはありませんか？
病院に行くだけでも、半日くらい使ってしまうことがあるのではないかと思います。
予約が出来たとしても、受診までに長い時間がかかってしまうこともあり、多くの患者さんの負担になってしまいます。

いつも飲んでいる薬をもらうだけなのに、そんなに待ちたくないという人も多いのではないでしょうか。
このような簡単な診療であれば、遠隔診療にすることで、待ち時間を少なくすることができます。
待ち時間が少ないことによって、病院へ行く障壁もぐんと下がるため、病気の予防や人々の健康を保つことにつながります。

4.専門医の不足をカバーできる

現状、特に難病指定がされているような病気は、専門的に治療ができる医師が限られています。
今までは病気の治療のために、専門医がいる遠くの病院まで足を運ぶ必要がありました。
しかし遠隔診療にすることで、遠く離れた海外の専門医師の診療も受けやすくなります。
事前に問診したり、経過観察を行う際には、遠隔診療が大いに役立てられるのではないでしょうか。

5.薬の受け取りと会計がスムーズ

今までは、薬は受診した病院もしくは近くの薬局で受け取るということがほとんどです。
しかし遠隔診療にすることで、必然的に薬の受け取りも、自由に家の近くの薬局などで行うことができるようになります。
また会計もクレジット決済やオンライン決済になるので、とても楽で便利です。
最近では少しずつ増えてきてはいますが、まだまだ現金のみでの支払いとなっている病院も多いのではないでしょうか。

6.予防やサポートに繋げやすい

遠隔診療にすることで、上記で挙げたようなメリットがあります。
これらにより、『病院で診療を受ける』ということの障壁を下げることにつながるのではないでしょうか。
障壁が下がることによって、診療を受ける人も増えるため、病気の予防につながります。
また、病院を退院したばかりの人や病気が治ったばかりの人も、少し心配なことがあった時に医師に相談したり、経過観察がしやすくなるのではないでしょうか。

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AIの力で対面診療と遠隔診療のすみ分け

さて、これまで遠隔診療の良いところについて中心的に取り上げてきました。

しかし、ネックとなる問題があります。
それはどの程度の病気であれば、従来の対面診療を行うべきか、ということです。
遠隔診療では、実際の患者さんの詳しい状況が伝わりにくいこともあります。
そのため、決して全てを遠隔診療に任せ切るのではなく、すみわけて行う必要は出てくるのです。

そうした時に、まず蓄積されたデータからAIが診断を行うことで、診療の方向性を導いていくことにも役立てられるのではないでしょうか。

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AIが患者さんを見守り

高齢者などにはAIカメラが見守りを行い、体調が悪化した時や様子がおかしい時にはアラートを出す、という技術開発も進められています。
人の手ではなく、まずAIが24時間365日見守り、瞬時にアラートを出してくれることによって、大きな急変が起きる前の予防策となってくれます。

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AIに任せられるものは任せよう

これからの時代は新型コロナウイルスの流行による影響だけではなく、人手不足や高齢化によりさらに医療は厳しい局面に陥ってしまうのではないでしょうか。
そうならないためにも、IoTやAIの力で任せられることはどんどん積極的に任せていくべきだと思います。

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AIによって解決する身近な医療問題

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ね。
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AIの最前線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、身近な事例で問題をAIによる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。
身近な医療をとりまく様々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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身近な医療をとりまく様々な問題を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を（ビッグデータ）を高速に処理できることです。
人間とちがって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。

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%に引き上げデータ解析において大きな進歩をもたらしました。

2.コグニティブ(Cognitive, Cognitive Computing System)
最近よく聞くようになってきたコグニティブ。
「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。

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テ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。
弊社の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、さらには悲しみや真顔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。

4.医療（医薬）事務
事務職は医療分野に限らずAIにとって変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によって防がれるようになります。
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に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様々な面倒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。
5.応対
人間相手の医療業界の特徴は、相手（患者さん）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。
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。

（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ヒスを将来にわたり確保する手段について実証研究です。
出展：https://www.mizuhobank.co.jp/release/pdf/20171121release_jp.pdf
（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。

【待ち時間の解消】
医療機関には通院患者さん以外にも入院患者さん、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。
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。

【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いです。
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。

医療従事者の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手間はとても大変です。
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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AIで様々な問題を解決する方法を考える時期

このように身近な医療をとりまく様々な問題を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。
何もよりも患者さんにとっての身近な問題が解決でき医師や医療従事者の負担も軽減できる医療の全体最適に不可欠なAIの普及が必要です。
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。

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3密回避しつつ十分な医療を提供

新型コロナウイルスの影響で医療現場は大混乱に陥りました。 毎日感染のリスクを身近に感じながら、患者の対応にあたっている医療従事者の心的ストレスは計り知れません。 また医療現場での感染予防はこれまで以上に徹底しなくてはならなくなりました。 こまめな除菌、検温の徹底、マスク着用の案内に透明な仕切りの設置と数えだすときりがありません。 これらのことが通常時でも忙しかった業務に上乗せされて現場は疲弊しきっています。 患者側も感染を恐れて通院を敬遠している状態です。 このままだと早く受診していれば重症化しなかった病気も、 通っているから気付けたちょっとした症状の変化にも気付くことが遅れ、 最悪の事態にも繋がってしまうことでしょう。

コロナ禍で感染予防対策の業務が負担になっていませんか？
定期的な待合室の除菌、全ての外来患者の検温、患者さんへ対策の案内など医療従事者の業務負担が新型コロナウイルスの影響で増えています。本来の業務がある上にこれらの業務が上乗せされては、本来やるべき業務に集中できません。AIさくらさんが検温作業や受付での案内を担ってくれます。入口に配置することで熱が高い患者が来院した際にはアラートを出してくれます。 受付では自動音声案内での誘導も可能です。このように日々の業務を支えてくれる、AIさくらさんの導入をおすすめいたします。

診察機会が減って患者の管理が不十分になっていませんか？
対面での診察を敬遠する患者も多く病院に行き辛くなっている昨今、定期的な診察の機会が少なくなっています。これまでは直接診ることで適切に診断出来ていた患者の管理も、診察の機会が減ったことで不十分になっています。このままでは患者のちょっとした変化に気づくことが遅れ、適切な処置も出来なくなってしまいます。病院に行かなくても、WebサイトにAIさくらさんを導入すれば会話形式でAIさくらさんが病状やケガの容体をヒアリングしてくれます。そしてヒアリングした情報を元に適切な診断をすることが可能になります。接見回数が減っている今だから出来る遠隔診療を、AIさくらさんで実現してみてはいかがでしょうか。

医療従事者の心のケアは出来ていますか？
コロナ禍で大変なのは何も患者だけではありません。むしろ感染のリスクを常に抱えている医療従事者こそ一番大変な状況にあります。当然日々抱える悩みやストレスはこれまで以上に増加しているはずです。その結果医療現場から退いてしまう人が増加している状況です。そこでAIさくらさんが心の支えになってくれます。誰にも言えない悩みでもAIであれば気兼ねなく話すことが出来ます。悩みを抱えた従業員の心の不調を早期発見し、悪化を防ぐ手助けをしてくれます。患者を治すことももちろん大事ですが、その患者を診る医療従事者の心をケアできるAIさくらさんの導入をおすすめいたします。