概要

AIがあなたに届ける優しくて効率的な医療！
参考：SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）2019パンフレット

概要

超高齢社会における医療の質の確保、医療費増加の抑制、医療分野での国際的競争力の向上、医療従事者の負担軽減のために、医療機器等やIoT（internet of things）機器を活用して医療ビッグデータを構築する。さらに、AI技術を活用し、医療現場での負担軽減につながる、診断補助・教育やコミュニケーション支援等を目指す。

研究開発テーマ

以下のように、サブテーマA～Eに分け、各々連携しながらAIホスピタルシステムの開発を行う。

• サブテーマA：セキュリティの高い医療情報データベースの構築とそれらを利用した医療有用情報の抽出、解析技術等の開発
  個人情報保護への配慮やサイバー攻撃防御の対応等を十分に織り込み、マルチ言語対応も備えた、臨床、画像、病理、生化学検査等の情報などからなる医療の構築を図る。
• サブテーマB：AIを用いた診療時記録の自動文書化、インフォームドコンセント時のAIによる双方向のコミュニケーションシステムの開発
  診療時記録作成作業やインフォームドコンセント等の作成にAI技術等を応用する。これによって、患者の満足度向上や医療従事者の負担軽減を目指す。
• サブテーマC：患者の負担軽減・がん等の再発の超早期診断につながるAI技術を応用した血液等の超精密検査の開発
  がん等の疾患の発見や再発･再燃の超早期診断に有用で、患者負荷及び負担軽減するためのAI技術を応用した血液等の超精密検査（検体輸送や検査結果の質の確保を含む）を開発する。また、内視鏡自動挿入法の開発も行う。
• サブテーマD：医療現場におけるAIホスピタル機能の実装に基づく実証試験による研究評価
  既存の診療のためのICT（information and communication technology）技術に加え、サブテーマA～Cにおいて研究開発された技術、センサー機器等の病院実装を行い、AI技術システムによる診断・判断システムの学習を進め、医療現場にて、より利便性の高いシステムの構築を図る。
• サブテーマE：AIホスピタルの研究開発に係る知財管理等、システムの一般普及のための技術標準化・Open/Close戦略、官民学連携のためのマッチング等に関する対応
  サブテーマA～Dにおいて開発された技術を医療現場に普及させるため、医療情報の電子情報化及び活用に伴う種々の社会的な課題（コスト、知的財産の課題など）を対象に検討を行い、課題克服に取り組む。

出口戦略

出口志向の研究開発を推進する。

• AIホスピタルパッケージの実用化：
  基幹病院から、かかりつけ医にまで利用可能な形とする。
• AI医療機器の実用化：
  AI医療機器等の開発は、臨床試験までをSIP事業で共同研究開発として実施し、製造販売承認/認証取得と販売は民間企業が行う。
• 患者との対話と医療現場の負担軽減を両立するAIシステムの実装化：
  医療関係者が患者と向き合う時間を確保すると共に、患者への充分な説明を効率化する。
• AI技術を応用した血液等の超精密検査システムの医療現場での実装化：
  SOP（標準操作手順書）等を確立し、全国どこに居ても高品質の検査を受けられるように技術を発展させる。

実施体制

本課題は、プログラムディレクター（PD）の主導の下、宮野　悟サブPD（東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター長・教授）、眞野　浩サブPD（エブリセンスジャパン（株）代表取締役）、辻井潤一サブPD（産業技術総合研究所フェロー、産総研人工知能研究センター長）、推進委員会（事務局：内閣府）、ELSI組織※、管理法人が支援し、各サブテーマが相互に連携する体制で運用する。 ※ELSI組織とは：ELSIはEthical, Legal and Social Issueの略で、倫理的、法的、社会的課題を概観する機能を果たす。

期待される成果

AIが医療をアシストする「AIホスピタル」を実用化し、パッケージとして確立することにより、大量の医療情報を治療に有効に活用することが可能となり、高度で先進的かつ最適化された医療サービスを均質に提供する体制が整備できる。これによって、個々人の遺伝的、身体的、生活的特性などの多様性を考慮した、適切かつ低侵襲の治療法・治療薬を提示することができる（最終的に患者が選択する）ようになる。

これは、健康寿命の延伸につながるだけでなく、治療効果の低い治療薬、治療法を回避することによる医療費抑制や、療養期間を短縮することによる労働人口の確保にも貢献する。同時に、本事業で開発する技術は、病院における医師・看護師等をはじめとする医療従事者の負担軽減の面でも有用であり、超高齢社会が進んでも安心・安全な医療を維持するための大変革につながる。

さらに、「AIホスピタル」実装の段階で獲得する新規技術は、我が国の医薬品・医療機器・医療情報産業の競争力強化に資するものとなると期待される。

2022年度末までの達成目標

• セキュリティの高い医療情報データベースシステムを構築し、有用な医療情報を抽出して活用する技術を開発する。
• AIを診療現場へ導入することによって、医師-患者のアイコンタクト時間の延長や医療従事者の負担軽減等を実現する。
• AIを利用した遠隔画像・病理診断、血液による超精密診断法等を開発する。
• 複数の医療機関で「AIホスピタルシステム」導入モデルの運用を開始する。

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