フィリップス、日本の医療における課題解決のためのAIおよびデジタル活用に関するプレスセミナーを開催

本プレスセミナーでは、「日本の医療が抱える課題、その解決策としてのAI活用の進展と課題」と題し、医療におけるワークフロー改善や医療従事者のワークロード軽減を目的としたAI搭載の医療機器の導入やDXの推進について、パネルディスカッションを行いました。

医療従事者の人材不足や、長時間労働といった日本の医療業界が直面する課題を、AI技術やデジタルツールによる医療DXを通じてどのように解決できるかについて議論し、医療分野におけるフィリップスの長期的な事業展開と、日本市場への深いコミットメントを示す場となりました。

高齢化により慢性疾患や複雑な疾患の患者数が増加しており、放射線科では診断が必要な画像データ量が急増しスタッフ不足が大きな課題となっている。また、医療費の負担も増加している。

フィリップスは、AI技術を組み込んだ画像診断補助ソフトウェアやクラウド型読影支援で診断精度向上や業務効率化を実現。病院のワークフロー改善を目指している。

【イベント内容】

イベントの冒頭では、フィリップス・ジャパン プレシジョン・ダイアグノシス事業部長である門原寛より、現在の日本の医療における課題と、その課題解決のための一助としてのAIの活用について、フィリップスの製品における具体例を交えて紹介しました。

循環器科や神経科などの臨床分野で複雑な疾患を持つ患者が40%増加 [1]

次に、慶應義塾大学 医学部 放射線科学教室 教授 陣崎雅弘先生、浜松医科大学 医学部 放射線診断科 教授 五島聡先生、ロイヤルフィリップス 治療・診断部門チーフ・メディカル・オフィサーのアトゥール・グプタを迎えたパネルディスカッションでは、世界や日本の医療課題と医療現場におけるAIの導入に焦点が当てられました。

陣崎教授は、日本が直面する特有の医療課題について説明し、病院の収入が増えている一方で、人件費や公共料金の上昇により支出が収入を上回っていることに注意を促しました。また、また、多くの病院が2024年には赤字になる見込みであると述べました。

コロナ禍では政府の補助金によって支えられていたが、補助金終了後に物価高、人件費、電気代の高騰が経営を圧迫。収入増加を試みているが、支出が収入を上回り、多くの病院が赤字に直面。

保険診療は収入が固定的で支出の増加に対応できない構造的問題がある。

予防医療や自由診療へのシフトが進む可能性。

厚労省も混合診療の規制緩和を検討。

五島教授は、OECD諸国の中で人口あたりのCTおよびMRI装置数が最も多い [3]日本のユニークな状況について説明し、同時に放射線科医が深刻に不足しているという問題もある点を強調しました。

AI技術やディープラーニングが臨床現場に実装されており、業務効率化に貢献。ただし、大きな進展は単純タスクの効率改善に留まる。

厚労省が全国的な電子カルテ情報共有サービスを推進し、患者情報の効率的な管理と共有を目指す。これにより、遠隔地の診療や医療費管理にも大きなメリットがあると期待されている。

AIが診断医と完全に代替することは困難。むしろAIと人間の協力関係（AI with人間）が重要。文書作成などの作業負担を軽減するAIの活用が模索されている。

アトゥール・グプタは、現在使用されているさまざまなAI技術について発表し、MRIスキャンを300%短縮するSmartSpeed、アルツハイマー病の検出のためのAIツール、自動患者位置決めシステムなどを紹介しました。さらに、遠隔地向けの小型超音波技術や母体ケアについても議論しました。

陣崎教授は、医療分野におけるAIの実装が保険適用やコスト効果の面で課題に直面していることに言及しました。多くのAI画像診断ツールはPMDA（医薬品医療機器総合機構）によって承認されているものの、保険適用がないため使用されておらず、病院にとって経済的負担となっているようです。

五島教授は、放射線科におけるAIの現状を詳しく述べ、2020年からAI支援の診断ソフトウェアを必要とする画像診断管理追加システムが導入されていると言及しました。彼は、日本がこのような保険に基づく制度を導入した最初の国であることを強調しました。

パネルディスカッションでは、日本の高齢化社会や2040年問題に関連する医療提供の将来の課題についても触れました。陣崎教授、五島教授らは、これらの課題に対処するために、より広範な地域医療の調整やデジタル変革が必要であると強調しました。

開催概要

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