ヘルスケア業界の未来 〜情報基盤の整備から見える医療 DX のかたち〜
2022 年度の診療報酬改定で「人工知能技術（AI）を用いた画像診断補助に対する加算（単純・コンピュータ断層撮影）」が保険適用され、厚生労働省の「保健医療分野 AI 開発加速コンソーシアム」で AI 開発促進のための工程表が策定されるなど、ヘルスケア業界では AI 技術の活用拡大への期待が膨らんでいます。
ただし、消化器系内視鏡分野や MRI の補助診断装置などですでに AI が活用されている一方で、データの主体や正確性の担保をどのように考えるのかといった課題も指摘されています。
これからのヘルスケア業界において AI とデータはどのような役割を期待され、どのように活用されるべきなのでしょうか。日本マイクロソフト株式会社 Chief Security Officer 河野 省二が、ヘルスケア業界におけるデジタル変革のキーパーソンをお招きして「Data & AI」をテーマに実施した対談の模様をお届けします。
大阪公立大学病院 医学研究科 血液腫瘍制御学（臨床検査・医療情報医学兼任）の岡村 浩史氏は工学系の修士課程を修了して就職した後に医学部に編入し、臨床医になったという異色の経歴の持ち主。現在は AI や機械学習を使った研究を行う上で必要とされる情報基盤の開発に取り組んでいます。
岡村 浩史 氏（大阪公立大学病院 医学研究科 血液腫瘍制御学（臨床検査・医療情報医学兼任））
河野 省二 （日本マイクロソフト株式会社 Chief Security Officer）
工学から医学に転身し、AI 活用のための情報基盤構築に尽力
河野 岡村先生は工学から医学への転身というご経歴をお持ちですが、なぜ今のキャリアを志すようになったのでしょう？
岡村 私は工学の修士課程を修了して、SE として働いていたのですが、自分の仕事が具体的にどのように社会の役に立っているかが見えにくかったこともあり、臨床医を目指したいと思うようになりました。思った通り臨床医はとてもやりがいのある仕事で、当初は熱中して働いていたのですが、あるとき先輩から臨床研究に誘われたんです。
そこで見た研究は、かつて工学を専門としていた私の感覚からすると、自動化が進んでおらず極めて非効率的なものでした。そこで、自分の権限内でデータ収集の自動化ツールなどをつくって使っていたところ、口コミでそのことが広がって、医療情報部から声をかけていただいた、という流れです。
河野 大変興味深いキャリアを積まれているのですね。先生が現在取り組まれているプロジェクトについてお聞かせください。
岡村 医療情報分野では大きく分けてふたつのプロジェクトに携わっています。ひとつは、AI や機械学習のような予測モデルを用いた研究を行う分野で本学の情報学と共同研究を行っています。もうひとつは、そのような AI 開発のトレーニングに使うための診療情報を収集・活用する基盤の開発と、医療情報標準化の取り組みです。
AI が実現する将来は非常に夢のあるものだと感じていますが、一方で、AI を開発・発展させるためには優れた情報基盤が必須となります。AI の開発をスポーツカーの設計に例えると、情報基盤は道路整備です。質の良い道路が整備されなければ、スポーツカーの性能を検証することもできませんよね。私は、医療 DX における AI 活用においては、この道路整備の部分にボトルネックがあると考えています。
医療情報活用を阻む壁と、それを超えるためのアイデア
河野 他の業界においても道路整備の部分、つまりデータの収集や活用の仕方は課題になっているようです。医療業界においては、具体的にどのような障壁があるのでしょうか。
岡村 技術的なことというよりもむしろ、我が国特有の組織体制や規制、文化などに見られる不合理に課題があると私は考えています。例えばステイクホルダーの多さ。プロジェクトを進めるためには、患者、医療現場、病院管理者、医学研究者、システムベンダー、製薬企業、行政といったような多岐にわたるステイクホルダーの足並みを揃えるところから始めなければいけません。
さらに、足並みを揃えるための調整が必要となります。そのためには AI やコンピュータの知識、医学の知識はもちろん、臨床現場の実態も知らなければいけません。また、医学研究の倫理や個人情報の扱い方といった規制にも詳しくなる必要があります。ところが、我が国ではこれらの知見を総合的に備えた人材はなかなかいない現状があります。
法整備や運用についても、合理的に考える必要があります。我が国では公的データベースは個々に存在するのですが、それぞれ独立した法律や枠組みに基づいて管理されているために、せっかくビッグデータがあっても、それらをマージして付加価値を生み出せない法体制になっています。機微な個人情報のセキュリティを担保する重要性は認識していますが、それを踏まえても現状の枠組みは非合理的な点が多いように思います。
河野 なるほど。岡村先生のように工学と医学の知識を兼ね備えた人材を増やしつつ、法整備についても国に訴えかけていく必要があるようですね。
岡村 電子カルテがネットワークに繋げられない問題も、日本特有の文化に根ざしていると思います。医療情報と同じようにお金という機微な情報を扱う銀行や証券会社は、10 年以上前からオンラインで手続きができるようになっているのに、なぜ病院で同じことが実現できないのか。これは、誤った閉鎖系神話と、病院側に変化に対応するインセンティブがない点が大きな要因だと思っています。この病院の「ノーチェンジ・ノーリスク思考」に対しては、行政による評価系の転換を期待したいところです。
河野 私は専門がサイバーセキュリティなのですが、トラブルもありつつ銀行がうまくいっているのは、全銀連のようなセンターがデータを安全管理してくれているからだと思っています。医療業界でも、情報バンクのようなものができて一時的なセキュリティを担保してくれるのであれば受け入れやすいと思うのですが、いかがでしょうか？ 技術的には難しい話ではないと思います。
岡村 なるほど。医療以外の領域のセキュリティについては、まさにお聞きしたかったお話です。確かにそのご提案は非常にリーズナブルですし、医療業界でもそういった枠組みがつくれたらいいと思いますね。
データ活用を進めるための医療情報標準化と全体最適
河野 情報基盤の構築に際しては、データの標準化が重要ですよね。先生もFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）による標準化プロジェクトに取り組まれています。
岡村 医療情報の標準化は、医療 DX において必須だと思います。とはいえ、標準化の作業は非常に泥臭く、油断するとベンダーや医療機関ごとに異なる FHIR データ がつくられてしまうといった、部分最適が横行する危険性も孕んでいます。先ほどの障壁の話にもつながるのですが、効率的にプロジェクトを進めるにあたっては、常に全体最適の視点・意識を持つリーダーシップが重要になると考えています。
河野 標準化の過程で、データが構造化できるかどうかは重要なテーマですよね。私たち日本マイクロソフトのようなテックベンダーも、例えば非構造化されたデータを構造化したデータベースをご提供するなど、お役に立てることはあると思うのですが。
岡村 おっしゃる通り、電子カルテを例にとると、血液検査結果や薬剤情報など構造化されたデータがある一方で、カルテ記事やレポートのような自由記載文は構造化されていません。でも実際は、そこにしかない貴重な情報がたくさんあるわけです。医師はさまざまな検査結果を統合して評価するわけですが、その所見は自由記載欄にテキストで記入することになりますからね。このようなデータは、今後 LLM（Large Language Models）を活用することで大きな価値を生み出すはずなので、テクノロジーに期待したい分野です。
河野 PHR（Personal Health Record）についてもご意見をいただきたいのですが、ウェアラブルデバイスを身につけて、その情報から健康管理をするようなアプリやサービスも増えています。そういった個人の健康情報は先生が考える情報基盤にもあるべきだとお考えでしょうか？
岡村 はい、もちろん必要です。同じ病気であっても、先天的な要因、後天的な要因が作用することで、表現される症状は多彩ですから、その患者さんのライフログのような形であらゆるデータを集約しておいて、あらゆる表現系に対する解析ができるようにしておくことが、基盤として理想的な形だと思います。またデータというものは、集約あるいは統合することによって付加価値が生まれていくので、PHR のデータ収集は私たちとしても目指していきたいところです。
河野 なるほど。ただ、自分のデータを無償で提供するのはなかなか理解が得られませんよね。先生は、どのような報酬が望ましいとお考えでしょうか？
岡村 ひとつは、情報銀行のような考え方です。個人が自分の情報を預けたり提供したりすることで、ポイントやサービスなどを得られる仕組みが有効に機能する可能性はあると思います。もうひとつは、私が実際にプロジェクトとして取り組んでいることなのですが、「見守り機能」の付帯です。今私は、患者さんがスマートウォッチやアプリ経由で入力したデータを集約して、その情報から AI で危険な兆候を検知するアプリの開発プロジェクトを進めています。
他国の例を見ると、仏国ではアプリによって患者さんの健康を管理するいわば「情報薬」とも呼べるものが実現されていて、実際に肺がん患者の予後が改善したという報告もあります。ですから、今取り組んでいるこのプロジェクトは、患者さんにとっても医師にとっても非常に有効なものだと考えています。
データ活用実現後の課題と日本マイクロソフトへの期待
河野 データと AI を活用した予兆検知のような医療サービスは、非常に画期的だと思います。ただそうしたサービスが普及することによって、医療者の皆さんの業務負担や訴訟リスクが増えることも考えられるのではないかと思うのですが。
岡村 その点は、この領域において常に議論になっています。しかし、私はデータと AI の活用によってトータルで見た医療者の業務負担は減るのではないか、と予想しています。予兆検知システムが構築された場合、医師が 24 時間大勢で対応しなければいけないようなイメージを持たれるかもしれませんが、予測精度の高い AI によるアラートを受けて適切な患者に対して医療者が早期治療介入できれば、重症化リスクを削減できます。その結果、先々の診療コストや人的資源の削減につながりますし、コストを減らせればその分人員を増やすこともできますから、全体で見れば医療者の負担を減らせると考えています。
訴訟リスクについては、前提条件によって整理することが可能だと思います。米国では、患者さんと医療者が電子カルテに搭載されたチャット機能で会話できるシステムが利用されているところがありますが、緊急時はチャットではなく直接電話で連絡するといったルールを設けて運用されています。訴訟社会の米国でこれが運用できているのですから、日本でも実現できるはずです。
河野 最後に、私たちマイクロソフトにご期待いただいていることがあればお聞かせください。
岡村 私は、医療 DX の直近の目標は、産業界において適切なルールに基づいて、安全かつ効率的に医療情報の流動性を担保できる環境を整備することだと思っています。逆に言えば、それができなければ、医療 DX の持続可能性はなくなってしまうと思うのです。その目的に向けたコンセンサスやルールづくりの実現が必要です。
そこで日本マイクロソフトさんにはぜひ、医療情報の価値を高めるために力を貸していただきたいと思っています。例えばこの先、Microsoft Copilot によって LLMの民主化が起きれば、医療業界からも「電子カルテでも Copilot を使いたい」というニーズが出てくるはずです。そうすれば、一気に電子カルテのオンライン化に向かうといった未来も描けます。そのイメージを共有していただき、起爆剤となっていただけることを期待しています。
それからもう一点、我が国のアカデミアには、小さいけれど有望な、研究のシーズがたくさんあります。それらを育てるための産学連携研究にも積極的に取り組んでいただきたいと思っています。
Windows というグローバルに普及している OS をお持ちのマイクロソフトさんには、一夜にして世界を変える力があると思っています。その強力なパワーを、よりよい社会の実現に役立てていただけることを期待しています。
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