国立研究開発法人の医薬基盤・健康・栄養研究所（NIBIOHN）、大阪国際がんセンター、日本IBM、TXP Medicalが、4者連携での取り組みを開始した「生成AIを活用した患者還元型・臨床指向型の循環システム」についての説明会を開催した。複数の生成AIアプリケーションを開発し、患者にもメリットを還元できる形での社会実装を進める方針。
「医療現場が急速に変化しており、膨大な知識の増加への対応や働き方改革のために、生成AIを利用しないと医療現場が動かない状況にある。生成AIを活用し、医療現場の負担を減らすとともに、患者にもメリットを還元できる」（中村氏）「大阪国際がんセンターのがん患者を対象にした満足度調査によると、「10点中10点」や「9点」の比率は約半分に達している。ただし「診察までの待ち時間」や「医療スタッフの対応」などの満足度が低いという結果も出ている。意見を聞くと、患者は医療者とのコミュニケーションを希望しているが『忙しそうで声がかけられない』状況にある。一方で、医療スタッフからは『仕事が多すぎて時間が足らない』『入力業務や各種文書作成、会議など、直接患者に接する専門業務以外の仕事が多い』といった声がある。生成AIによって、こうした課題を解決でき、患者に寄り添う時間が増え、患者の視点に立脚した高度ながん治療が提供できると期待している」（松浦氏）システム全体の狙いとしては、新薬研究開発過程における有効性や安全性、予測性の向上のために、詳細な臨床情報と患者検体を計画的に収集。ゲノム解析やプロテオーム解析、マイクロ
「生成AIの可能性を最大限に生かし、リスクを最小化し、アプリケーションの社会実装に道筋をつける。専門性の高いソリューション開発が求められるが、データソースをフレキシブルに定義することで対応し、意図しないデータの混在リスクは設計時点で徹底的に抑止する。『大阪国際がんセンターモデル』と呼べるこの成果を、専門医が不足している地方をはじめ、他の医療機関にも活用を広げ、真の社会実装を目指す」（金子氏）「患者説明・同意取得支援AI」では、外来初診患者に対して、疾患の説明動画を用意し、患者が診察前の自由なタイミングで視聴し、疑問点は生成AIとの対話形式で質問が可能になり、疾患に対する理解を深めることができる。
「大阪国際がんセンターでは、乳がん患者だけで年間600件の手術が行われており、その際にはビデオを用いた説明を行っている。生成AIを利用することで、ビデオの途中にいつでも止めて質問ができるなど、対話が可能になって理解が深まる。副作用による説明の際に、抗がん剤による脱毛の可能性について質問するなど、忙しい医師に『こんなことを聞いていてもいいのか』と気にせずに、生成AIに質問ができる」（金子氏）「問診支援AI」は、来院前にウェブ問診を行い、その結果を生成AIが解析するというもの。患者は来院時に問診記入などを行うことがなくなり、医師は診察前に患者の状況を把握し、患者に寄り添った診察ができる。こうした問診の改善を支援することで、省力化とともに患者の満足度向上につなげることができるとする。
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