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IT21の会 (平成31年1月) 第237回議事録

日時：2019年1月11日(金)　18時30分〜20時30分
場所：東京ウイメンズプラザ　第一会議室
出席者：36名
配付資料：
　IT21-1901-0：CPD参加票
　IT21-1901-1：放射線治療の最前線と自立型人間育成の取り組み
　IT21-1902-2：ヘルスケア分野におけるAIの活用や医療ICTの海外の取り組み状況

議事：
　18:20-18:30 事務連絡、資料確認、会長挨拶（初参加の自己紹介）
　18:30-19:10 サブテーマ講演「放射線治療の最前線と自立型人間育成の取り組み」
　19:20-20:20 メインテーマ講演「ヘルスケア分野におけるAIの活用や医療ICTの海外の取り組み状況」
　20:20-20:30 今後の予定等

概要：
1.会長挨拶
　・新年の挨拶と、本日のテーマについての紹介があった。
　・初参加は2名(土肥野隆史さん、太田淳さん）。ただし、開始時に不在だったので次回。


2.サブテーマ講演
　タイトル：放射線治療の最前線と自立型人間育成の取り組み
　講師：富田　和雄氏 (株式会社日立製作所　技術士 総合技術監理部門、原子力・放射線部門)
　資料：IT21-1901-1
　概要：
 (1) 本日の講演内容とゴール
　・自己紹介があった。学生時代は長距離の陸上競技に熱中した。
　・3月11日の東日本大震災の時には、原子力・放射線部会の幹事を行っていた。
 　・モットーは、守・破・離・翔・楽だ。イノベーションで明るい未来を！
　・講演の前に比べて講演終了時の参加者のやる気アップを目指す。
 (2) 放射線治療の最前線
　・高齢化というが高齢者のゾーンはほぼ一定だが、生産人口が急速に減少する。
　・このため、今後はがんの罹患率が増えるというよりはスタッフの人員が不足することが懸念される。
　・2018年の予測で言えば、100万人ほどがガンになり、40万人ほどがガンで死亡する。
　・がんは国民病の一つ。放射線治療が適用される症例としては、肺、乳房、前立腺等が多い。
　・がんの三大療法は、外科治療、放射線治療、化学治療。放射線治療のうち、粒子線治療粒子線治療は
      体の機能を維持できるため、治療後のQOL（生活の質）を維持できる。
　・遺伝子治療や免疫療法なども進歩している。
　・本日は放射線治療、外部照射のうち重粒子線治療の話をする。
　・粒子線治療の目的は腫瘍の成長を遅らせたり、縮小させること。
　・1895年にレントゲンが発見してからほどなく（X線を用いた）放射線治療が始まった。
 (3) 日米の粒子線治療
　・米国では1975年にローレンスバークレイで2000人以上を治療した。
　・一方、日本で放射線医学研究所（放医研）を先駆けとする一方、1983年に筑波大学でも700名を治療した。
　・X線は体表面付近をピークとして、徐々に線量を付与していくが、体内を透過してしまう。
　・陽子線治療は体内の一定の深さで線量がピークとなる。このため、がん細胞のある局所的な深さでの集中治療ができる。
　・臨床データによる検証が進んでいる。全世界で累積15万人以上が治療を受けており、近年では、年間1万3千人以上が治療を受けている。
　・日本の特徴として、放医研を中心として炭素線の治療施設が多い。
　・陽子線治療の主な対象は進行していない限局したがんであり、線量集中性が高いため、がんのまわりに重要な臓器がある場合などに優位性を発揮する。
　・小児がんや前立腺にも保険が適用されるようになった。　
　・治療に使う陽子ビームは、シンクロトロンなどの陽子線加速器を使用し、最大で光速の60%程度（体内の到達震度で30cm程度に相当）に加速する。
　・X線画像などを使って精度よく患者の位置合わせをし、ビームの出射方向を所定の角度に調整して粒子線を照射する。
　・放射線治療のおおまかな流れとしてはCT撮影、治療計画作成、位置合わせ、治療、フォローアップとなっている。
　・治療リハーサルや治療開始前のQA、治療後の記録や検証を行っている。
　・症例により10回未満から30回程度の分割照射を行う。
　・粒子線治療では、システム制御、遠隔モニタリングなどにICT技術が用いられており、AI診断、アダプティブ治療、ビッグデータを利用した治療情報管理などの開発が注目されている。
　・ソフトウェアへの依存度増大により、外部からの脅威や社会的責任に対処することが粒子線治療の課題のひとつである。
　・自動化、省力化、高度化の推進により、人間系に依存していた確認等がシステム側に移行するなど、責任分岐点の変化が見込まれる。
 (4) 自立型人間育成の取り組み
　・モノからコトへ　ハードウェアの課題から人材育成へ変化していく。
　・大谷翔平は高校1年の時に曼荼羅をベースにした９x９のマトリックス手法を用いて夢を実現する方法を明文化した。
　　具体的には、真ん中に目標を書き、その周りに目標を達成するための８個の要素を記入。
　・そして、それぞれの要素を実現するための８個のアクションを記入する。このように抽象的な目標を具体的な行動に落とし込む。
　・これは原田メソッドのツールのひとつ。これらを開発した原田隆史さんは陸上競技部の指導に注力し、7年間で13回の日本一を実現した。
　・グローバル化、情報化、少子高齢化になっている。インプット型の教育から変化している。
　・技術士として社会にどう貢献できるか。今までは管理型、インターネットの普及等を契機に協働型へパラダイムシフトが進んでいる。
　・自律的に考え行動できる。経営学的な視点が重要になってくる。
　・何をどんな心でやるか。主体的に前向きに行動する。能力に加えて、人格が重要になってくる。
　・内発的動機をいかに高めるかが重要。常識にとらわれずイメージする構想力も重要。
　・未来のイメージから逆算して行動する。ビジョンは低すぎると停滞する。高すぎると逃走/闘争の反応が起きやすい。
　・四観点で目的・目標を整理すると成果につながりやすくなる。
　・無形他者の目標が有形自分の目標を加速させ、結果を出して自信が高まることにより、他者を助ける余 裕ができ、よい循環が生まれる。
　・学生スポーツの事例を企業に置き換えると、理念や価値観の欠如、不徹底があると企業の不祥事につながる。
　・イノベーションを担う人材を育てるために求められる人材として自立型人間、未来思考、構想力、目的・目標、理念、価値観が重要。
　・「思いは枯れる、夢は腐る」ため、一時的なやる気（テンション）を持続的なもの（モチベーション）にするには、継続的なメンテナンスが必要。
　・メンテナンスのツールとして、セルフマネジメントをベースにした原田メソッドを紹介。
　・大切なことは「本当にやりたいことかどうか」だ。一寸先は闇ではなく、光だ。
　(5) 質疑応答
　 Q1)治癒率はどのくらいか。
　 A1)局所制御率、生存率といった指標がある。ほかの化学治療とそん色ない。
　 Q2)経済的にはどうか。
　 A2)症例ごとにばらつきがある。1症例200万円から300万円程度。一部保険が適用できる。
　 Q3)装置に対するセキュリティの工夫はあるか。
　 A3)基本的にはクローズドシステムとして扱ってきたが、ユーザー側でデータをUSBでとったり、リモートメンテナンスを行うこともあり、外部からの脅威の多様化に伴って、クローズとはいいにくくなってきた。
　 Q4)どの程度のステージまで対応できるのか。
　 A4)ある程度のボリュームがある固形がん。ステージ3程度が多く、ステージ４では緩和ケアを含めた治療も行われる。
　 Q5)がん細胞を知るために検査を受けているが、米国と日本の違いはあるか。
　 A5)米国は予防、早期発見による全体の医療費を引き下げる戦略をとる一方、日本は検診率が低いとの調査結果もある。

3.メインテーマ講演
　タイトル：ヘルスケア分野におけるAIの活用や医療ICTの海外の取り組み状況
　講師：岸本　純子氏 (株式会社NTTデータ経営研究所　博士(工学))
　資料：IT21-1901-2
　概要：
 (1) はじめに
　・大学では画像工学を専攻した。国立研究機関、大手ITベンダー、を経て現職。
　・先進的なヘルスケアの日本や海外の事情を研究した。
　・AIに関するプロジェクトに参加することが、ここ数年増えてきた。ビジネスモデルなど社会実装に関す るところにたずさわっている。
　・現在、市場調査会社によると、世界中でAI開発に多額の投資がされている。
　・医療ヘルスケアの世界市場は、2016年から2022年にかけて約11倍の79億ドルに拡大すると予測されている。
　・日本の医療・ライフサイクルにおけるAI市場は2015年から2030年にかけて10倍の1030億円に拡大と予測されている。
 (2) 日本の検討状況
　・年々厚労省の予算請求額も増えている。
　・AI開発を進めるべき重点領域として、ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支援、医薬品開発、介護・認知、
　　手術支援の６分野が選定された。
　・今年度から保健医療分野AI活用推進コンソーシアムが開催されている。
　　　→　https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/other-kousei_408914.html 
　・データがないから企業における開発が進んでいないのではないかという課題感のもと、ヘルスケア関係の情報をデータ化することにも注力されているAIを開発するには、データがデジタル化されている必要がある。
　・日本の開発状況　薬事申請を通ったAIはまだない。
 (3) 米国における検討状況
　・米国では、2016年10月に「米国人工知能研究開発戦略計画」を作成した。
　　→ https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
　・米国は世界のトップを走っている。研究者も圧倒的に多い。
　・Human Dxと呼ばれるAI総合診断のようにオープンテクノロジーとしての取り組みも先行している。
　・研究開発からサービス提供に向けて先行しているのは、圧倒的に画像診断支援だ。
　・眼底の画像から網膜症の診断をするものなどで、アメリカでは画像系が進んでいる。
　・ゲノム研究、診断・処方の意思決定支援システム、医薬品のカスタマイズにも投資されている。
　・課題はアカウンタビリティ。現在のAI診断では相関関係を分析できても、因果関係を説明できない。
　　このため、診断に対する因果関係を説明できない点だ。
　・今後の課題はこの説明性と透明性の向上だ。現状では、医師はAIの結論を参考にはできるが鵜呑みにはできない。
　・医師が勉強するためのものとしてAI活用は問題ないが、AIが診断、治療することはできない。。
　・AIで結果が出ても、医師が患者に説明できなくてはならない。
　・主訴などテキストで記載している情報は医師によって表現が異なる。標準化が難しい。
　・キュアアクト　医療専門の指針が成立している。
　　→ https://en.wikipedia.org/wiki/21st_Century_Cures_Act 
　・FDAを取得したAIを搭載したAIソフトウェアは12個程度あった。 13個ぐらいある。
 (4) 中国での検討状況
　・中国国務院は、2017年7月に「次世代AI発展計画」を発表した。米国の1年後だ。
　・日本の投資額は米国・中国と比べると少ない。
　
　・4大重点分野として自動運転、スマートシティ、医療、音声認識がある。
　・中国では画像診断支援が最も開発・普及が進んでいる。
　・AI医師アシスタント　中国の全国医療免許試験に合格した。
　・地方と都市部で医師、医療の提供レベルが違う。
　・AIの取り組み事例　このうち2つはCFDAを認証している。
 (5) フランスの検討状況
　・フランスの動向としては国家的に「AI」が強いというわけではないが、今後の注力分野として位置づけられている。
　・人工知能開発戦略を公表して、今後国が持っている医療データを提供できるようにしていく。
　・web上ではサービスを提供している事例を確認できなかった。
　・EHRやPHR　電子カルテからサーバーにデータを蓄積する仕組みがある。。個人の健康情報を一元的にサーバーに保存されている。患者も自身の医療データを閲覧することができる。
 (6) イギリスの検討状況
　・イギリスの動向としてヘルスケアAIは重要な地位にある。
　・早期発見のための診断支援、パンデミック対策、画像診断が注力分野として位置づけられている。
　・税金で医療が提供されていることもあり、医療情報は国が管理している。
　・データを匿名化して研究機関や民間企業に提供できる仕組みがある。
　・オンライン診療　かかりつけ医(GP)の診察をテレビ会議で受診できる、また事前にAIで問診を受けられるため、診察前の待ち時間が短縮される
　・日本と同様に高齢化が進んでいる。介護・認知症といった分野も研究されている。
　・安全的にAIを使うための10か条　ガイドラインの第1版が1月に出ている。
 (7)AI開発・活用に向けたアンケート調査
　・日本の現状としてAI研究をしている人は今回の調査の回答者のうち7%程度である。ほとんどが研究用途のAIである。
　・製品化する際の課題として人材が不足、研究費用が不足、システム構築費がないことがあげられる。
　・ほかにも政府に対して補助金を求めたいといったことやAIを使う側リスクがある。
　・介護・認知症の分野に使えるのではないか。
　・AI活用について費用対効果がわからないという声も聞かれる。
　・医療機関が担うリスクの範囲がわからない。今後取り決めをすることで解消されるのではないか。
　・AIを使ってみたい医師は多い。専門医がいない過疎地域での診療で利用したいなどの声が多い。
 (8) 開発現場の意見
　・AIに確定診断をさせることは無理との意見。
　・開発側の意見として企業がデータの提供を受けるために非常に費用がかかる。収集したデータを企業が活用できる仕組みが必要。
　・個人情報保護　画像における個人情報の取り扱いについて統一的な見解が必要。
　・薬事申請手続き　国が規制を強めてしまうと競争力が低下してしまう。
 (9) AIを活用した診断支援システムへの期待
　・AIの信頼性・透明性をどう利用者に提示するかを明確化する必要がある。
　・見落としの軽減、一定レベルの診断、医師のトレーニングに利用する。
　・AIの支援で医師が確信をもって診断できるようになれば心の負担を減らすことができる。
 (10)課題と対応の方向性 
　・課題として法的論点、倫理的論点、社会的論点がある。
　・法的論点　最終的な意思決定は医師が行う。医師以外が使用する場合どのような課題があるか。患者に対してAIの利用を告知するのかしないのか。患者はそれを受け入れられるのかなど、整理することがある
　・倫理的論点　医師がAIの診断を鵜呑みにしてしまう懸念。
　・社会的論点　現場に導入されてどのような影響があるのか。
　・今後想定される課題として、ヘルスケア分野における情報のデジタル化、データベース化が必要。
　・データの標準化規格の作成が必要。
　・介護分野　まだまだ電子化されていない。介護分野においては、日本は諸外国よりは優位性がある。
　・継続的な収益の確保　ツールに金をかけられるか。
 (11)質疑
　 Q1)FDA
　 A1)今までのガイドラインにAIの事項を追加しているイメージ。
　 Q2)学習済みのデータ部分とエンジン部分別々に認証されているのか。
　 A2)診断精度で認証を受けていると考えられる。
　 Q3)日本におけるAI活用について
　 A3)日本　PMDAで検討されている。画像診断支援から認証するのではないかといわれている。
　 Q4)どのくらいで使用できるAIが出てくるのか。
　 A4)ユーザーが少ないと、ツールの金額が高くなるので、すぐの普及は難しい。
　　　 医師の働き方改革という観点で補助金が出れば普及が進むのではないか。
　 Q5)AIの定義はどうなっているのか。
　 A5)AIの定義はいろいろなところで議論されている。バラバラ。
　　　 AIのように類似症例を出すツールはもともとある。
　 Q6)アメリカでのAIに関する特許取得の状況は？
　 A6)特許庁が諸外国の特許取得調査結果を公表している。AI関係はほとんどアメリカの特許。
　 Q7)トランプ大統領がAIの輸出を制限すると言っているが、日本への影響はあるか。
　 A7)米国のFDAを取得したAI医療機器、ソフトが日本に持ってこれなくなる可能性はあるのではないか。

4.今後の予定
　・２月から４月にかけての予定について説明。
　　2月1日：アマゾンウェブジャパンの門田さんによる「IoTで創る未来」を予定。
　　3月8日：メインは佐藤明さんの「通信電源海外工場事情」、サブは亀高さん。
　　4月5日：4名のプチ講演（25分)を予定。講演者を別途フォームで募集。
　・全員で会場の原状回復をおこない例会終了後、懇親会。

（瀬戸　陽伸　記）
　以上