医療DXが切り開く消化器診療の未来

　世界に先駆けて超高齢社会に直面する日本では、働き方改革や医師不足も相まって医療分野でのデジタルトランスフォーメーション（DX）を通じたサービスの効率化や質の向上が大きな課題である。中でも「消化器診療においては医師の経験に大きく依存しているところがある。こうした属人的な部分を医療DXにより平準化、標準化して適切な医療を提供していくとともに、個別化医療にも踏み込んでいくことが必要」と、司会の春日井邦夫氏は現状を分析する。今回のセッションについては「医療DXはまだ初期段階。そのため、"医療DXが実装化されている研究"をポイントに演題選びをした。情報を共有し、共通の認識を得て現場で活用していただくとともに、議論を重ねる中で新たなアイデアを生み出すきっかけになればと思っている」と述べる。

AI開発、ビッグデータ活用法、業務効率化など12演題で構成

　デジタル技術を活用して医療の形・スタイルを変革するには多様な視点が重要だ。今回の12演題はバリエーションに富んだ構成となっている。

　まず、古川浩一氏が胃がん症例における予後予測の人工知能（AI）作成と、その精度の探索的検証について発表を行う。続いて雨宮健司氏は、がんゲノム医療の実現に向けたゲノム解析センターの臨床・研究の実施体制強化への取り組みを報告する。

　レセプトデータを用いて、大腸がん初発患者を特定するアルゴリズムの開発成果を発表するのは我妻信和氏。宮地正彦氏は全国で利用できるシステム構築を目指した病院連携、遠隔診療やビッグデータ研究の可能性について、中塚拓馬氏は肝生検病理デジタルスライドのディープラーニングによる脂肪性肝疾患からの肝細胞がん発症予測モデルの開発について報告する。

　世界標準Electronic Data Capture・臨床研究支援ツールResearch Electronic Data Capture（REDCap）を活用したデータ入力の効率化、多施設データの一元管理について紹介するのは前田夏美氏。菊池大輔氏は正確なデータベース作成が困難とされた内視鏡的粘膜下層剝離術（ESD）データを診療端末上で作成する取り組み、西田直生志氏はAI開発用超音波画像ビッグデータベースとオンライン性能評価試験システムの構築、河村卓二氏は病理診断結果を含んだ大規模内視鏡データベース研究の試みについてと、ビッグデータの作成・活用に関する発表が続く。

　大瀬良省三氏は、全大腸内視鏡検査の前処置で使用するAI搭載の排便性状判定アプリケーション開発とその成果を報告。デジタル技術の活用により、内視鏡データの入力時間短縮および腺腫発見率に関する調査・報告を行うのは豊島治氏。尾田恭氏は、相対的に大きな患者満足度の規定因子となりうる内視鏡検査後の待ち時間の見える化プロジェクトを紹介する。

　春日井氏は「質の高い医療の提供に加え、研究時間の確保、ひいては経営の効率化にもつながるのが医療DX。先述した通り日本の医療DXはまだまだこれから。しかし、だからこそ夢がある。もちろん、そのためには国のサポート体制も重要だが、消化器診療の未来を考える上で貴重な機会なだけに、ぜひ積極的に参加してほしい」と呼びかけている。

※本記事の内容は取材時点での情報です。当日に変更となる場合があります。