内閣府的戰略性創新創造計劃（Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program、SIP）「基於AI（人工智慧）醫院的先進診斷和冶癒系統」座談會於2019年11月11日在日本醫師會館舉行，推進開發和實施AI醫院系統的4家醫院——國立成育醫療研究中心、慶應義塾大學醫院，大阪大學醫學院附屬醫院和癌症研究所有明醫院先後在會上介紹了導入系統和相應舉措。

11日召開的SIP成果座談會上的小組討論環節

SIP是日本的一個跨省廳、跨領域的政府研發專案，它針對特定課題分配預算，「AI醫院系統」計劃是SIP在健康和醫療領域挑戰的第一個課題。在2018年夏季公開招募了負責研發的研究人員之後，於同年10月正式開始起動。該計劃旨在透過使用AI、IoT（物聯網）和大資料來開發並運行AI醫院系統以提供先進醫療服務的同時，提高醫療機構的效率，並減輕醫學家等醫務工作者的負擔。該計劃一期時間爲5年，計劃2022年底的達成目標是在10家示範醫院中引進並運行AI醫院系統。

專案目標。圖片取自厚生勞動省AI聯盟資料

透過AI醫院來提升營運效率和推進業務託管

該計劃得到了日本醫師會和日本醫學會的支援。在11日的座談會上，日本醫學會會長橫倉義武先生和日本醫學會副會長門脇孝先生分別發表了致辭。

橫倉先生稱：「由於出生率下降和人口老齡化而導致的勞動力短缺，老年人繼續操作工作作爲重要的因應措施之一，就需要醫療創新來延長健康的壽命。該計劃正在作爲一項跨越省廳以及領域界限的國家專案而得到推廣。對於支撐日本未來的醫療健康是不可或缺的。」

門脇先生則期待隨着AI醫院的隊形變換和實施，提高醫療機構的營運效率以及推進業務託管，從而減輕醫療工作者的負擔，他表示：「最初有一種意見認爲使用AI的話將導致醫學家失業。後來日本醫師會和日本醫學會在學習AI的程序中，瞭解到AI和醫學家可以各負其責，醫學家充分利用AI可以提高醫學家的效率。所以改變了想法認爲醫學家掌握AI。但在臨牀上具體實施AI是一個主要課題。」

負責SIP的專案總監、癌症研究組癌症精確醫學研究中心主任中村祐輔先生介紹了專案的概要，表示目標是收集與醫療保健相關的所有資料，並從蒐集資料開始逐步過渡到診斷及冶癒的系統。中村先生強調的一點是：「使用AI爲醫療工作者開創了一個寬裕的空間。這是醫患之間相互理解的必要條件。」

在國立成育醫療研究中心、慶應義塾大學醫院，大阪大學醫學院附屬醫院、癌症研究所有明醫院導入AI醫院系統的四家醫院的代表登臺作了報告，介紹了各自的實施體制和到目前爲止取得的成果。四家的目標都是將「AI醫院系統」導入實際的臨牀，並建立示範性醫院。

四家醫院的代表的演講内容。出自厚生勞動省AI聯盟資料

國立成育醫療研究中心「考慮利用其對患兒的監護人（家長）提供援助」

國家成育醫療研究中心推進的AI醫院中，除了利用AI來實施自助掛號、會計覈算和自助引導、輔助診斷之外，還將允許客戶透過智慧型手機在家預約門診以及填寫門診問卷。醫院董事會主席五十嵐隆先生出任AI醫院研究專案的代表人，醫院院長賀藤均先生擔任研究負責人，並在其下設立了AI推廣辦公室、研究部門，醫院各部門聯合起來共同開展研究。而且，國家成育醫療研究中心作爲由全國36個兒科綜合醫療機構組成的日本兒童醫療機構評議會（JACHRI）的組織者，負責與其他組織和海外組織開展合作。

AI醫院除了將語音自動錄入電子患者病史之外，還有利用機器人誘導患兒和輔助遊戲的實驗。除了在醫院内，還考慮利用AI對撫養患兒的監護人提供幫助。例如他們正在開發的一種系統中，監護人佩戴腕帶式設備，將監護人的壓力和疲勞程度數值化，並根據該數值由醫務人員提供適當的幫助。監護人往往會因爲過度的看護而導致筋疲力盡，希望有第三方的評估告知其「做到怎樣的地步就差不多了」。賀藤院長說自己在美國看到過類似的系統，所以日本也完全有可能做到。如果不僅僅是在醫院，並且在民間機構和公司推廣的話，整個社會也會隨之變化。

慶應義塾大學醫院「設置並推廣AI醫學家」

慶應義塾大學醫院於該計劃開始之前的2017年便成立了由醫學和科學與工程學院的教職員工組成的「醫學AI中心」，並一直致力於在醫院中使用AI技術。伴隨着該計劃的起動在管理部門中建立了該中心，並在醫院的所有部門中分配了「AI醫學家」。在對電子患者病史的話音輸入進行研究時，首先提取了醫學家們的課題，對每個部門負責AI的醫學家均進行問卷調查，回收高達85％。醫院院長北川雄光先生強調說：「整個慶應義塾大學醫院整體是一個合作系統。」

在醫院的醫療資訊系統中，由各個部門的臨牀資料整合、以及相關醫院之間的資料關聯構建基礎架構、推廣包括電子患者病史的話音輸入以及使用智慧型手機APP向患者提供資訊等。另外在人才培養方面，在爲醫學院六年級醫學生開設的講座仲介紹慶應義塾大學醫院的IT&AI應用情況時反響非常好。北川先生期待的說：「將來、掌握AI的醫療工作者的數量將會增加。」

大阪大學醫學院附屬醫院的「目標是基於AI的醫院」

大阪大學醫學院附屬醫院院長木村正先生表示該院正在推廣「基於AI的醫院」的概念，除了成爲實施AI醫療的AI示範醫院之外，還介紹了加盟大阪臨牀研究網路（OCR-net）的19家醫院建立整合和分析醫學資料平台的計劃。大阪大學醫學院附屬醫院將成立一個AI醫療中心，並將建立一個系統來收集和分析來自醫院各個醫療部門以及OCR-net網路附屬醫院的資料，其分析結果將應用到臨牀上。

具體研究中除了協助記錄護理業務、電子患者病史的話音輸入之外，還包括實施基礎架構開發以促進資料庫構建分析。木村先生表示，他最關心如何處理個人資訊以促進「基於AI的醫院」的概念，該醫院決定透過建立一種獲得患者同意的資料格式透過道德檢驗，以便可以在整個醫院進行AI研究。

癌症研究所有明醫院「透過構建整合資料庫促進實施」

癌症研究協會有明醫院已經在醫院負責人的領導下建立了一個AI醫療中心，並正在與每個部門合作建立一個具有AI的綜合癌症冶癒支援系統。在癌症冶癒中，將其單獨輸入多個資料庫中，例如臨牀科室資料庫、醫院内癌症登記簿、特定器官的國家癌症登記簿和NCD。允許客戶導出到其他資料庫。此外，人工智慧將不斷分析和改進該整合資料庫中的資料。

該院臨牀各科室正在進行使用AI的診斷成像輔助的研究，例如使用AI輔助胃窺鏡診斷。爲了促進病理標本的數化和AI的引入，2018年10月該院還引入了AI數位病理系統。2019年7月新病理學部門系統投入營運，該部門的病理診斷資料庫不斷更新，讓機器學習教師的資料。

專案結束後該如何繼續操作

SIP計劃在專案結束時的2022年底，要在10家示範醫院部署實際的AI醫院系統。爲了橫向推廣AI醫院系統，除了需要在上述10家醫院以外的醫院運行相同的系統，還需要統一標準和規格。通常情況下，在透過學習教學資料來提高識別精度的機器學習中，識別精度會視要處理的資料不同而大大降低。

擔任SIP計劃的子計劃主任的東京大學醫學科學研究所人類基因體中心主任宮野悟先生指出，即使在一家醫院運作良好的AI系統在其他醫院使用時也會變得不準確，所以今後有必要解決這個問題。

SIP計劃將由政府投入預算運行5年，但5年的專案結束後將如何繼續操作該計劃，也成爲了討論的議題之一。宮澤先生說：「在SIP預算結束後，維持AI醫院是一個課題」。此外，擔任AI醫院評估委員會主席的日本醫師會副會長今村聰先生說：「AI平台的構建易於使用及實用，並且可以在諸多醫療機構中實施和操作。我認爲這個專案對日本醫師會很重要，所以我想請政府支援並促進在整個日本推廣，而不是在5年後就結束。」

文 馬佳宥
編輯修改JST客觀日本編輯部