ヘルスケア業界

ヘルスケア業界で進むAI開発や導入にはどのような動きがあるのでしょうか？
ここでは、実際にヘルスケア関連企業で導入されているAIの成功事例を取り上げて紹介しています。

ヘルスケア業界におけるAI導入の成功事例

パーソナライズされた献立提案を可能にしたアプリ開発

ヒアリングやインタビューから、プロアスリートだけでなく、一般アスリートや部活や習い事でのスポーツをするお子さんをもつ保護者の方も食事への関心が高いことが判明。トップアスリートへの支援活動から得たノウハウを活かし、一般アスリートにも提供できるようにした自動献立提案アプリ「勝ち飯®AI」を開発しました。

「勝ち飯®AI」での献立やレシピには味の素独自のテクノジーを活用し、栄養面では食サポート活動「ビクトリープロジェクト®」の管理栄養士が監修。アスリートに必要な栄養計算をアルゴリズム化し計算された栄養素での献立提案を可能にするカスタムAIに、フロントアプリに連携するAPI、ユーザーのデータベースと開発しています。

対応内容	レコメンド機能
開発企業	株式会社 Laboro.AI

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機械学習の活用で売上予測による新しいサービスを提供

IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社は、保有する医薬品データから、販売とコンサルテーションを提供しているグローバルリーディングカンパニー。医薬品のライフスタイルにおける臨床開始から販売後までフルラインで対応しており、すべてのプロセスでデータやテクノロジーを活用しています。

クライアント企業へのヒアリングから売上予測へのニーズが高いことがわかり、そのサービス化を検討。新たに機械学習モデルを構築して未来の売上予測値を算出するサービスを開発し、実用化の検証やチューニングで確認したのちに提供を開始。

顧客が強い興味を示しているサービスの提供ができ、製薬会社や医療情報担当者（MR）の意思決定支援を可能にしました。また、機械学習モデル構築プロジェクトのナレッジの習得、ビジネス展開のノウハウ、社員の好き習得などの成果が得られました。

対応内容	購買予測・需要予測・マッチング
開発企業	株式会社ブレインパッド

ブレインパッドのAI受託開発について詳しく

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Accenture（旧Albert）のAI・分析技術で育てる人材

製薬・ヘルスケア業界でのAI導入やDX推進を円滑におこなうため、必要なIT知識を持ったデジタル人材の育成をサポート。業界特有のデータの性質や可視化などの手法が身につけられる講座で、正しい見方や概念・解釈を持つデータサイエンティストを育てます。

また、dotDataを活用した伴走型​データドリブンDX支援も提供しています。製薬・ヘルスケア業界においても推奨されているデジタルトランスフォーメーションに、システム・分析・組織が一体となっての取り組み方を提案します。

対応内容	人材育成
開発企業	Accenture（旧Albert）

AccentureのAI受託開発について詳しく

高精度の動作認識・予測でトラブル防止

医療・介護用ベッドやマットレスなどの製造・販売をおこなっているパラマウントベッド株式会社にて、安全に介護するための転倒・転落対策を目的とした高精度の動作認識・予測機能を導入しました。

画像検出技術をメインに、過去の知見からさまざまなAIアルゴリズムを組み合わせ、人の動作認識や予備動作から行動が予測できる手法を開発。ベッド上やその周辺にいる患者さんの動作を高精度に認識予測して、効率的な検知をおこなえるようにしました。

この開発により不要な呼び出し抑制やもしもの場合の早期発見など、現場スタッフへの負担を軽減。今後は、プライバシーの観点から画像毎の人物にマスク処理を施せるようにし、患者さんへの圧迫感を軽減するシステムを進めています。

対応内容	ヘルスケア業界・行動認識・異常検知・異音検知
開発企業	ギリア株式会社

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動画からAIが歩行能力や質の可視化し高齢者の事故を防ぐ

AIで歩行状況を解析するスマートフォンアプリを使い、歩行能力や質の可視化することで超高齢化社会による社会問題の解消に取り組んでいます。

介護状態になるのを予防するためのデジタルヘルスプロダクトを医療現場スタッフに使ってもらうため、現場のヒアリングや結果分析などをおこなうアジャイル型で推進。開発には歩行能力や質を可視化することができる、エクサウィザーズの独自AIアルゴリズムによるAI歩行分析プロダクトを使用。実際の歩行の様子や速度、リズム、ふらつきなど、専門家のノウハウを取り入れながら評価できるようにしました。

また、アステラス製薬の機械学習やソフトウエア、UI/UXのエンジニアも現場でリアルな声を聴きこみ、その内容からプロダクトの使用や機能、デザインを決定していきました。

対応内容	ヘルスケア業界
開発企業	株式会社エクサウィザーズ

AI問診アプリの導入により患者の待ち時間を短縮

福岡和白病院では、来院時の待ち時間を減らすことと業務効率化を目的として、Ubie株式会社が開発したAI問診アプリ「AI問診 Ubie」を導入しています。こちらのアプリは、患者がタブレットを使用して問診票に入力することで、カルテにも反映されるものです。さらに、患者の入力内容に対してAIが質問内容を自動生成し、さらに詳細な内容まで確認が可能となります。

同院ではこのアプリの導入によって、患者の待ち時間がおよそ20分前後削減できたことや薬の入力ミスが大幅に軽減できたという成果が得られています。現在では、ユビーAI問診を活用して来院前問診を行っています。

対応内容	需要予測
開発企業	Ubie株式会社

人間ドックを受診した後のレポートに疾病リスク予測AIを活用

東京ミッドタウンクリニックでは、東芝デジタルソリューションズが提供する「疾病リスク予測AIサービス」を活用しています。こちらのサービスは、「個別の健康診断データをもとに、このまま健康状態が悪化した場合には将来どのような生活習慣病になるのか」をシミュレーションできます。

同クリニックでは、人間ドック受診後のレポートに対し疾病リスク予測を掲載するという取り組みにこのAIサービスを利用。より具体性を持った健康指導につなげることができています。

対応内容	リスク予測
開発企業	東芝デジタルソリューションズ株式会社

ヘルスケア業界のAI失敗事例

症例が少ないとデータの正確性が疑わしくなる

医療現場ではさまざまなソリューションが導入されており、AI技術についても多くの場面でみることができます。その処理スピードや正確性も向上していますが、まだまだ完璧とはいえません。 例えば、過去の医療データから分析・判断していく中で、症例が少ない事柄ではそのデータ量も十分に集まりにくく、結果が偏り正確かどうかが疑わしいものになります。AIは膨大な量のデータを分析・活用するのが得意なので、技術が発展しているとはいえ、データ不足で適用できない部分もあるのです。

▼加筆内容

ヘルスケア業界でAIを活用する目的

ヘルスケア業界（医療・介護分野）においては、例えばカルテや医療文書の解析、自動生成といった形でAIが用いられています。この活用により医師や看護師の事務負担を大幅に軽減が可能です。

また、画像診断やAIによる問診サポートなどに活用している事例もあります。患者の初期問診や症状説明についてAIがサポートを行うことによって、医師の負担を軽減するとともに、診療の質向上に繋げられるという面があります。

ヘルスケア業界でAIを活用するメリット

ヘルスケア業界でAIを活用することによって、業務の効率化や事務負担の軽減につながります。例えば書類作成やレセプト処理などをAIで自動化すると、スタッフの負担や人件費の削減が可能に。また、膨大な検査や診断データをAIにより解析することで、診断精度の向上に加えて、見落としの防止やダブルチェックにも活用できます。

また遠隔診断やAI問診の利用によって、医師不足の地域や過疎地においても質の高い医療提供を可能にしています。

ヘルスケア業界でAIを活用する注意点

AIを活用しつつ、最終判断は人間が行うといったように、役割分担をしっかりと行っておくことが大切です。例えば、AIが未学習の症例や例外対応が必要なものについては、医師の確認が必須となります。

また、システムの導入やアップデートのほか、運用のためのコストが高額であるため、小規模な施設の場合は費用が大きな負担となる可能性がある点には注意が必要です。

ヘルスケア業界でAIを活用するコツ

ヘルスケア業界でAIを導入する場合には、まず現場の業務フローや課題を見える化した上で、AIの導入により何を改善したいのかを明確にします。また、医師や看護師、技師など現場で働いているスタッフと連携しながら導入を進めていくことも重要です。AIの役割や限界について共有するとともに、AIツールを活用するための教育やトレーニングを行い、導入後に対応できるようにサポート体制も構築しておくことが大切です。

AI開発を失敗させない方法

まずは、「課題の設定とゴールの共有」を行っておくことがポイントです。「AIの導入によってどのような課題解決を目指すのか」という目標は、あらかじめ関係者全員で共有しておくことが大切であるといえます。また、急に大幅にシステムを入れ替えるのではなく、段階的な導入を行っていくのも必要。医療従事者とIT担当、経営層が連携した上で、AIの導入プロジェクトをしっかりと進めていってください。

【まとめ】
ヘルスケア業界でAI開発を成功させるには？

医療業務における画像診断や過去の論文・症例からの分析、データ整理や入力作業などは、大量の情報を扱うAIにピッタリの作業です。ヘルスケア現場で適切な診断や治療をサポートしてくれます。 AI受託開発を成功させるには、ベンダーとの密なコミュニケーションが必須となります。

TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーをピックアップしていますので、是非比較・検討の参考にされてみてください。

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