ゲノム・データ研究開発課 医工連携・人工知能実装研究事業

人工知能（以下、AI）の活用が期待される健康・医療分野において、膨大なデータを収集、解析し、個々に最適な健康管理・診療・ケアを実現するためには、アカデミアのみならず、産業界等と連携したシステム開発が必要です。
AI戦略2019（令和元年6月11日統合イノベーション戦略推進会議決定）及びAI戦略2021（令和3年6月11日統合イノベーション戦略推進会議決定）において、厚生労働省が取り組むべき施策の一つに「AIを活用した病気の早期発見・診断技術の開発」が挙げられています。「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム　議論の整理と今後の方向性」（令和元年6月28日）では、AI開発を進めるべき領域を重点6領域の1つとして「介護・認知症」の領域が選定されました。特に、客観的な評価指標が乏しいとされている精神疾患及び神経・筋疾患においては、AIの導入により、客観的な評価指標の確立と、それに基づく早期診断・早期介入が可能になることが期待されています。そのために個人の健康・医療分野における、画像・血液・脳波等の検査データと、発話・表情・動作・重心・位置情報等のデジタルフェノタイピングデータを組み合わせた解析を行い、身体所見等と合わせて診断に用いることで、早期診断が可能となるAI技術を活用したエビデンス創出及び医療機器プログラム等の研究開発を支援します。

また、同AI戦略2021では「AIを活用した医療機器やテレメディシン・サービス（D to D）の開発、及びその評価等、社会実装に向けた基盤整備」も取り組むべき施策として挙げられています。同AI戦略2022では、AIの活用が期待される分野として、「医療アクセスの改善や個別化医療のためのテレメディシンやAI診断支援」が挙げられています。今後の高齢化率の上昇に対し、医療ニーズの増加が見込まれる一方で、専門診療に対応可能な医療従事者の不足が予想されており、医療従事者の負担の増大等の観点から、オンラインやAI等を用いたD to DやD to Pの遠隔診療体制へのニーズが増しています。昨今の新型コロナウイルス感染症の急速な拡大の観点からも、遠隔診療の基盤整備の重要性が再認識されたところであり、様々な疾患の診療において、遠隔においても専門診療が可能なD to DやD to Pの診療体制を構築するため、適切な診療提供と医療従事者の負担軽減に繋げるための医工連携によるAI技術開発、および開発されたAI技術を実装するための基盤整備を支援します。また、D to Pのオンライン診療において効果的かつ質の高い臨床応用の手法の開発に向けて、具体的な活用場面を想定しつつ、エビデンスの蓄積に向けた研究を支援いたします。

プログラムスーパーバイザー（PS）

武田 伸一　国立精神・神経医療研究センター 神経研究所　名誉所長　産学連携顧問

プログラムオフィサー（PO）

藤井 千蔵　広島県 商工労働局 イノベーション推進チーム　医工連携推進員
森田 浩之　東海国立大学機構 岐阜大学大学院医学系研究科 総合診療科・総合内科学　教授
柏岡 秀紀　情報通信研究機構 未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 統括