大学病院と地方の病院で映像や音声をリアルタイムで共有し循環器疾患の患者の治療をサポートする遠隔治療が茨城県の筑波大学附属病院が始める。
地方の病院の患者の手術の際に、手術中の映像や音声が大学病院側に送られ専門医が確認しアドバイスを画面上に書き込みサポートする仕組み。
医師不足を補い、医師の育成にもつながると期待されています。
現場に出向かなくても、専門医に助言を受けれるというのは患者にとっても執刀医にとっても有り難いのではないのでしょうか。
今後、循環器の手術だけではなく幅広く広がっていくと良いですよね。
夕張市と北大病院が連携協定を締結した。
診療所から北大病院の専門医のスマホへ医療画像が送られ、診断や受け入れ準備に生かす。
夕張市から札幌圏の病院へ搬送するのに、１時間～９０分かかるために救命率の向上を期待して取り組まれる。
休日でも自宅で遠隔診断を行える仕組みで、症状の度合いや治療方針を決定し診療所側と院内スタッフにチャットで伝えれる。
これは上記のニュースもそうですが一歩間違うと専門医の負担が大きくなりそうですね。
地方と大学病院との連携がとれるのは大きなことだとは思いますが…
漢方薬処方の不確実性をＡＩを活用し、妥当性を数値にし漢方薬を探し出す仕組みを山口大学の浜本教授が取り組んでいる。
処方に対し、何を処方したらよいのかＡＩが決めるということですね…
そのうち医療用の薬などもＡＩが判断するようになってくる時代がくるのでしょうか…
症状や検査データーなどを入力すると、適切な薬と量がはじき出される…なんて未来になっているのかも。
厚生労働省は医療・介護分野でのＡＩの開発支援に予算を今年度の７倍の４６億４千万を盛り込んだ。
病理医不足をＡＩによる画像診断で補う狙いもあり、実用化に向けて研究を進めている。
画像診断だけではなく医薬品開発、ゲノム医療、介護・認知症などに重点を置き予算を決めた。
ＡＩにより医療ミスや人不足を補えるようになれば現場にとっては大きいですよね。
糖尿病の合併症をＡＩで分析し予測するシステムを藤田保健衛生大と日本ＩＢＭ、第一生命が共同開発した。
日本人の生活習慣病に関する予測システムは初とのこと。
糖尿病患者６万４千人とそれ以外の６万８千人のデータを匿名化し、日本ＩＢＭのＡＩシステムが解析。
数値のデータだけではなく医療スタッフと患者のやりとりも解読できる。
…患者とのやりとりまで解読ってスゴイですね。
これから、診断には欠かせなくなるのでしょうか。
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