原文：中時新聞網掲載　王家瑜

「Deep-Lung 人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」が正式に稼働し、患者は一度の低線量胸部CTスキャンを受けるだけで、人工知能演算とAIモデルの支援により、肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。（台北医学大学付属病院提供）

 

台北医学大学副学長の陳震宇研究チームが開発した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」は、一枚の低線量コンピュータ断層撮影で4つの疾患を予測でき、その精度は9割に達し、世界初のサービスです。（台北医学大学提供）

 

「スマート輸液投与システム」は、コンピューターバインディングにより、患者、実施看護師、注射部位を確認し、輸液速度を正確に制御します。さらに、医師の指示、医薬品、患者、薬局データベース情報を同期的に比較し、輸液の安全性を大幅に向上させます。（台北医学大学付属病院提供）

2022年台湾医療技術展示会が本日（1日）から4日間、台北南港展示場1館で開催され、台北医学大学および医療システムは今年、一校六院の特色を統合し、合計29の注目すべきプロジェクトを展示しました。その中でも特に注目されるのは、台北医学大学付属病院が出展した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」で、一枚のCT画像から肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。

台北医学大学付属病院院長の邱仲峯は、過去3年間の新型コロナウイルス感染症の流行が生活様式を変え、「非接触、自動化」を謳うさまざまな感染症対策施設が登場し、その中でもAI人工知能、ロボットの概念が医療産業で大きく成長したと述べました。

台北医学大学付属病院は、台湾製の最先端ロボット手術ナビゲーションシステムを導入し、台湾初の高中低階リハビリロボットを備えたロボットリハビリセンターを設立し、同時に高度なスマート輸液ポンプを稼働させました。また、台北医学大学と協力した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」が正式に稼働し、AIビッグデータ医療は理論だけでなく、医療現場の現在進行形であることを示しました。

「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」は、包括的なAI放射線医学画像による早期胸部疾患スクリーニング支援システムです。台北医学大学研究副学長兼研究プロジェクト責任者の陳震宇は、患者は一度の低線量胸部CTスキャン（LDCT）を受けるだけで、人工知能演算とAIモデルの助けを借りて、肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測でき、精度は9割に達すると述べました。また、システムは国際標準に準拠した健康レポートを自動的に生成でき、世界初のサービスです。

陳震宇は、台湾の高齢化が加速していることに対応し、政府が将来的に低線量CTスキャンなどのスクリーニングに対する補助を段階的に条件付きで開放すると予測しており、その際には放射線技師や診断科医師に多大な業務負担がかかることになると指摘しました。また、患者が異なる部位のCTスキャンを繰り返し受けることで、過剰な放射線被ばくのリスクがあると述べました。人工知能の支援により、画像判定時間を大幅に短縮し、15分から2分に短縮でき、撮影回数を減らし、患者の放射線被ばく量を大幅に削減できると述べました。

さらに、新型コロナウイルス感染症の流行は、さまざまな非接触医療モデルを生み出し、患者によく見られる輸液（点滴）治療にも広がりました。台北医学大学付属病院は、英華達株式会社のスマート輸液投与システムを導入し、臨床現場での検証を行い、連携してインターフェースプロセスの最適化を開発しました。コンピューターバインディングにより、患者、実施看護師、注射部位を確認し、輸液速度の正確な制御と遠隔制御、監視に加えて、医師の指示情報、医薬品情報、患者情報、薬局データベース情報を同期的に比較し、輸液の安全性を大幅に向上させます。

台北医学大学付属病院看護部長の郭淑柳は、従来の輸液治療では看護師が手作業で医薬品の比較や輸液量の調整などを行う必要があり、重症患者のケアを例に挙げると、通常の看護では看護師が1日に15～20回病室に出入りする必要があり、病状の変化など他の状況に応じて、約2～26回追加で病室に入り輸液ポンプを調整する必要があると説明しました。スマート輸液投与システムを導入した後、看護師が輸液設定を完了すると、システムは輸液量を正確に自動制御でき、輸液プロセスを遠隔監視し、輸液滴数の調整や異常警報の排除を行うことができます。看護師は看護ステーションで複数の患者の輸液状況を同時に監視し、輸液の安全性を高め、隔離患者との接触リスクを低減し、隔離衣の着脱時間や防護服のコストを節約できます。