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コンピュータ(AI)で医療現場での画像診断の精度向上に貢献したい!

コンピュータ(AI)で医療現場での画像診断の精度向上に貢献したい!
目標金額を達成した場合のみ、実行者は集まった支援金を受け取ることができます(All-or-Nothing方式)。支援募集は10月15日(金)午後11:00までです。

支援総額

98,000

目標金額 500,000円

19%
支援者
13人
残り
26日
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6人がお気に入りしています
目標金額を達成した場合のみ、実行者は集まった支援金を受け取ることができます(All-or-Nothing方式)。支援募集は10月15日(金)午後11:00までです。

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プロジェクト本文

▼すべての患者に「ばらつき」のない画像診断を提供したい!

 NPO法人メディカル指南車は、大学病院が保有している豊富な知識・経験や症例を臨床現場の医療従事者と共有することで、どの医療機関でも患者に均質な医療提供ができるようにサポートことにより、地域医療に貢献することを目的に設立しました。

 

 診断精度の「ばらつき」が社会問題となっている画像診断については、大阪大学、大阪市立大学、関西医科大学など大学病院に所属する胸部X線、腹部超音波、内視鏡などの「専門医」「指導医」の先生方、知識情報処理(AI)の研究者・技術者が、大学病院や企業と協働して臨床現場における画像診断の精度向上をサポートするサービスの開発を行っています。

 

 

▼患者の生死を左右する画像診断

 

●新型コロナウイルス感染症でも画像診断が重要

 新型コロナウイルス感染症の重症化を防ぐためには正確な画像診断が必要です。新型コロナウイルスによる感染はPCR検査で検出できると一般には考えられていますが、PCR検査での検出精度は70%程度と言われており、PCR検査が陰性でも感染している症例は数多く存在します。また正確な診断が間に合わず自宅やホテルでの療養中に死亡する例も多数発生しています。

 そこでWHOでは新型コロナウイルス感染症の診断に対して画像診断を利用するようにアドバイスを行っています。(胸部画像診断の COVID-19 への適用:緊急アドバイスガイド)    

 https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/332336/WHO-2019-nCoV-Clinical-Radiology_imaging-2020.1-jpn.pdf

 

 新型コロナウイルスによる感染拡大が一段落しても、季節性インフルエンザのように人類は新型コロナウイルスと共存することが必要となります。したがってWHOがアドバイスを行っているように入院前に一般のかかりつけ医などが画像診断を行い、専用病棟への入院の必要性などを判断するケースが想定されます。

 

●医師の画像診断精度の現状

 このように現代の医療ではX線、超音波、内視鏡などは内科でまず最初に行われる画像診断であり、正しい診断や治療のために不可欠な手段ですが、正確な診断には高度な専門知識と熟練が必要です。しかし正確な画像診断を行うことができる「専門医」は医師の10名にひとりもいないために、医療機関によって画像診断の精度には「ばらつき」が大きいのが現状です。

 

 「専門医」になるためには医師免許取得後、10年近い臨床経験を経て試験に合格する必要があります。日本では画像診断の「専門医」に限らず、「専門医」を育成する体制が十分に整っていないために、先進国の中でも「専門医」が非常に少ないという問題があります。その結果、現在のコロナ禍においても「新型コロナウイルス」という新しい感染症に対応できる「専門医」が少なく、医療崩壊を起こしやすいという構造的な課題を抱えています。

 

 画像診断についても「専門医」不足により平常時でも多くの研修医が臨床での十分な指導を受けることができないまま、臨床現場に配属されるケースが生じます。このように医師を育成する環境は必ずしも望ましいものではなく、平常時でも癌の見落としなどによる死亡例が散見されています。すなわち医師も患者も見落としによる治療の遅れや医療過誤のリスクに常にさらされていることになります(下図)。

 さらに現在は、新型コロナウイルスによる院内感染防止のために研修医や診療放射線技師を目指す学生の臨床経験の機会が制限されており、このままでは臨床経験が不十分なまま臨床現場に配属される可能性があります。

 

 厚生労働省では「専門医」不足に対応すべく、「専門医」以外の医師が画像診断を実施することを想定し、技師も加えた「チーム医療」を推進しています。しかし「チーム医療」を推進しても、10年の月日が必要な「専門医」のレベルに容易に到達できるわけではありません。

 

 そこで、医療の構造的な課題を補い、画像診断の精度向上を目指す医師や技師をサポートするために、コンピュータ(AI)を活用したコンテンツやサービスが求められています。

 

 

▼画像診断の社会課題に対する解決策(AI)

 

 メディカル指南車ではコロナ禍以前から画像診断における社会課題に着目し、大学病院が保有する豊富な知識・経験をコンピュータ(AI)に覚え込ませ、そのAIを用いることにより「専門医」が不在で症例が不足している施設でも効率的に画像診断の精度向上をサポートができるサービスを開発してきました。

 

 具体的には、大学病院の膨大なデータを分析し、知識情報処理技術を応用して「画像診断知識ベース」として画像診断に必要な要素(語彙)同士の関係からコンピュータ(AI)に画像診断の知識と経験を覚え込ませることに成功しました。すなわち何万通りの「データ」からコンピュータが理解できる「知識」への進化が実現できました。同時に大学病院の診断価値の高い症例を抽出し、患者属性、確定診断、「画像診断知識ベース」との相互関係を定義することにより、症例をコンピュータ(AI)に理解させることに成功しました。

 その成果を利用して開発したメディカル指南車の”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”は、「専門医」以外の医師や診療放射線技師に対して効率的に画像診断の精度向上をサポートできるサービスを提供します(下図)。画像診断ナレッジサービス「読影指南」は、単に特定の疾患の症例を理解するだけではなく、体系的に画像診断を理解して臨床現場で応用することができるこれまでにないサービスです。

 学会発表で作成した ” 画像診断ナレッジサービス「読影指南」” プロモーションビデオが以下でご覧いただけます。

 

 

▼このプロジェクトで実現したいこと

 

 患者の生死を左右する画像診断ですが、医師の画像診断の精度には、「ばらつき」が大きいのが現状です。このプロジェクトを通じてその「ばらつき」を均質化し、患者の皆様がどこの医療機関を受診しても、安心して均質な治療を受けることができるようにすることがメディカル指南車の願いです。

 

 現在、”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”は画像診断の精度向上に対する優位性が認められ、採用施設が増えつつあります。すでに”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”を導入している兵庫県立加古川医療センターでは、研修医の臨床経験を補う目的でご利用いただいています。一方、診療放射線技師を養成している鈴鹿医療科学大学では、3,4年生全員が”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”を用いて学習しています。このように既に医師や技師の育成にお使いいただいている施設では大変好評をいただいていますが、この機会に多くの医療機関などに”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”を提供して、ひとりでも多くの医師や診療放射線技師の臨床経験を補うことにより画像診断の精度向上に役立てていきたいと考えています。その結果、疾患の早期発見により、患者やその家族の肉体的、経済的、さらには精神的な負担軽減に貢献することがメディカル指南車の願いです。

 

 しかしこれまでは画像診断の習得は指導する立場の「専門医」や「指導医」が臨床現場で直接指導するのが主流でした。テレワークが叫ばれている昨今でも従来の指導方法にこだわり、オンラインサービスでの画像診断の精度向上には否定的な意見があります。その理由の一つに、過去に提案されてきたようなサービスでは画像診断の精度向上には不十分であったことがあげられます。しかし”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”は、コンピュータ(AI)が「専門医」に代わって画像診断の精度向上をサポートし、その成果を記録して客観的に把握することができるこれまでにはないサービスです(下図)。ところがその知名度や理解度は十分ではありません。そこでこのサービスを広く知っていただくための情報発信を強化する必要があります。まずは皆様のご支援を、普及促進のための広報宣伝活動の費用の一部として利用させていただきたいと考えています。

 

●臨床現場からの応援メッセージ

 

●資金の使い道と期待される成果

 

 販売網や営業組織を持たないNPO法人の組織力では、人脈を頼りに対面で説明する以外には普及促進の機会は限られます。「専門医」が不在の過疎地では医療従事者に説明することもできません。さらに現在は新型コロナウイルス感染防止のために、医療機関や教育機関のほとんどは対面での説明は難しい状態です。そこでTwitterやFacebookなどのSNSを利用した広報宣伝、GoogleやYahooなどの検索サイトを利用した広報宣伝を強化していきたいと考えています。

 SNSでの広告単価は1クリックにつき3円程度必要です。その中で実際に使っていただける方の割合は数%程度と言われています。一方、検索サイトにおける広告単価は、検索に用いる用語が医学の専門用語であるために1クリックあたり100-200円と高価です。しかし検索サイトの場合は画像診断について検索された医療従事者のみに広告が表示されますので、実際に使っていただける方の割合はSNSよりも高く、10%以上期待できると考えています。

 これらの予測から、全国の画像診断が必要な約30万名の医療従事者に対してどの程度の費用をかければ実際に何人くらいに情報が拡散し、何人くらいが使っていただけるかが予測できます(下図)。

 このような費用対効果を考え、まずは検索サイトを中心とした広告宣伝活動を行いたく、50万円を目標金額に設定しました。その内訳は以下の通りです。

 広報費:約 43万円(Google/Yahoo広告やSNSでの広告など)

 手数料:約 7万円 (12%+税)

 皆様のご協力により、ひとりでも多くの医療従事者に”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”を知っていただき、疾患の早期発見により、患者やその家族の肉体的、経済的、さらには精神的な負担軽減に貢献したいと思います。

 

※注意事項:ホームページへのご支援者様のお名前掲載について

ホームページへのご支援者のお名前掲載については、本名での掲載をお願いします。

このリターンについては、こちら (https://readyfor.jp/terms_of_service#appendix)の「命名権、メッセージの掲載その他これに類するリターン」をご確認ください。

 

 

▼最後に知っていただきたいこと

 

 大学病院における患者の診療データは、患者自身のものであると同時に個人情報以外は国民が共有すべき資産です。したがってそれらから得られる知識・経験を特定の企業が営利目的に利用することは望ましくありません。そこで大学病院の先生方と情報処理の研究者・技術者、弁護士等が専門性とガバナンス体制を構築した上で実務が実行できる組織として、営利を目的としないNPO法人メディカル指南車が取り組みます。

 

 NPO法人ですのでお客様からいただいた収入は、”画像診断ナレッジサービス「読影指南」”の維持発展や法人の経費のみに利用し、いわゆる株式会社のように株主など特定の個人の「利益」に配分することはありません。また、株主を持たないNPO法人には金融機関から融資を受けて事業を拡大するという方法はなじみません。

 

 皆様のご支援により、次々に迫ってくる感染拡大に備えて、画像診断の精度向上はもちろんのこと、新型コロナウイルスの院内感染の防止や医療従事者の負担軽減、疾患の早期発見による患者やその家族の肉体的、経済的、さらには精神的な負担軽減に役立てることにより、社会貢献を行うことができれば幸いです。

 

 皆様のご支援をいただき、NPO法人という体制を維持してこのサービスを多くの医療従事者に提供したいと思っています。ご支援よろしくお願いします。

 


【プロジェクト終了要項】

●運営期間    
2021年10月1日から2022年3月31日

●運営場所    
大阪市中央区内本町1丁目2-1 大晋第三ビル202号

●運営主体    
特定非営利活動法人メディカル指南車

●運営内容詳細    
画像診断ナレッジサービス「読影指南」のサービス提供と広報宣伝を行う。

プロフィール

笹井浩介(NPO法人メディカル指南車 副理事長)

笹井浩介(NPO法人メディカル指南車 副理事長)

2002年3月 神戸大学大学院修了 博士 2004年6月より 医療画像診断支援の研究に着手  現在に至る

リターン

3,000


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画像診断の精度向上支援A

●ホームページにお名前の掲載します(希望者のみ)
●お礼のメールをお送りします

支援者
5人
在庫数
制限なし
発送完了予定月
2021年12月

10,000


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画像診断の精度向上支援B

●ホームページにお名前を掲載します(希望者のみ)
●お礼のメールをお送りします

支援者
8人
在庫数
制限なし
発送完了予定月
2021年12月

50,000


画像診断の精度向上支援C

画像診断の精度向上支援C

●ホームページにお名前を掲載します(希望者のみ)
●画像診断ナレッジサービス「読影指南」文字入りボールペンとお礼状をお送りします

支援者
0人
在庫数
制限なし
発送完了予定月
2021年12月

100,000


画像診断の精度向上支援D

画像診断の精度向上支援D

●ホームページにお名前を掲載します(希望者のみ)
●画像診断ナレッジサービス「読影指南」文字入りボールペンとお礼状をお送りします
●医療従事者の方には画像診断ナレッジサービス「読影指南」1年間ライセンスを提供します

支援者
0人
在庫数
制限なし
発送完了予定月
2021年12月

プロフィール

2002年3月 神戸大学大学院修了 博士 2004年6月より 医療画像診断支援の研究に着手  現在に至る

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