内阁府的战略性创新创造计划（Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program、SIP）“基于AI（人工智能）医院的先进诊断和治疗系统”座谈会于2019年11月11日在日本医师会馆举行，推进开发和实施AI医院系统的4家医院——国立成育医疗研究中心、庆应义塾大学医院，大阪大学医学院附属医院和癌症研究所有明医院先后在会上介绍了导入系统和相应举措。

11日召开的SIP成果座谈会上的小组讨论环节

SIP是日本的一个跨省厅、跨领域的政府研发项目，它针对特定课题分配预算，“AI医院系统”计划是SIP在健康和医疗领域挑战的第一个课题。在2018年夏季公开招募了负责研发的研究人员之后，于同年10月正式开始启动。该计划旨在通过使用AI、IoT（物联网）和大数据来开发并运行AI医院系统以提供先进医疗服务的同时，提高医疗机构的效率，并减轻医生等医务工作者的负担。该计划一期时间为5年，计划2022年底的达成目标是在10家示范医院中引进并运行AI医院系统。

项目目标。图片取自厚生劳动省AI联盟资料

通过AI医院来提升运营效率和推进业务托管

该计划得到了日本医师会和日本医学会的支持。在11日的座谈会上，日本医学会会长横仓义武先生和日本医学会副会长门脇孝先生分别发表了致辞。

横仓先生称：“由于出生率下降和人口老龄化而导致的劳动力短缺，老年人继续工作作为重要的应对措施之一，就需要医疗创新来延长健康的预期寿命。该计划正在作为一项跨越省厅以及领域界限的国家项目而得到推广。对于支撑日本未来的医疗健康是不可或缺的。”

门脇先生则期待随着AI医院的发展和实施，提高医疗机构的运营效率以及推进业务托管，从而减轻医疗工作者的负担，他表示：“最初有一种意见认为使用AI的话将导致医生失业。后来日本医师会和日本医学会在学习AI的过程中，了解到AI和医生可以各负其责，医生充分利用AI可以提高医生的效率。所以改变了想法认为医生掌握AI。但在临床上具体实施AI是一个主要课题。”

负责SIP的项目总监、癌症研究组癌症精确医学研究中心主任中村祐辅先生介绍了项目的概要，表示目标是收集与医疗保健相关的所有数据，并从搜集数据开始逐步过渡到诊断及治疗的系统。中村先生强调的一点是：“使用AI为医疗工作者开创了一个宽裕的空间。这是医患之间相互理解的必要条件。”

在国立成育医疗研究中心、庆应义塾大学医院，大阪大学医学院附属医院、癌症研究所有明医院导入AI医院系统的四家医院的代表登台作了报告，介绍了各自的实施体制和到目前为止取得的成果。四家的目标都是将“AI医院系统”导入实际的临床，并建立示范性医院。

四家医院的代表的演讲内容。出自厚生劳动省AI联盟资料

国立成育医疗研究中心“考虑利用其对患儿的监护人（家长）提供援助”

国家成育医疗研究中心推进的AI医院中，除了利用AI来实现自助挂号、会计核算和自助引导、辅助诊断之外，还将允许用户通过智能手机在家预约门诊以及填写门诊问卷。医院董事会主席五十岚隆先生出任AI医院研究项目的代表人，医院院长贺藤均先生担任研究负责人，并在其下设立了AI推广办公室、研究部门，医院各部门联合起来共同开展研究。而且，国家成育医疗研究中心作为由全国36个儿科综合医疗机构组成的日本儿童医疗机构评议会（JACHRI）的组织者，负责与其他组织和海外组织开展合作。

AI医院除了将语音自动录入电子病历之外，还有利用机器人诱导患儿和辅助游戏的实验。除了在医院内，还考虑利用AI对抚养患儿的监护人提供帮助。例如他们正在开发的一种系统中，监护人佩戴腕带式设备，将监护人的压力和疲劳程度数值化，并根据该数值由医务人员提供适当的帮助。监护人往往会因为过度的看护而导致筋疲力尽，希望有第三方的评估告知其“做到怎样的地步就差不多了”。贺藤院长说自己在美国看到过类似的系统，所以日本也完全有可能做到。如果不仅仅是在医院，并且在民间机构和公司推广的话，整个社会也会随之变化。

庆应义塾大学医院“设置并推广AI医生”

庆应义塾大学医院于该计划开始之前的2017年便成立了由医学和科学与工程学院的教职员工组成的“医学AI中心”，并一直致力于在医院中使用AI技术。伴随着该计划的启动在管理部门中建立了该中心，并在医院的所有部门中分配了“AI医生”。在对电子病历的语音输入进行研究时，首先提取了医生们的课题，对每个部门负责AI的医生均进行问卷调查，回收率高达85％。医院院长北川雄光先生强调说：“整个庆应义塾大学医院整体是一个合作系统。”

在医院的医疗信息系统中，由各个部门的临床数据集成、以及相关医院之间的数据关联构建基础架构、推广包括电子病历的语音输入以及使用智能手机APP向患者提供信息等。另外在人才培养方面，在为医学院六年级医学生开设的讲座中介绍庆应义塾大学医院的IT&AI应用情况时反响非常好。北川先生期待的说：“将来、掌握AI的医疗工作者的数量将会增加。”

大阪大学医学院附属医院的“目标是基于AI的医院”

大阪大学医学院附属医院院长木村正先生表示该院正在推广“基于AI的医院”的概念，除了成为实施AI医疗的AI示范医院之外，还介绍了加盟大阪临床研究网络（OCR-net）的19家医院建立整合和分析医学数据平台的计划。大阪大学医学院附属医院将成立一个AI医疗中心，并将建立一个系统来收集和分析来自医院各个医疗部门以及OCR-net网络附属医院的数据，其分析结果将应用到临床上。

具体研究中除了协助记录护理业务、电子病历的语音输入之外，还包括实施基础架构开发以促进数据库构建分析。木村先生表示，他最关心如何处理个人信息以促进“基于AI的医院”的概念，该医院决定通过创建一种获得患者同意的数据格式通过道德审查，以便可以在整个医院进行AI研究。

癌症研究所有明医院“通过构建集成数据库促进实施”

癌症研究协会有明医院已经在医院负责人的领导下建立了一个AI医疗中心，并正在与每个部门合作建立一个具有AI的综合癌症治疗支持系统。在癌症治疗中，将其单独输入多个数据库中，例如临床科室数据库、医院内癌症登记簿、特定器官的国家癌症登记簿和NCD。允许用户导出到其他数据库。此外，人工智能将不断分析和改进该集成数据库中的数据。

该院临床各科室正在进行使用AI的诊断成像辅助的研究，例如使用AI辅助胃窥镜诊断。为了促进病理标本的数字化和AI的引入，2018年10月该院还引入了AI数字病理系统。2019年7月新病理学部门系统投入运营，该部门的病理诊断数据库不断更新，让机器学习教师的数据。

项目结束后该如何继续

SIP计划在项目结束时的2022年底，要在10家示范医院部署实际的AI医院系统。为了横向推广AI医院系统，除了需要在上述10家医院以外的医院运行相同的系统，还需要统一标准和规格。通常情况下，在通过学习教学数据来提高识别精度的机器学习中，识别精度会视要处理的数据不同而大大降低。

担任SIP计划的子计划主任的东京大学医学科学研究所人类基因组中心主任宫野悟先生指出，即使在一家医院运作良好的AI系统在其他医院使用时也会变得不准确，所以今后有必要解决这个问题。

SIP计划将由政府投入预算运行5年，但5年的项目结束后将如何继续该计划，也成为了讨论的议题之一。宫泽先生说：“在SIP预算结束后，维持AI医院是一个课题”。此外，担任AI医院评估委员会主席的日本医师会副会长今村聪先生说：“AI平台的构建易于使用及实用，并且可以在诸多医疗机构中实施和操作。我认为这个项目对日本医师会很重要，所以我想请政府支持并促进在整个日本推广，而不是在5年后就结束。”

文 马佳宥
编辑修改JST客观日本编辑部