耳鼻咽喉科・頭頸部外科93巻6号

2021年05月発行

特集 遠隔医療の“いま”と“これから”〔特別付録Web動画〕 《知っておきたい基本と話題》

画像診断支援システムとAIを用いた遠隔医療

著者： 島村泰輝¹

所属機関： ¹株式会社エムネス

ページ範囲：P.412 - P.416

POINT

●遠隔画像診断はクラウド化によって導入コストが下がり，誰でも使えるものになってきた。

●クラウドの安全性はさまざまな方法で用意されている。

●高い医療水準維持のための秘訣の1つに医師間連携が挙がり，遠隔システムによってそれは可能となる。

●遠隔医療システムはあくまでもツールであり，医師の本質は変わらない。

参考文献

1）伊藤博敏：クラウド型遠隔画像診断システムの基礎知識—事業者，読影医が望むシステムとは．Rad Fan 18：47-51，2020

2）岸本卓巳・他（胸膜中皮腫の的確な診断方法に関する研究班）：平成26〜28年度労災疾病臨床研究事業．胸膜中皮腫の的確な診断方法に関する研究—鑑別診断方法と症例収集，2017

3）総務省：令和2年版情報通信白書，2020

4）株式会社エムネス：医療支援クラウドサービス「LOOKREC」埼玉西武ライオンズ様に導入いただきました．プレスリリース，2019

5）各府省情報化統括責任者（CIO）連絡会議：政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針，2018

6）厚生労働省：医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第5版，2017

7）総務省・他：医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン 第1版，2020

8）Perrault R, et al；AI Index Steering Committee：The AI Index 2019 Annual Report. Human-Centered AI Institute, Stanford University, Stanford, 2019

9）Bodnari A：Healthcare gets more productive with new industry-specific AI tools. Google Cloud Blog, 2020

10）奈良先端科学技術大学院大学：画像診断結果の自動作成を支援する医師の読影レポートを集積して公開—AIを導入した医療診断の研究を加速．プレスリリース，2020

11）Stember JN, et al：Integrating eye tracking and speech recognition accurately annotates MR brain images for deep learning：proof of principle. Radiology：Artificial Intelligence 3：1-7, 2021

12）Harmon SA, et al：Artificial intelligence for the detection of COVID-19 pneumonia on chest CT using multinational datasets. Nat Commun 11：4080, 2020