理学療法ジャーナル52巻11号

2018年11月発行

講座 人工知能と理学療法・2

医療現場での人工知能の活用

著者： 松田雅弘¹ 大保武慶² 安田和弘³ 梶原侑馬⁴

所属機関： ¹城西国際大学福祉総合学部理学療法学科 ²東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科 ³早稲田大学理工学術院総合研究所 ⁴株式会社FiNC Technologies

ページ範囲：P.1059 - P.1067

はじめに

　人工知能（artificial intelligence：AI）の実力は，チェスや将棋のプロを凌駕するだけではなく，自動運転の技術などでわれわれの生活のなかにも応用され始めている．本稿では，理学療法学，工学，神経リハビリテーション，ヘルスプロモーションの各専門家がそれぞれのテーマにおけるAIの活用の可能性について解説する．医療現場，特に理学療法におけるAIの活用につき，読者の方々へ多様な視座をお示しできれば幸いである．

参考文献

1）首相官邸：医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情報に関する基本方針について．http://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/jisedai_kiban/pdf/kihonhoushin.pdf（2018年6月14日閲覧）

2）山崎光洋：総論-医療分野で活用されるAIとは．リハビリテーション・エンジニアリング33：42-45，2018

3）日本経済新聞：パナソニック，AIがリハビリ計画．https://www.nikkei.com/article/DGKKZO2714587020022018TJ1000/（2018年6月14日閲覧）

4）首相官邸：医療現場におけるICT利活用．https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/health/dai1/siryou2.pdf（2018年6月14日閲覧）

5）殿村隆太，他：ロボットパートナーを利用した注意誘導に基づく無視領域の推定．第61回システム制御情報学会研究発表講演会（SCI2017）講演論文集．pp23-25，2017

6）殿村隆太，他：半側空間無視患者のための知覚-運動評価システムの構築．関東支部第23期総会・講演会，講演論文集．pp16-17，2017

7）松田雅弘，他：TMTのアプリケーション開発と今後の有用性．第55回日本リハビリテーション医学会，2018

8）松山貴之（編）：まるわかり！人工知能-最前線2018，ITpro．日経コンピュータ，2017．

9）新井紀子：AI vs. 教科書が読めない子どもたち．東洋経済新報社，2018

10）松尾　豊：人工知能は人間を超えるか　ディープラーニングの先にあるもの．KADOKAWA，2015

11）医薬品医療機器総合機構科学委員会資料：医療におけるAI活用の場面．https://www.pmda.go.jp/files/000215325.pdf（2018年7月2日閲覧）

12）Jiang F, et al：Artificial intelligence in healthcare：past, present and future. Stroke Vasc Neurol 2：230-243, 2017

13）FDA Clears Software to Notify Specialists When CT Scan Suggests Stroke．MEDPAGE TODAY．https://www.medpagetoday.com/neurology/strokes/71174（2018年7月2日閲覧）

14）Clara MB, et al：Automated Large Artery Occlusion Detection IN Stroke Imaging：ALADIN Study. Stroke 49：Issue Suppl 1, 2018

15）Phinyomark A, et al：Analysis of big data in gait biomechanics：current trends and future directions. J Med Biol Eng 38：244-260, 2018

16）Ajay J, et al：A pervasive and sensor-free Deep learning system for Parkinsonian gait analysis. IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics（BHI）. DOI：10. 1109/BHI.2018.8333381

17）Wang Y, et al：Remote intelligent Brunnstrom assessment system for upper limb rehabilitation for post-stroke based on extreme learning machine. Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi 31：251-256, 2014［in Chinese］

18）Lydakis A, et al：A learning-based agent for home neurorehabilitation. IEEE Int Conf Rehabil Robot：1233-1238, 2017

19）日本版PHRを活用した新たな健康サービス研究会：個人が健康情報を管理・活用する時代に向けて．pp1-65，2008．http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/service/downloadfiles/phr_houkoku_honbun.pdf（2018年7月2日閲覧）

20）厚生労働省健康局．健康づくりのための睡眠指針2014．pp1-63，2014．https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000042749.html（2018年7月2日閲覧）