今、日本の医療は大きな岐路に立っています。医療サービスへの公平なアクセスを維持し、患者の利益を確保しながら、医療費の適正化を図っていくには、遺伝子診断、ゲノム診断の導入による個別化医療の確立が急務です。そして医療現場へゲノム・遺伝子情報を活用した医療システムを導入し、個別化医療を確立するためには、医療現場の大きな負担になっている2つの課題を解決することが先決とされています。

日本国内のがん罹患者数予測 約101万人

※ 出典:国立がん研究センター
パートナー :
公益財団法人がん研究会

がん個別化医療AIシステムによって解決する課題

1. 常に更新される医療情報・論文への対応

医療従事者にとって、毎年大量に発表される論文や医療情報を追いかけて最新の知識を維持し続けることが困難となりつつあります。がんの治療法や薬剤の選定は患者の体質などによって多種多用であり、膨大な情報から有用なものだけを見つけ出すことは年々難しくなってきています。

2. 患者の理解に合わせた説明で適切な同意を得るプロセス(インフォームド・コンセント)

説明の内容等にかかわらず一律に医師に説明を強いることで、結果的に医療の質の低下を招く一因となっています。

FRONTEOヘルスケアは、これらの課題を解決すべく、誰もが最新かつ最適な情報を取り出せる人工知能を活用した「がん個別化医療AIシステム」を構築し、医療現場の負担軽減に取り組みます。そして、このシステムを専門家と専門の研究機関や医療機関等の協力を得ながらナショナル・プロジェクトに育て上げることで、日本の医療の質の維持・向上に貢献してまいります。

がん個別化医療AIシステム開発の経緯と概要

当プロジェクトにおいて共同研究を行うがん研究会では、日本人特有の遺伝子情報への知見が必要な状況や、国内での情報保護の観点から国産で開発された人工知能を含む様々な技術について検討を重ねてきました。その中でKIBITは、学習能力の高さや少量のデータでも短時間で有効な結果が得られ、かつ、コストや導入までの期間が短いことが評価され、今回の共同研究の開始に至りました。

がん個別化医療AIシステムは、「情報支援システム」「インフォームドコンセント支援システム」「診断支援システム」の3つのシステムからなります。

CPM-AIシステムの開発概要

1. 情報支援システム

人工知能「KIBIT(キビット)」が、膨大な学術情報や実験データの中から核となる情報を特定。その情報を基に、専門家や研究者からなるエキスパートパネルが記事を執筆し、専門記事の母集団(データベース)を構築。KIBITがそのデータベースを解析し、医師個人の嗜好に合わせた適切な情報を提示します。
患者向けには、この専門記事をより平易に解説した記事母集団を用意。KIBITが患者個人に最適かつ有益な情報を提示します。

情報支援システム

2. インフォームドコンセント支援システム

人工知能「KIBIT」は、医師と患者とのコミュニケーションから患者の理解度を学び取り、その理解度に応じて説明文や動画などの最適な情報コンテンツを自動応答で提示します。

インフォームドコンセント支援システム

3. 診断支援システム

情報支援システムで構築したデータベースと遺伝子分析の診断結果を用いて、患者それぞれに個別化された最適な医療の提供を支援します。

パートナー

がん個別化医療AIシステムの開発にあたり、以下のパートナーと共同研究をすすめています。