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ICCサミット KYOTO 2020 リアルテック・カタパルトに登壇いただいた、アドダイス 伊東 大輔さんのプレゼンテーション動画【AIトリアージで、一人でも多くの命を救え！「アドダイス」は医師のキャパシティを上げ、医療体制の新しい基盤をつくる】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット FUKUOKA 2021は、2021年2月15日〜2月18日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
本セッションは、ICCサミット KYOTO 2020 ゴールド・スポンサーのKOBASHI HOLDINGS にサポート頂きました。
▶【速報】“小さな水インフラ“で世界の公衆衛生をアップデートする「WOTA」がリアルテック・カタパルト優勝！（ICC KYOTO 2020）
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【登壇者情報】
2020年9月1〜3日開催
ICCサミット KYOTO 2020
Session 2A
REALTECH CATAPULT
リアルテック・ベンチャーが世界を変える
Sponsored by KOBASHI HOLDINGS
伊東 大輔
株式会社アドダイス
CEO
東京大学法学部卒。卒業後にバイリンガルネットニュース創業の後、現アドダイス創業。広島大学デジタルものづくりセンター客員教授。医仁会武田総合病院臨床研究センター研究員。2008年よりAI研究を始め、目視検査専用AI「HORUS AI」や施設管理AI「SEE GAUGE」、養蜂業向け生育管理AI「Bee Sensing」など独自開発のAIソリューションを展開中。2015年「BeeSensing」 KDDI∞Lab 第8期採択。2016年Microsoft社 BizSpark Plus採択。2019年Plug and Play Japan Kyoto Batch1 採択。あらゆるところにセンサーが配置される人工生命時代の社会で自律神経のように振る舞う人工知能プラットフォームを提供し、安心・安全な社会を実現します。
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トリアージのための診断支援AIプラットフォーム
伊東 大輔さん こんにちは。アドダイスの伊東と申します。
皆さん、新型コロナウイルスは大変な脅威ですね。
テクノロジーで命を救い、社会を存続させるために、私たちは立ち上がりました。
それが、トリアージ（※）のための診断支援AIプラットフォーム「COVID-19-ResQ」です。
▶編集注：医療資源（医療スタッフや医薬品等）が制約される中で、一人でも多くの患者に対して最善の治療を行うため、重症度に応じて、搬送や治療の優先順位を決めること。
身内に70歳以上の人がいらっしゃる方はいますか？
日本の70歳以上人口は2,700万人ですが、新型コロナウイルス感染症による70代以上の死亡率は14%を上回ります。
70代以上には死亡率の高い感染症であり、最悪500万人が死亡する可能性（厚生労働省発表資料 および 総務省統計局人口統計 より試算）があるわけです。
テクノロジーで一人でも多くの命を救う
私は、AIベンチャー「アドダイス」のCEOです。
同時に、AIの専門家として広島大学の客員教授を務め、武田総合病院で医療AIの研究員をしています。
また、メンバーの1人は、東京大学医科学研究所の検査部長です。
コロナの脅威に直面し、私たちのテクノロジーで一人でも多くの命を救うために立ち上げたのが「COVID-19-ResQ」、トリアージ判断を支援するAIプラットフォームです。
新型コロナ感染者対応 7つの大きな課題
まず、新型コロナウイルス感染症における患者さんの扱いをご説明します。
感染疑いがある場合、医師がトリアージを判断（※）します。
▶補足：COVID-19 患者の扱いにおけるトリアージとは、施設間トリアージといい、重症度の程度にふさわしい設備を備えた病床に患者さんを搬送すること。
重症度に応じて必要な医療設備が異なりますので、患者さんの重症度に合った医療施設への搬送が必要になります。
難しい課題はいろいろありますが、次の7つが特に問題です。
課題① 感染者の見逃し
1番目は、感染者の見逃しです。
感染しているにもかかわらず、約50%の人は無症状です。
またPCR 検査ではおよそ3割を見逃してしまいます。
課題② 重症度と治療がズレるリスク
2番目は、重症度と治療がズレるリスクです。
重症の方に間違って軽症者向け対応をすると、亡くなったり後遺症が残ったりすることがあります。
また軽症の方に重症者向けの対応をすると、医療資源を逼迫させてしまいます。
課題③ 医療の地域格差
3番目に、医療の地域格差という問題もあります。
感染者は、東京、大阪など大都市で多く地方では少ないため、地方の医療従事者は新型コロナウイルスの治療経験を積むのが難しいのです。（参考データ：都道府県ごとの感染者数（累計・NHKまとめ）2020年8月15日 – NHK）
課題④ 急変リスクがある患者の見逃し
4番目に、急変するリスクがある患者さんの見逃しがあります。
見た目は軽症でも、あっという間に容態が急変するのが新型コロナウイルスの恐ろしさです。
課題⑤ 病床数の絶対的不足
5番目の課題は、病床数の絶対的不足です。
我が国で重症者に対応できる病床数は、人口割合でわずか0.002%です。（参考データ：医療体制の現状・医療関係者の証言 – NHK）
1,000人に1人だけかかっても0.1%です。
その割合でかかれば、病床は重症者であふれかえってしまいます。
課題⑥ 療養施設転換ホテルで医師の目が行き届かない
6番目に、ホテルを患者用に転換すると、今度は当番制の医師が交替で、例えば東京ですと1人当たり200人近くの患者さんを見なければなりません。
したがって感染者が増えると、目が行き届かなくなります。
課題⑦ クラスター対策の限界
7番目に、クラスター対策の限界があります。
感染経路不明者には打つ手がなく、市中感染の拡大を招いているのはご存知の通りです。
医師の総合的な診断をAIがサポート
そこで、我々のソリューションが登場します。
「COVID-19-ResQ」です。
新型肺炎において、総合的な診断は、経験がある医師でないと困難です。
症例数の多い大都市の専門病院であれば可能ですが、地方の病院などでは、「この病気はいったい何なの？」というところから始まります。
それをAI でサポートする、それが我々のソリューションです。
診療情報の入力により、リアルタイムでリスク解析
医師が持つ情報をAIプラットフォームに入力していただくと、リアルタイムでリスク解析し、スコアリングして評価結果の数値を返します。
これにより、リスク層別化ができ、医師の判断を支援し、適切なトリアージ、治療、重症度に応じた設備への患者搬送が実現します。
具体的に見てみましょう。
患者の年齢、CT画像、体温などのバイタルサインなど、診療データをAIに入力します。
すると、AIが判断し、リアルタイムでリスクスコアを返します.
これを私たちは「ResQスコア」と名付けました。
「ResQスコア」（※）が病状を客観的に数字で示し、より良いトリアージと治療の判断を支援します。
▶補足：出力データとしての「ResQスコア」（Real time severity index）は次の通り。
1-1 Positive rate 陽性率 ……陽性率を数字で提示。
1-2 Real time severity index 重症化率 ……重症度として炎症の広がり具合及び炎症の程度を客観的な数値として提示。発表済みの論文としてはCOVID-Scoreがある。
2-1．Speed of worsening 重症化速度 ……重症化速度として転帰までの所要時間を提示（
これは転帰の予測を解析する成果として提供）。転帰として、現時点では右記のものを措定しています。死亡・ECMOが必要な水準・人工呼吸器が必要な水準・酸素投与器が必要な水準・経過観察で足りる水準・寛解（PCR検査でウイルスが認められない）
2-2．Urgency 急変リスク ……症状の急変リスクを数値化し、症状の急変状況を数字で提示。本プロジェクトの独自研究。
入力データは、予後因子として年齢、性別、喫煙歴（ブリンクマン指数）、基礎疾患の有無、消化器症状の有無、CT所見（レントゲン含む）、SOFAスコア、H-Score、 PCR検査のウイルス量、血液検査でD-dimer、心筋トロポニンT/I ないしCK-MBの値、フェリチンの値、クレアチニンの値、BMIの値、バイタルサインとして体温・血圧・呼吸数・酸素飽和度(SpO2)の時系列データ。欠損値があっても入力可能。
患者のリスク度合いをAIがスコア化
例を挙げてみましょう。
「50代、軽症だが糖尿病あり、酸素飽和度が低い、こういう人は危ない、ホテルではなく専門病院へ搬送しよう」
「大学生、PCR 陽性だが、若く基礎疾患なし、重症化リスクは低い、経過観察で良いだろう」
このように、リスク度合いによってデータは大きく変わります。
これをスコア化することは大変有効なのです。
実績のあるAI技術と医療・研究機関の協力
そしてこの医療診断支援AIプラットフォームには、さまざまな産業分野で5年の実績を持つアドダイスのAI技術が組み込まれています。
鉄道、病害の検知など、ハイエンド領域で信頼と実績があり、半導体業界では25倍以上の生産性を実現しています。
今、我々のビジョンに共感していただいたさまざまな病院、研究機関の協力をいただいています。
開発の一部をご紹介します。
感染者の急変リスクを見つけるためのウエアラブルIoTを、電池なしで実現するバイオセンサ集積回路を、名古屋大学の新津葵一先生が担当して開発中です。
県立広島病院の西阪隆先生からもご協力をいただき、本プロジェクトへの応援メッセージをいただいています。
ご期待に応えるために頑張ります。
医師のキャパシティを5倍以上に底上げ
AI トリアージで、医師のキャパシティは5倍以上に底上げされます。
これにより、多くの軽症者を受け止めることが可能になり、ロックダウンなしでやり過ごせ、経済への影響を減らすことができます。
これは、現状と、COVID-19-ResQを使った場合について、我々の数理分析チームが示した、感染拡大シミュレーションです。
▶補足：感染者が市中を動き回り感染を拡大することを「原状」の感染症拡大の数理モデルに想定。「ResQ AI」では一定の割合で感染疑い者を検知し、市中から医療施設に収容ないし自宅待機を求めることをモデルに組み込むことでロックダウンのような全市民を巻き込んでの行動抑制をしなくても実行再生算数が1以下となり、感染拡大が抑えられることを示している。
トリアージAIによって感染疑い者を検知し、街の中から医療施設に適切に搬送することで、感染拡大を抑えられることを示しています。
“COVID-19-ResQ”プロジェクトの展望
今、我々はフェーズ1にいます。
AIのブラッシュアップを進めてきました。
これからフェーズ2に進み、ウエアラブルIoTで収集したデータのリアルタイム解析に取り組みます。
自覚症状がないため感染に気づいていない人を街の中からピックアップして医療施設に搬送したり、ホテルや自宅で経過観察している場合も急変をキャッチできるようになります。
一人でも多くの命を救うために
お願いがあります。
自治体や企業・団体のコロナ対策部署、医療機関に、本プロジェクトをご紹介ください。
また、医療の規制に対応し開発と普及を促進するために、資金支援をお願いいたします。
医療と経済活動を両立させるためには、国民の忍耐だけではなく、テクノロジーを活かすべきです。
一人でも多くの命を新型コロナウイルスから救うために、皆さんのお力をお貸しください。
アフターコロナ時代の理想的な医療体制の基盤に
新型コロナウイルスは、旧態依然としたものが温存されていたことを、これでもかと見せつけていますが、そういったものは我々のトリアージAIで一掃します。
コロナで浮き彫りになった、地域医療連携のための施設間トリアージの課題は、実は医療全般に共通する、世界的に1兆1,400万円規模の大きな課題です。
今までは健康保険を負担していてもケアの対象は病院にかかった人だけでした。しかし、トリアージAIにより、まだ病気になっていない未病の人も含めて全てを見守り、AIがふるいにかけた人に早期に介入し重症化させないように人が丁寧にケアする、理想の医療を実現します。
我々の取り組みは、そのままアフターコロナ時代の理想的な医療体制の基盤となります。
トリアージAIで命を救い、医療に革命を起こします。
応援よろしくお願いいたします。
ご清聴ありがとうございました。
（終）
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編集チーム：小林 雅／浅郷 浩子／戸田 秀成
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