[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/86874/20/86874-20-3ba43a0741738e07342449b79698d8b9-3627x571.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Qsol株式会社（福岡県福岡市、代表取締役社長 廣渡 健）と国立大学法人熊本大学（熊本県熊本市、学長 小川久雄）は、医療分野での生成ＡＩ活用に関する共同研究を2024年9月から行ってきました。この度、複数のＡＩで“チーム医療”を再現することに成功し、今後も共同研究を継続することを決定しました。ＡＩによるチーム医療を実現し、医師の働き方改革を目指してまいります。
ο 共同研究の概要
国内の医療現場では、医師の長時間労働が依然として深刻であり、地域や診療科による医師の偏在も課題となっています。本共同研究では、医療ガイドラインや電子カルテの情報を基にした診療方針の立案や医療文書の作成など、医療業務を補助する分野での生成ＡＩの活用可能性を検証し、医療の質を担保することを目指しています。
ο 共同研究の成果
2024年度の研究では、医師や薬剤師などの役割を持つＡＩエージェントが、それぞれの見解を持ち寄り診療方針を立案する“チーム医療”の象徴であるカンファレンス（医師や薬剤師などが診療方針や治療計画を相談する会議）を、マルチＡＩエージェント上に再現することに成功しました（図参照）。これにより医療業務の効率化や医療の質向上の効果が期待できます。
ο 今後の展望
更なる医療業務の効率化を図り、医療の質を向上させていくために、類似症例等の参照情報の拡充や、ＡＩが自律的に情報検索を行う「ＡｇｅｎｔｉｃＲＡＧ（エージェンティックラグ）」技術を導入し、より多角的な視点から医療業務をサポートする仕組みの構築を目指します。また、様々な医療業務への適用を拡大していきます。
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図：マルチＡＩエージェントのイメージ（医師役ＡＩ、薬剤師役ＡＩなど複数のＡＩが協議して診療方針を立案し、ユーザー（医師）に提案）
<代表的な生成AI技術>
・ＲＡＧ：生成ＡＩに専門的な情報を与え、質問に対して専門的な回答を行う
・ＡＩエージェント：課題を解決するために自律的にタスクを計画し、判断・行動を行う
・マルチＡＩエージェント：複数のエージェントが相互連携し、複雑な課題を解決する
電子カルテの情報は生成ＡＩの学習データには使用しませんが、入力時に用いるため、「人を対象とする生命科学・医学系研究に関する倫理指針」に基づく倫理審査委員会の承認を得たうえで、「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」等の関連規則を遵守して研究を実施します。
熊本大学
教育・研究の両面で世界的に高い評価を受ける総合大学です。医療分野においても、先進的な研究と教育を行い、地域社会と連携して医療の質向上に貢献しています。
https://www.kumamoto-u.ac.jp/
Qsol株式会社
1987 年の創業以来、九電グループの一員として、電力の安定供給のためのシステム開発や運用・保守に取り組んできました。そこで培ったノウハウと新技術で様々な課題を解決するための独自のソリューションを提供しています。
https://www.qsolcorp.co.jp/
