AI機能搭載クラウド型患者情報共有システムの開発と難病医療支援体制構築への応用

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我々は、2011年より神経難病患者を中心にICTを用いた患者情報共有システムを運用している。まず、本システムの利用状況、有効性を検討するために、これまでのシステムの利用者の患者毎の職種内訳、コミュニケーション機能の入力回数を集計し、利用者にインタビュー、アンケート調査を行った。システムの入力は、筋萎縮性側索硬化症（ALS）では多職種の関係者が多く、パーキンソン病関連疾患では家族と医師がほとんどであり、。その他の疾患では入力はほぼなく、オンライン診療のみの利用であり、疾患毎に利用状況に特性が認められた。また、インタビュー、アンケート調査では、オンラインシステムの利用満足度の指標であるTUQ（Telemedicine Utility Questionnaire）で高い得点が得られ、関係者間の顔の見える関係評価尺度も利用した場合で有意に高値となり、特に他の業種の役割や考え方がわかる、多職種で意見交換できる部分で点数が高く、本システムが、患者・家族の安心感だけでなく、開発の目的である多職種間の情報共有に役立つことが示された。また、これまでのALS患者の関係者の入力内容をAI解析し、重要事項、リスクとなるコメントを抽出し、医師2名の判断と比較検討した。当初の学習モデルでは、AIが抽出するリスクは、医師が考えるより頻度が多く、実用化にはさらに精度やリスクの重みづけなどを検討する必要があり、改良を加え、精度の向上を目指している。さらにリスクだけでなく、在宅療養での良かった点（Good Poit）も各職種にタグ付けしてもらい、AI学習させ、リスク、Good Pointの注意喚起や“見える化”、検索機能を追加する予定である。本システムの活用として、患者の個別支援だけでなく、就労支援や難病相談、保健所との連携などに拡大に取り組んでおり、難病相談支援センターでの利用も行っている。