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2019-11-30 23:04:04

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診療マル秘裏話  号外Vol.1396 平成31年1月27日作成

作者 医療法人社団 永徳会 藤田 亨

 

 

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

 

 

 

 

 

 

 

目次

1)慢性閉塞性肺疾患(COPD)は主にたばこが原因
2)医師の判断を助けるAIは、すべて特化型に分類

 

 

 

 

 

 

 

 

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

 

 

 

医療界のトピックスを紹介するこのメールマガジンは
1週間に1回の割合で発行しています。もっと回数を増や
して欲しいという要望もあるのですが、私の能力のなさ
から1週間に1回が限度となっています。これからも当た
り前の医療をしながら、なおかつ貪欲に、新しい知識を
吸収し読者の皆様に提供してゆきたいと思っております。
不撓不屈の精神で取り組む所存ですのでどうかお許し下
さい。

 

 

 

 

 

 

 

1】 慢性閉塞性肺疾患(COPD)は主にたばこが原因

 

 

 

 

 

 

 

慢性閉塞性肺疾患(COPD)
は主にたばこが原因で、喫煙者
の約15%に発症すると言われて
います。禁煙や薬で症状の進行
を抑えるのが基本ですが、大阪
市立大学医学部付属病院(大阪
市)呼吸器内科の平田一人教授
は「日々の身体活動がCOPD
の進行抑制につながる可能性が
あります」と話しています。C
OPDとは、以前は慢性気管支
炎や肺気腫と呼ばれていた病気
の総称です。肺や気管支に慢性
的な炎症ができて、せきやたん
が出る、階段の上り下りで息切
れを感じるといった症状が表れ
ます。

進行すると、気管支の末端に
ある肺胞が壊れる「気腫化」が
起こり、酸素が取り込めなくな
ります。そうなると、酸素ボン
ベが、日常的に必要(在宅酸素
療法)となり、生活の質(QO
L)が大きく低下します。

COPD患者さんの大半が、
喫煙者だということです。国内
の患者さんは500万人以上と
推計され、2016年における男性
の死因の第8位となっています。
平田教授らはCOPD患者さん
40人を対象に、肺機能と気腫化
の程度を調べるとともに「血中
アイリシン濃度」の測定や日常
の身体活動についてのアンケー
ト調査を実施しました。 その
結果、気腫化が進行した患者さ
んでは身体活動が少なく、血中
アイリシン濃度が低いことが分
かったということです。

「アイリシンは筋肉が収縮す
ると分泌されるホルモンです。
散歩や買い物、自転車での移動
といった身体活動時間の合計が
週4時間以上と答えた患者では、
血中アイリシン濃度が高く、気
腫化の進行が穏やかでした」と
平田教授は言っています。

COPDはこれまで、禁煙や
薬による治療でも症状の進行を
完全に止めるのは難しいと考え
られてきました。しかし、平田
教授らの研究を通じて、例えば
30分の散歩を毎日続けるだけで
も進行を遅らせることができる
可能性があることが分かってき
ました。平田教授は「毎日体を
動かして、病状の進行を防ぎま
しょう」と身体活動を積極的に
行うよう勧めています。

COPDについて、解説している

動画です。

 

 



 

 

新興国で医療の対応の遅さか
ら、病気が進行する。笑

 

 

 

 

 

 

 

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

 

 

 

 

 

 

 

2】 医師の判断を助けるAIは、すべて特化型に分類

 

 

 

 

 

 

 

膨大なデータをもとに、人間
の能力をはるかに上回る速度で
答えを導き出す人工知能(AI)。
医療分野でも、検査画像データ
に活用され、医師の判断を助け
る研究が進んでいます。 その
現状を知ろうと、山口大医学部
(山口県宇部市)のAIシステム
医学・医療研究教育センターを
訪ねました。「AIは、汎用(は
んよう)AIと特化型AIに区別し
て考えると分かりやすいですね。
現在のAIはすべて特化型です」。
そう話すのはセンター長の浅井
義之教授です。

汎用AIは、例えば鉄腕アトム
や、ドラえもんのように自らの
価値観があり、目標を自分で立
て実行し評価もできます。一方、
特化型は特定の問題に対しての
み応用でき、その問題を解くた
めにデータを検索し、その特徴
を判別します。医学・医療にお
ける医用AIはこの特化型に分類
されます。

医用AIでは、糖尿病の診断と
がんを診断するAIはまったく別
のものになり、疾患ごとにAIが
必要だということです。ある疾
患に対し、罹患(りかん)して
いるか判別する場合、AIは課せ
られた発症の特徴は学習できま
すが、設定以外の問いに対して
は学習できないからです。

そうしたAIの特徴をいかした
のが画像診断です。これまで専
門医の目に頼っていたCTやM
RIなどの画像読影で、人間を
上回る精度が得られるようにな
ってきました。

目の難病、加齢黄斑変性症に
おける画像診断の研究事例では、
罹患の有無を眼科医とAIで比較
したところ、正確に判断出来た
割合は眼科医81.9%に対し、AI
99.76%の精度でした。乳がんの
転移を調べる画像診断でも、AI
が11人の病理医の平均を大幅に
上回ったということです。

浅井教授は「読影のかなりの
部分でシステムがサポートでき
るようになる。血液検査などに
も応用でき、より多くの範囲を
カバーできる」と期待していま
す。AIシステム医学・医療研究
教育センターは昨年4月、山口
大学大学院医学系研究科と医学
部付属病院に設置されました。
付属病院の各診療科にある患者
の診療データを疾患ごとに抽出
し、人間では見落としがちな病
気の予兆や特徴をAIで発見する
ための研究を続けています。

現在、各診療科と共同して開
発を進めているプロジェクトに、
がん細胞を攻撃する免疫機能を
強め、がんの進行を抑えるペプ
チドワクチン療法に関する共同
研究があります。

ペプチド療法に反応を示す症
例と示さない症例について、AI
を使って患者さんの遺伝子型を
調べたところ、治療効果が顕著
な特定の遺伝子パターンを見つ
け出すことに成功しました。実
用化に結びつけば、がんの免疫
治療の精度が上がり、予後の向
上と治療費の低減にも期待され
ます。

センターが力を入れるのが、
AIと、システムバイオロジーを
融合させることです。遺伝子や
細胞レベルの現象をシステムと
して捉え、臓器の働きなどをコ
ンピューター上でシミュレーシ
ョンする研究であるシステムバ
イオロジーと、AIを組み合わせ
るという試みです。

その一つが、白血病患者さん
が造血幹細胞移植手術をした後
に起きる体の免疫反応の予測で
す。移植前後の血液の時系列デ
ータをシステムバイオロジーと
AIを駆使して分析しました。免
疫細胞による体への攻撃をより
精密に予測できるようになり、
新たな治療法の発見につながる
可能性もあるということです。
AIが医療での活用を期待される
背景には、新たな論文や症例の
報告等、医師に求められる情報
量が日々増えている現状があり
ます。検査機器の性能向上で、
新たなデータが加わることも少
なくありません。「医師が膨大
な資料から必要な症例を見つけ
るには限りがある」と浅井教授
は言っています。AIによる検査
画像のスクリーニングや文献の
検索は医師の負担軽減にもつな
がり医師の少ない地域でも期待
されています。

ただ、浅井教授は「AIは万能
ではない。最終的には、医師の
判断が必要だ」と強調していま
す。AIは与えられた大量のデー
タから特定のパターンを識別し
ているに過ぎず、まれなデータ
が検出された場合、判断を誤る
可能性があるからです。医師は
それらを踏まえた上で、判断す
る必要があるということです。

将来の医師像について、浅井
教授は「AIやシステムバイオロ
ジーが『この症例に使える』と
いう勘を働かせることが求めら
れます。AI導入によって医師の
負担が減れば、患者と向き合う
時間も増えるのではないか」と
話しています。

医用画像AI分析について解説し

ている動画です。

 

 



 

 

将来の医師像について話した
医師が石のように固まった。笑

 

 

 

 

 

 

 

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

 

 

 

 

 

 

 

編集後記

 

 

 

慢性閉塞性肺疾患(COPD)
は主にたばこが原因で、喫煙者
の約15%に発症すると言われて
います。禁煙や薬で症状の進行
を抑えるのが基本ですが、この
約15%に発症するというのは、
少なすぎる感じが否めません。
私の感覚では、100%発症すると
言っても過言ではない気がしま
す。禁煙や薬で症状の進行を抑
えるという治療は、行っていて
も患者さんが症状を訴えること
は、少なく、呼吸困難に陥って
初めて治療を受けるという人も
たくさんいると思われます。し
かし、将来的には日東電工が、
開発したRNA 干渉という手法で
の治療が行われるようになるで
しょう。しかし、現在、肝硬変
などの別の病気で臨床試験中な
ので、実用化は、まだまだ先の
ことのようです。
膨大なデータをもとに、人間
の能力をはるかに上回る速度で
答えを導き出す人工知能(AI)。
医療分野でも、検査画像データ
に活用され、医師の判断を助け
る研究が進んでいるということ
ですが、AI技術がすすんでも、
最終的な判断は医師が下すとい
う点では変わることはありませ
ん。AIは与えられた大量のデー
タから特定のパターンを識別し
ているに過ぎず、まれなデータ
が検出された場合、判断を誤る
可能性があるそうですからその
ような残念な点を踏まえて診断
治療の計画を立てるべきだと私
は考えています。「医師が膨大
な資料から必要な症例を見つけ
るには限りがある」と浅井教授
は言っていてAIによる検査画像
のスクリーニングや文献の検索
は医師の負担軽減にもつながり
医師の少ない地域でも期待が高
まることは容易に推測できます。

健作君が私案を献策する前に、
パソコンで検索をかけた。笑

 

 

 

 

 

 

 

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