ASUSと中山医学大学附設医院が電子カルテ向けの2つのAIソフトウェアアプリケーションでNational Innovation Awards（ナショナルイノベーションアワード）を受賞

2021/04/19



AICS (ASUS Intelligent Cloud Services)と中山医学大学附設医院は、従来の電子カルテに変革をもたらしたSDM（共有意思決定）に基づく患者中心の電子カルテおよび教育中心の電子カルテの共同開発が評価され「Taiwan National Innovation Awards（台湾ナショナルイノベーションアワード）」を受賞しました。これらのカルテはいずれもAICSのAI対応ICD-10コーディング技術を活用しています。

本日、AICSと中山医学大学附設医院は、安全で迅速な組織間連携およびデータ共有プログラムを先駆けて開発するための覚書に署名しました。AI（人工知能）とビッグデータの力を活用して公衆衛生、医療教育、医学研究分野におけるイノベーションを促進し、加速させることが目的です。

国立陽明大学（NYMU）のHsu -Sung KUO学長は、次のように述べています。「NYMUとAICSは、HuaYang計画にともに取り組み、国内の技術的リーダーとのコラボレーションを通じてスマート医療の業界ベンチマークを作成しています。これらの3つの研究プロジェクトは、臨床医学とデジタル技術の統合を象徴しています。私たちは、市民や高齢者が最も心配する病気である肺がん、認知症、精神障害を最初の候補として選び、患者に適した新しい診断と治療の選択肢を見付けることに役立つような臨床サポートをAIが提供できるかどうかを評価します。医療、情報、通信を組み合わせたスマートヘルスケアは、将来の台湾の戦略的産業となるでしょう。私たちは、同様のコラボレーションの機会を増やし、両方の分野の専門家が互いにコミュニケーションを取り、台湾の人々により大きな利益をもたらすことができるようにしたいと考えています。」

ASUSのコーポレートバイスプレジデント兼AICSの責任者であるTai-Yi HUANG博士は、博士のチームがすでに台湾にある15の医療センターと地域病院でICD10コーディングアシスタントやEMR（電子カルテ）検索など、複数のAIソリューションを展開していることを明らかにしました。また、これらのアプリケーションは、急速に拡大する医療データを医療機関が活用することで、医薬品の安全性を確保するサービスを強化し、臨床意思決定支援システムを開発し、さらには精密医療サービスを提供する基盤となると述べています。

中山医学大学附設医院のMin Che Tsai博士は、AI技術の導入とデータ中心型電子カルテの採用により、エビデンスに基づいた医療の推進を支援し、医療の質を向上させ、不必要な治療を減らすことができると述べました。また、AIを活用したヘルスケアは、臨床データの質、教育や研究の質を向上させ、ポジティブなフィードバックループを実現するとも述べています。

中山医学大学附設医院の副医院長であり、保健省のEMR評議会の元議長であるCJ Tseng博士は、ASUSは、AIを活用したヘルスケアと医療アプリケーションの分野で新たな基準をつくろうとしていると述べました。台湾の電子カルテの基準を策定する責任者だったTseng博士は、AICS ICD10ソリューションは既存の記録を関連する疾患分類とコードに自動的に変換し、いっさい手を加えることなく、構造化されたデータベースに保存することができると話しています。また。AICSのEMR検索ソリューションは、病院における電子カルテの価値を高めるための重要な基盤を提供しており、中山医学大学附設医院では次の3つの分野ですでに応用が始まっていることを明らかにしました。

  • エビデンスに基づく医療（EBM）教育：EBMは病院認定の重要な指標です。電子カルテのAI分析によって得られた実環境データは、局在診断や最新の情報を特徴とするエビデンスに基づいた医療を可能にします。この情報は、臨床治療だけでなく研究においても、インターンや研修医を迅速かつ効果的に指導することができます。例えば、膀胱炎の治療法を調べるために、原因菌の中で最も数が多い菌株と最も広く使われている抗生物質を過去半年間のランキングで検索することができます。また、がんの治療法を調べるために、標的薬、化学物質、抗生物質、消化薬、アレルギー薬など、使用されている治療薬のトップ5を閲覧することも可能です。これにより、情報収集のプロセスが飛躍的に改善されます。

  • 予防医学の実践：がん治療は、しばしば感染症や敗血症などの副作用をもたらします。AIによってコンパイルされた動的かつ最新のデータにより、医師は、がんの種類、化学療法の種類、白血球が3000未満の感染症の重要な基準を入力することで、どの薬剤が副作用を引き起こす可能性が高いかを迅速に評価することができます。

  • 医療の品質管理：BI（ビジネスインテリジェンス）とAIのビッグデータ分析を通じて、病院は、3日以内の緊急再入院率や早期再入院率（退院後7日以内）など、重要な医療品質指標を定期的に見直すことができます。この情報を安全性やリスク管理介入に活用し、入院の質の向上や再入院の回避に役立てることで、医療の質と患者の健康状態を保証します。

AICSと中山医学大学附設医院は、組織間の連携とデータ共有プログラムによるデジタルトランスフォーメーションの実現や、さまざまなスマートヘルスケアへの取り組みを加速する実用的なAIについて理解を深めたいと考えるすべての医療機関を歓迎します。