DIME MAGAZINE
【連載】もしもAIがいてくれたら
第15回：コロナで救急搬送してもらえない怖さ、AIに何ができる
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第1回：私、元いじめられっ子の大学副学長です
第14回：AIに歌詞は書けるけど、小説となると結構難しい、という話
始まってしまった医療体制の崩壊に、AIはどう活用できる？
新型コロナで軽症と診断され自宅療養中だった千葉県の３０代の妊婦さんが、早産となり、赤ちゃんが亡くなってしまうという痛ましいニュースがありました。入院先が見つからないまま、自宅療養中に、「陣痛ではないか」と連絡しましたが、約１時間後に自宅で１人で出産したとのことです。普通に病院で出産する時でも、痛くて苦しくて大変なのに、どれほど辛く、不安だったか、挙句に赤ちゃんがなくなってしまうという悲しみはいかばかりかと思います。
東京消防庁によると、8月16日から22日までの1週間に新型コロナ陽性者の119番通報は1983件ありましたが、このうち救急搬送したのは823件で、約6割にあたる1160件は搬送されなかったとのことです。救急車を要請しても搬送してもらえないとは、本当に恐ろしいことです。
ちょうど数日前に、離れて暮らす高校生の娘が、夜中に体調を崩し、連絡をしてきました。様子を目で見て確認できないため、とにかく苦しくて痛いという訴えから、慌てて119番をしました。焦りすぎて、都外に住む娘のところへの救急車の派遣要請を、東京消防庁に電話してしまいました。「コロナの濃厚接触者ではないですか？」と聞かれ、「違います」と答えましたが、もしもそうだったらどうなったのだろうかと思うと、ぞっとします。すぐに駆けつけられないところにいると、もしもの時は救急車が頼みの綱です。
救急搬送してもらえずに死亡するケースが出てきているということは、すでに医療体制は崩壊している、ということでしょう。
AIが医療機関をリアルタイムでランキング化
このような事態に、AIに何ができるでしょうか。
救急医療にAIを導入する国内での取り組みは、2016年ごろから開始されています。民間での取り組み例として、例えばNTTでは、搬送先医療機関のリアルタイムな受入可能性を予測する研究を行っています。傷病者の受け入れ可能な医療機関をリアルタイムにランキング化し、受入先選定の時間を短縮するものということで、救急隊の経験や勘に頼っている部分を、解析によって受入可能性の高い病院の候補を示すことで運用を効率化しようとするものとのことです。
新型コロナ発生以降の今年7月に発表された取り組みとしては、神奈川県鎌倉市が同市の医師会と医療スタートアップのTXPメディカルと連携したAI活用による救急搬送支援アプリがあります。従来は救急隊が病院側に電話で連絡していた患者情報を音声入力でデータ化し、画像から自動入力される脈拍や血圧などのバイタル情報や患部の画像を送信すると、病院側はその情報に基づき受け入れの可否を判断できるようです
AIによる重症度推定によるトリアージュ、重症化予測の研究は進んでいますが、新型コロナ感染者の救急搬送困難の問題は、患者情報の迅速な連携だけでは解決できません。受け入れ可能な病床数が絶対的に不足している中、搬送可能な範囲にある病院側の状況をリアルタイムに把握可能にすることが必要です。
そのためには、病院側が、どのような状態の患者なら何人受け入れ可能かという情報をアップデートする必要がありますが、「受け入れ可能です」と自ら情報を上げる余裕のある病院は少ないでしょう。救急隊と電話を受ける病院側との、人と人との緊迫したやりとり、なんとかしようとする医療現場の人たちの努力で、かろうじて完全崩壊には至っていない、という状況なのかもしれません。
坂本真樹（さかもと・まき）／国立大学法人電気通信大学副学長、同大学情報理工学研究科/人工知能先端研究センター教授。人工知能学会元理事。感性AI株式会社COO。NHKラジオ第一放送『子ども科学電話相談』のAI・ロボット担当として、人工知能などの最新研究とビジネス動向について解説している。オノマトペや五感や感性・感情といった人の言語・心理などについての文系的な現象を、理工系的観点から分析し、人工知能に搭載することが得意。著書に「坂本真樹先生が教える人工知能がほぼほぼわかる本」（オーム社）など。
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