１９８０年、岡山県生まれ。岡山県立岡山一宮高校、岡山大学薬学部、岡山大学大学院医歯薬学総合研究科卒。米ロサンゼルスの「Ｃｅｄａｒｓ－Ｓｉｎａｉ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｅｎｔｅｒ」勤務を経て、２０１３年に岡山大学病院薬剤部に着任。患者の気持ちに寄り添う医療、根拠に基づく医療の推進に臨床と研究の両面からアプローチしている。
画像認識AIの活用によって薬剤師の調剤エラーがなくなる
「ＡＩ」（人工知能）と聞くと、さまざまなことに対し人間に代わって最適の回答をしてくれるロボットのようなものとイメージされることが多いのではないでしょうか。医療でいえば、勝手に患者をスキャンして診断し、最適な治療法を提案してくれるようなシステムを想像されがちですが、それは大きな誤解です。
実際には、ＡＩはとても細分化されていて、人間と同じようにいろいろな事象に対して判断ができるわけではありません。ただ、特定の作業タスクに対しては、人間を超えるケースもありえます。「シンギュラリティー」という言葉で表現されますが、例えば囲碁やチェスの対決でＡＩが人間に勝つといったように、ＡＩが人間の知能を上回って最適の答え（解）を導くというものです。
細分化されたＡＩの種類のうち、画像認識のＡＩ開発は医療の分野でも進んでいます。画像認識ＡＩとは、「画像データを学習させ、ある画像データを与えたときにそれが何なのかを学習データと照合し、自動で識別してくれる」といったプログラムです。
薬剤師の仕事においても、この画像認識ＡＩが活躍するシーンがいろいろ考えられます。例えば、調剤後確認業務や錠剤の鑑別業務に有効でしょう。写真をスキャンすると薬の種類や個数を自動で判別してくれるうえ、たとえ複数の種類がごちゃ混ぜであっても、しっかりと判別可能です。ＡＩの活用で、調剤時の薬の選び間違いや個数の間違いといったこれまでなかなか減らすことができなかった調剤エラーをなくすことができるのです。
これは、画像認識ＡＩの活用による薬剤師の業務の安定化を通して、より安全に医療を提供できるようになっていくであろうという一例です。すでに開発されているシステムなので、今後、導入が進んでいくのは間違いないでしょう。
