最近インターネットやテレビ、新聞などのメディアでよく耳にする言葉「SDGs」。
政府や様々な企業が行っている取り組みの一つですが、実はDXとも深いかかわりがあります。
本記事では、SDGsとDXの関わりや、SDGs目標3の「全ての人に健康と福祉を」の取り組み事例をご紹介します。
ぜひ最後までご覧ください。
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目次
はじめに：SDGsとDX
SDGsは「持続可能な開発目標」の略称であり、「地球という舞台の状況を考えながら、地球上の誰一人として取り残さない理想を実現するための目標」をまとめたものです。
多くの企業は利益を得るために地球環境を破壊してきたという過去があるため、SDGsとDXは一見すると相反しているように思われるかもしれません。
しかし、一人一人が「地球の持続可能性への危機感」を持ち始めている現在では、積極的にSDGsに取組み・実現させていくことが企業価値の向上や利益の獲得に繋がります。
SDGs17の目標３「全ての人に健康と福祉を」とは
SDGsにおいて17ある国際目標の内の目標３「全ての人に健康と福祉を」は、あらゆる年齢の全ての人々の健康的な生活を確保し、福祉を推進することを課題としています。
あらゆる年齢の全ての人々の健康的な生活を確保し福祉を推進することは、豊かな社会を実現するために必要な要素であり、人々の幸福につながります。
ここで言う「健康」とは、人々の肉体的・精神的なものだけではなく、社会的・経済的にも全て満たされた状態であることを言い、人種や経済的・社会的条件などによって差別されることのない状況と言われています。
日本企業の取組み三選
日本企業も、日本国内や海外で自社のテクノロジーを活用し、目標3を達成するために様々な取組みを行っています。以下、3社の取組み事例を紹介します。
富士通株式会社
富士通と東京医科歯科大学は、富士通が開発した現場のデータから新たな発見の手掛かりを提示する技術「発見するAI」を、スーパーコンピューター「富岳」上に実装することで、1000兆通りの可能性から未知の因果を発見出来る技術を開発しました。
現在、新型コロナウイルス感染症などの未知の病気に対するワクチンや新薬の開発プロセスにおいて、コストの削減や期間の短縮などの効率化が求められています。
個人や臓器における遺伝子、その発現量などにより薬剤効果は異なるため、精緻なデータと解析技術が不可欠です。
その上、各薬剤において効果の高さや安全性・副反応の少なさなどを実現するためには、複数の遺伝子の発現量を組み合わせたパターンを試さなくてはいけません。
しかし、がんに関係することが現在判明している主な遺伝子の組み合わせに限定したとしても、そのパターン数は、1000兆通りを超えてしまうほど膨大な数です。
そこで、根拠の説明や知識発見が可能なAI技術「Wide Learning」と各種シミュレーションを組合せ、それを効率良く高速化し処理することが出来るスーパーコンピューター「富岳」と融合させることによって、分析にかかる時間を短縮するだけでなく、治験に適した患者を効率的に探すことも出来るようになり、臨床試験の経費削減や成功率の向上が達成出来ます。
この技術は今後、薬効メカニズムやがんの起源解明などの研究を加速させることが出来るだけでなく、実験研究の現場と連携することで、研究開発プロセスの高速かつ高精度な実行や、次世代のIT創薬技術を可能にします。
参照：
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/03/7.html
コニカミノルタ株式会社
胸部単純X線検査は撮影が簡便なため、医療現場で一般的に利用されている検査ですが、その一方で、健康診断など限られた時間で数多くの画像から病変を識別・検出しなければならないという現状は、医師への負担を増大させる一因になっていました。
「CXR finding-i」は、専門医（放射線科医師）のスキルを学習したAIに胸部X線画像を解析させることで、画像診断から類似する病変の候補を検出することが出来、詳しく観察した画像については即座に画像処理を行う事も出来ます。
そして、AIが病変候補部分の位置を表示する際には、可能性のある個所をピンポイントで表示するタイプのため、医師の所見の見落とし防止や確信度の向上が期待されます。
また、整形撮影においては、ポジショニングが困難であったりズレてしまったり、さらには関節の左右間違いをしてしまうことで、再撮影することが少なくありません。
そのため、患者の被ばく線量の増加などの問題も発生していました。
整形撮影向けの機能「Positioning i」は、撮影オーダーと違った画像だと検知した場合にテキストとマークが表示され、また、撮影後即座にずれ量と許容度についてのABC判定を表示することで、撮影者は撮影直後に客観的な情報で再撮影の要否を即座に判断出来ます。
このことで、不必要な再撮影や再撮影のための患者の呼び戻しを回避することが出来るため、検査時間の短縮だけでなく、被ばく線量低減など患者の負担軽減に寄与し、さらに撮影者の撮影技術向上にもつながります。
参照：
https://www.konicaminolta.com/jp-ja/newsroom/2021/1104-01-01.html
https://www.konicaminolta.com/jp-ja/newsroom/2021/0702-01-01.html
日本電気株式会社（NEC Corporation）
適切な予防接種を受けていない子供は世界に約2300万人おり、その結果年間約500万人もの助かるはずの命が失われていると言われています。
予防接種は幼い命を守る最も重要な手段の一つですが、ワクチンは接種すれば良いという訳では無く、「どの子どもが」「どのワクチンを」「いつ接種したか」という履歴管理が重要で、それにより適切なワクチン接種を実施することが出来ます。
しかし途上国では本人確認などが難しく、幼児の予防接種漏れの一因になっています。
途上国では本人確認のために指紋認証へ注目が集まっています。
しかし、指紋そのものは生涯変化しないと言われているものの、成長するとサイズが変わります。
また、幼児は指先が柔らかいためセンサーに指を押し当てるだけで形が歪んでしまったり、幼児の皮膚はデリケートなため肌荒れしていたりすることも多いです。
それにも関わらず生体認証「Bio-IDiom」は、5歳以下の幼児の認証に対し、認証率が99％という高い精度と、認証スピードに優れています。
生体認証により子どもの身分を証明出来るようになれば、ワクチンの適切な支援だけでなく、飢えに苦しむ子どもに確実に食料を届けることが出来、内戦などで家を追われた子供に直接救いの手を差し伸べやすくなります。
つまり、途上国でも国民一人一人が取り残されることなく安心して社会保障を受けられるという側面もあります。
参照：
https://wisdom.nec.com/ja/article/2019112501/index.html
まとめ
上記のように、SDGs目標3の達成に向け、三社とも自社の独自テクノロジーにAIを組み合せた取り組みを推進しています。
医療分野のAI活用においては、初期段階では、多くの患者のレセプト業務などのバックオフィス業務をAIが自動的に処理するという、事務作業の効率化がクローズアップされました。
ディープラーニングの開発と進化が進んだ現在においては、上記のようにさらに大きな可能性があります。
しかし、医療分野においては、あまりに多くの業務をAIに任せることは出来ないと言われています。
それは、AIの精度がいくら向上したとしても、未学習の症例や難症例に対応することは難しく、医療ミスを引き起こしてしまう恐れがあるからです。
また、AIに任せ過ぎると責任の所在があいまいになってしまう可能性も考えられます。
医療分野のAI活用は始まったばかりであり、解決しなくてはいけない問題が多くありますが、医師とAI、さらにはエンジニアがお互いを補助し協力することで、現在よりも多くの人命を救い健康を確保することが出来るという可能性を秘めていると言えます。
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