デジタル治療でヘルスケアの未来が変わる

 

医療ヘルスケアの未来

 

「あのう、先生、こうすると痛むんですが」。「その症状に関するアプリは、もうダウンロードしてみましたか」。医師と患者との間でこんな会話が、不整脈、うつ病、パーキンソン病など、多くの病気について交わされるようになるのは、もうそんなに遠い先の話ではないかもしれません。これからの医療では、アプリケーションがウェアラブルや飲み込み型センサなどと連携して、医師や医療専門家に患者の病状を観察する上で欠かせない健康データを提供するようになります。この記事では、「デジタル治療（Digital Therapeutics：DTx）」と呼ばれる、比較的まだ新しい医療分野に目を向け、ソフトウェアとウェアラブルが、今後どのように私たちの医療に活用されていくのかについて見ていきたいと思います。

 

デジタルヘルステクノロジーの展望

 

医療テクノロジーの未来は可能性にあふれていますが、その中心は、患者をつなぐコネクテッドヘルスケアにあると言えます。

解析計算、データストレージ、人工知能（AI）の技術的進歩により、高度な解析はいちだんと実用的になってきました。ウェアラブル医療機器、スマートフォン、スマートウォッチなどのパーソナルデバイスによって、患者は医療提供者とデジタル情報をやり取りすることができます。特に注目すべきなのは、研究データによれば、治療や医療行為でのデジタル活用は人間の幸福感の向上につながるという実証データが増えているということです。また、デジタル治療は、スピード、利便性、人との非接触性という今日の要請に応えるものでもあります（画像1）。デジタル技術は、今後数年のうちに医療システムを大きく変えることになるでしょう。

 

デジタル治療は、デジタルヘルス技術の中の一分野にすぎません。このデジタルの領域では、デジタル治療以外にも、次のような多岐にわたる分野でデジタルヘルスが急速に拡大しています。

• デバイス、センサ、ウェアラブル：ウェアラブル機器、ワイヤレス機器、生体センサ、診断機器（診断薬）
• 医療情報技術（HIT）：電子カルテシステム、電子処方・オーダーエントリアプリケーション、コンシューマーヘルス・情報技術（IT）アプリケーション
• モバイルヘルス（mHealth）：健康管理、フィットネストラッカー、栄養アプリケーション、個人の健康情報、服薬アドヒアランスアプリケーション
• 個別化医療：患者報告アウトカム、予測分析、臨床意思決定支援
• 遠隔医療：仮想訪問による遠隔医療、遠隔患者モニタリング、遠距離医療プログラム

画像1：より高度な医療を自宅で受けることで生活を向上させることが、デジタルエレクトロニクスソリューションによって可能になります。（画像: metamorworks/Shutterstock.com）

デジタルヘルス・エコシステムのこのようなさまざまなソリューションは、互いに連携し、患者の病状の改善を支援します。大規模な企業レベルのシステムとサポートは、各種医療システム、病院、企業のためのプラットフォームになります。臨床サービスや臨床サポートはHITや遠隔医療を利用すれば、医療ケアとワークフローを改善することができます。デバイス、センサ、ウェアラブル、モバイルヘルス（mHealth）などの患者向け健康管理やサポートは、健康データの取得、蓄積、活用に役立ちます。患者向け診断・モニタリングソリューションは、医療診断、診断のガイド、患者のモニタリングに採用されます。

 

デジタル治療の定義

デジタル治療（DTx）とは、医学的エビデンスに基づいて、臨床的に評価されたソフトウェアを用いて患者に医療行為を行い、精神・身体の疾患や障害を予防、管理、治療することです。患者のケアや治療に最大限の効果をもたらすために、デジタル治療は単独で行われることも、投薬、機器療法、その他の療法と組み合わせて行われることもあります。デジタル治療（DTx）製品には、デザイン、臨床評価、ユーザビリティ、およびデータセキュリティにおける先進技術のベストプラクティスが盛り込まれます。また、製品のリスク、有効性、使用目的に関しては、規制機関による審査、承認または認定を受けます。このようにデジタル治療は、高品質で安全、かつ効果的なデータによる支援を通して、さまざま疾患に対処できるインテリジェントでアクセスしやすいツールを患者、医師、医療費負担者に提供します。

 

デジタル治療（DTx）製品の基本原則

デジタル治療製品は、以下の基本原則に基づいて設計・開発されることが求められています。

• 医学的障害や疾患の予防、管理、治療を行う
• ソフトウェアによる医療行為を行う
• 設計、製造、品質のベストプラクティスを取り入れる
• 製品開発やユーザビリティのプロセスにエンドユーザーを関与させる
• 患者のプライバシーとセキュリティを保護する
• 製品の展開、管理、保守に関するベストプラクティスを適用する
• 臨床的に意味のある結果を含む試験結果を査読付き学術誌に掲載する
• リスク、有効性、使用目的に関する製品の主張を裏付けるために必要とされる、規制機関による審査、承認または認定を受ける
• 臨床評価と規制状況に応じた適切な主張を行う
• 現実世界のエビデンスと製品性能データの収集、分析、適用を行う

 

デジタル治療製品の価値

デジタル治療製品は、エビデンスに基づいて臨床的に評価された技術を活用し、次のような利点が期待できます。

• 臨床効果と医療経済効果を最大化する
• 十分な医療を受けていない人たちに高品質な治療法を提供する
• 拡張性が高く、患者が所有するデバイスで簡単にアクセスできる
• 自宅での利便性とプライバシーを提供する
• 患者によるヘルスケアへの理解、管理、関与のあり方を大きく変える
• 医師の患者ケア能力の向上
• 医療インフラの整備が異なる環境下で医療チームをサポート
• 医療費全般の削減

 

 

まとめ

デジタル治療は、医学的エビデンスに基づいて患者に医療行為を行い、疾患や障害を予防、管理、治療します。ソフトウェア、医療用ウェアラブル、スマートフォン、その他の電子医療機器が連携し合い、人類の疾病との闘い、その治療に貢献するのです。医療専門家は、患者の健康状態を改善する方法をこれからも追求し続けるでしょう。そして近い将来、患者自らが医療提供者と協力し、「汝自身を癒やせ」を実践できる時代が到来するはずです。

 

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

Mouserブログをもっと読む

　➡　Mouserサイト・英語（あらゆる種類・最新トピックの記事）

　➡　日本語ページ（ピックアップして翻訳した記事）

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

 

 

ポール・ゴラータ

2011年マウザー・エレクトロニクスに入社。シニアテクノロジースペシャリストとして、戦略的リーダーシップ、計画の実行、全体的な製品ライン、高度技術製品に関するマーケティング指導などを通じてマウザーの実績に貢献している。また設計技師に電気工学の最新情報やトレンドを伝えるため、ユニークかつ貴重な技術コンテンツを配信し、マウザー・エレクトロニクスの理想的な企業としての地位強化にも貢献している。

マウザー・エレクトロニクス以前は、Hughes Aircraft Company、Melles Griot、Piper Jaffray、Balzers Optics、JDSU、及びArrow Electronicsに勤務。製造、マーケティング、及び営業関連に従事した。DeVry Institute of Technology（イリノイ州シカゴ）にてBSEET（電気工学技術の理学士号）、Pepperdine University（カリフォルニア州マリブ）にてMBA（経営学修士号）、Southwestern Baptist Theological Seminary（テキサス州フォートワース）にてMDiv w/BL（神学及び聖書文学修士号）及びPhD（博士号）を取得。

 

正確な医療診断に今や欠かせないオーグメンテーション技術とは

（画像：Elnur/Shutterstock.com）

機器診断が最も活躍している分野といえば、医療界であることは間違いないでしょう。

機器をもとに、医師は患者の検査結果から得られる情報を拡張させ客観的に診断を行うことができます。
つまり、体温、血圧、肺活量、骨折、炎症、心拍リズム、その他多くのバイオマーカーを精密に測定し、現在の症状や過去の病歴と照らし合わせて、患者の病態をより明確に把握できます。今日、センサと人工知能の進歩のおかげで、客観的な検査、測定、診断が可能になり、主観的な診断はもやは過去のものとなりました。
ここでは、こうした近年の進歩によって可能になった自宅での検査、さらには患者データの臨床研究への活用について見ていきたいと思います。

 

客観的な検査と計測

アメリカ疾病予防管理センターによれば、米国では毎年30万人以上のアスリートがスポーツやレクリエーション中に脳震とうを起こしています。脳震とうなどの怪我の評価や診断では、従来の主観的な検査に代わって客観的な検査が行われるようになりました。脳震とうの重症度を診断するには、まずは瞳孔の対光反射を調べます。これまでは医師が患者の眼に光を当て、瞳孔の収縮と拡大を観察していました。当然のことながら、患者によって反応には大きな差異があり、また医師によって瞳孔の大きさと反応についての解釈も異なるため、この方法には問題がありました。

このような目視による瞳孔測定に代わり、現在では複雑な技術のパイプライン処理とセンサを使用したコンピュータによる高度な検査が行われています。例えば、スマートフォンやVRヘッドセットに搭載されている小型の高解像度カメラなら、毎秒最大数百フレームで眼の動画を撮影できます。リアルタイム解析に最適化されたコンピュータビジョン処理によって、この画像から強膜、虹彩、瞳孔などの眼の構成要素の特徴を抽出します。人間には感知できない赤外線スペクトルを利用することで、このセグメント化が大幅に簡素化されます。次に、複雑な数理モデルを使って、この画素データを3次元の眼球モデルに変換し、ミリメートルなどの実世界の単位を抽出します。最後に、機械学習（ML）アルゴリズムにより、データからノイズを取り除き、時系列のパターンを認識し、全個体数に関するパラメータの推定分布を行って、計測結果を得ます。

このパイプライン処理により、精密な計測が行われ、主観性が排除されることで、医師の今後の主な役割は、この結果を受けて診断を行い、患者に所見を伝えることになります。このようなパイプラインを医療用途に応じて最適化すれば、これまで不可能だった客観的診断も可能になります。例えば、最近では炎症や乳がんの検出には、高度なノイズ除去アルゴリズムを使った最新の赤外線カメラがますます使用されるようになってきました。従来の乳房X線（マンモグラフィ）検査とは異なり、癌の初期段階からより精度の高い検査ができるようになり、しかも危険を伴う放射線を扱うことも、触診を行う必要もありません。新型コロナウイルスのような感染症の発熱検査では、この技術は非接触検査に活用でき、しかも接触を伴う検査よりもはるかに正確なデータが取得できます。

 

リアルタイム検査が自宅で可能に

機器の小型化、特に小型のウェアラブル検査機器によって、医療施設以外の場所でも検査が可能になりました。心電図検査が必要な患者は、わざわざ医療機関に出向かなくても、ホルターモニタ心電図を装着すれば、日常生活を送りながら長時間にわたる心電図データが収集できます。ホルターモニタは、小型カメラとほぼ同じ大きさで、電極があり、24時間から48時間まで連続で装着できます。モニタがかさばるため、患者はある程度行動の制限を受けますが、 医療機関で行う検査よりも心臓リズムから幅広い知見を得ることができます。

さらに小型化技術は、医療の進歩をますます加速させています。フィットネス用ブレスレットやスマートウォッチに搭載された新世代の光センサは、快適性を大きく向上させながら、より有用性の高いデータを提供します。データの品質はまだ電極を使ったモニタには及びませんが、アップル社は最近、スマートウォッチで不整脈が検出ができることを発表し、医療業界を超えて大きな話題となりました。このような循環器系の計測機器のほかにも、膨大な種類の医療機器に向けて多くのセンサが活用されています。例えば、患者を慣れない睡眠用実験室で観察するのではなく、睡眠用マスクの形をした最新の携帯用脳波計（EEG）ヘッドセットを使用すれば、自宅の寝室にいながらにして脳の活動がおおまかに観察できます。ますます多くの認証済みオープンソースセンサが利用できるようになり、小型でも強力な医療機器の開発は、もはや一部の有力企業だけの独壇場ではなくなっています。

 

患者データを臨床研究と標準化に活用

現在、医師が直面している大きな問題の1つは、患者に関連する情報を臨床試験、臨床研究、リポジトリ、レジストリから見つけ出すことです。臨床試験やその他のリソースはある程度まで標準化されていますが、組織、医療分野、地域を超えて標準化されておらず、医師には研究結果を見つけ、取得し、利用する術がありません。このような情報に関する医師のニーズに対応するには、二重の課題があります。医療情報システム間の相互運用性を実現しながら、医師が関連情報を検索し、アクセスできるシステムを開発することです。

このような要求に応えて、人間の手を最小限に抑えて、「見つけられる、アクセスできる、相互運用できる、再利用できる」（FAIR）データを利用できるよう標準化が行われるようになりました。例えば、国際医療用語集SNOMED CT（Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms）は、医療コード、用語、同義語、所見、症状、疾患、処置、機器などを対象に医療データのインデックス化、保存、検索、集計が一貫して行えるようにまとめられた、コンピュータ対応の用語集です。同じようにLOINC（Logical Observation Identifiers Names and Codes）は、標準コード規格であり、臨床検査データを検索できるデータベースです。

こうした標準化に求められるメタデータによって、医師はデータにアクセスし、データ全体から重要なインサイトを得ることができます。ドイツの国家プロジェクト健康管理データ基盤NFDI4Healthのようなデータベースでは、バイオマーカーなどの臨床データが疾患や障害のメタデータに埋め込まれており、その結果、幅広い患者層を対象とした機械学習アルゴリズムによる分析が可能になります。以前は客観的な診断が困難とされてきた精神疾患のような疾患や障害についても、今ではセンサと機械学習アルゴリズムのおかげで、バイオマーカーによる新たな診断基盤が整備されつつあります。

 

まとめ

医療診断は、医師が情報を拡張して客観的な判断を下せる測定機器を使えるかどうかで大きく左右されます。
計測機器を使用しなければ、大きさの正確な特定も、温度の精密な計測も、肉眼では見えない物体や有機体の識別も不可能です。医療センサとAIは、機器による診断に革命をもたらしており、客観的データを提供し、患者の生活環境での検査を可能にし、患者データと臨床研究情報の統合を実現しています。

 

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

Mouserブログをもっと読む

　➡　Mouserサイト・英語（あらゆる種類・最新トピックの記事）

　➡　日本語ページ（ピックアップして翻訳した記事）

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

著者

 

Christopher Gundler

認知科学者、医療コンピュータスペシャリスト。
専門は医療診断へのセンサデータ活用のための数理モデリング。現在、軽度外傷性脳損傷の臨床検査ソリューションeyeTraxの機械学習とコンピュータビジョンを担当。