対談 CONVERSATION

ちょこっと相談が気軽にできる! 産婦人科オンライン

HERO X 編集部

残念ながら格差が見られる医療機関の充実度。コロナ前、日本の医療を受けようと、はるばる海を越えて人間ドックにやってくる海外富裕層の姿も見られたが、医療機関の充実度格差は国内でもある。特に今、人手不足が叫ばれるのが産婦人科分野。妊娠中は何かと気がかりなことも多いが、近くに産婦人科がなければ気軽に受診することもできない。また、産婦人科は乳がんや子宮がんなど女性の病気に密接に関わるが、門を叩くには勇気もいる。そんな中、気軽に相談できる場をオンラインで提供するところが現れた。株式会社Kids Publicが提供するオンライン医療相談サービス「産婦人科オンライン」代表で産婦人科医の重見大介氏に話しを伺う。

自宅で相談できる産婦人科オンライン

杉原:コロナ禍でさらに利用メリットが上がったのではないかと感じるオンラインによる相談ですが、まずは、重見さんが代表を務める「産婦人科オンライン」は、どのようなものなのでしょうか。

重見:オンライン医療相談サービスをメインにして運営しています。大きく分けて3種類のサービスを展開していて、一つは、完全予約制で10分間、1対1で利用者さんのお話しを伺うサービスです。これは、オンライン上に外来の診察室があるイメージです。LINEを使ったオンライン面談もできますし、チャットの方がいいという場合は、チャットだけでの相談も受け付けていて、リアルタイムで相談ができるものです。

2つ目が予約不要のチャット相談で、質問をチャット画面に入力いただき、いただいた質問に対して24時間以内に専門家が返信(一問一答形式)をするというサービスです。3つ目は、ちょうどこの秋にローンチの予定なのですが、予約無しで、助産師さんへ日中にリアルタイムでチャット相談(サービス提供時間内なら会話数に制限なし)ができるものです。

杉原:僕も子どもがいますが、やっぱりはじめての子の時は、分からないことも多い。親にとっては自宅からすぐに専門家と繋がれるというのは、一つの安心材料になりますよね。

重見さんはどうしてこの「産婦人科オンライン」を立ち上げようと思ったのですか?

重見:Kids Publicの代表で小児科医の橋本が、「小児科オンライン」というサービスをすでに提供していました。私は産婦人科医として学びを深めていたところで、オンラインで社会と専門家を繋ぐ必要性を感じるようになり、Kids Publicにジョインする形で「産婦人科オンライン」を立ち上げました。

すぐ聞ける、会える専門家

杉原:オンライン相談が必要だという思いにいたったのは、どういうところからだったのでしょうか?

ゼロから産婦人科オンラインを立ち上げた重見大介代表

重見:はい、私は産婦人科医なのですが、公衆衛生を学びたいなと思い、一旦臨床を離れて大学院に進んだんです。その時に、普段、病院で見ている患者さんは本当に社会のごく一部でしかなくて、病院に行けずに悩んだり、困ったりしている人がもっと沢山いるのだと気が付いたのです。医師が病院で待っているというだけでは、そういう人達の声を聞き逃してしまう。病院と社会をつなぐ仕組みがないとダメなんじゃないかという思いにかられて、誰でも気軽に相談できる方法はないかと考えはじめたのがきっかけです。

杉原:それで、オンラインチャットなどを思いついた。

重見:そうなんです。妊産婦さんは20〜30代が多いので、95%以上がスマホを持っている。ならば、スマホで繋がることができる仕組みを作るのがいいのではないかと。

杉原:そんなことを考えていた時に、橋本さんの活動を知ったのですか?

重見:そうなんです。すでに立ち上げから1、2年経っていて、小児科と産婦人科で一緒にやったら出産から子育てまで切れ目なくケアできるなと。それに、(今あるシステムに)ジョインしてやる方が、社会実装が早いなと考えたんです。

杉原:サービスがリリースされた時は結構メディアにも取り上げられていましたよね。僕はそれを見ていた記憶があります。

重見:ありがとうございます。小児科オンラインは2017年度、産婦人科オンラインは2019年度のKIDS DESIGN AWARDをいただいたりしましたので、メディアにも取り上げていただきました。

ゼロから生み出した
「オンライン医療相談」の仕組み

杉原:サービスを立ち上げられた2016年の時は、ウェブ環境は整いつつあるとはいえ、医療とオンラインはまだまだ隔たりがあったというか、むしろ、隔たりを作っていたという印象があるのですが。

重見:はい。今もですが、確かに大変に感じるところはあります。一つは、個人情報の問題です。個人情報をどこまで扱うかという部分は非常に考えました。もう一つは、医療相談と診療の違いについてです。

杉原:利用者側からすると違いがあまり分からないのですが、何か法律的な問題などがあるのでしょうか?

VCからの資金調達をしないという姿勢に共感するHERO X編集長 杉原行里

重見:実は、オンライン医療相談とオンライン診療というのははっきり区別されているんです。これは、厚生労働省が指針として出しているもので、2018年に線引きの指針が公表されました。それまでははっきりとした指針がなく、従来の診療を行なっている医師の方からすると、オンラインにすると「相談」と「診療行為」の線引きが曖昧になるという懸念を持つ方もいました。それをいかに安全に、堅実に、エビデンスをしっかり出しながらやっていくというところを大事にしてサービスの開発を進めてきました。

杉原:「産婦人科オンライン」で行っていることは、医師のような専門家にお話しをうかがうのだけれども、「診療」ではないということでしょうか?

重見:そうですね。今はオンライン「相談」ということで、サービスを展開しています。

杉原:お話しを伺うに、VCとかがすぐに資金を出したくなるようなサービスだと思うのですが、資金調達はされたのですか?

重見:最初期に資金面以外でのサポートをいただいたことはあったのですが、大きな資金調達はしていませんね。

杉原:理由は何かあったのでしょうか?

重見:さきほど申し上げた、安全に堅実に開発を進めていくために、ちゃんとやりたいことをやりながら、ゆっくりと進めていきたいという思いがあったので。

杉原:それはすごくよく分かります。僕たちが関わる開発分野も似たようなことが言えるので。VCから資金を調達すると、開発速度は速くなりますが、同時に、やりたいことに制限がかかる部分もありますからね。

重見:そうなんです。なので、開発スピードとしてはゆっくりなのですが、その分、研究と平行していろいろとやってきたという経緯があります。

杉原:そして現在、すでに沢山の医療者が相談役として所属しているということですが、何人くらいいるのですか?

重見:小児科医、産婦人科医、助産師を合わせて190人くらいになっています。

杉原:絶対的に世界に必要な領域のことをされていると思うのですが、日本の場合、まだオンラインによる医療相談はそれほど認知されていませんよね。ところが、海外ではすでに普及し始めている。

重見:そうですね。中国やアメリカではすでに1日に数万件レベルのやりとりがされているとも言われています。逆にいうと、世界的にはそれくらいすでに流通しているものなので、ニーズとしてはあるはずだと思っています。ただ、日本の場合は医療機関にフリーアクセスできるというところが、海外との大きな違いだと思っています。

杉原:日本は健康保険制度が充実しているので、近くの医療機関を気軽に受診できますからね。

重見:そうなんです。患者側の費用負担も少ないので、近くに受診できる病院がある場合はオンラインを選ぶ必要がないですよね。病院が近くにないという方でも、アメリカや中国のように国土が広大というわけでもないので、車で行けば病院にたどり着ける人がほとんどですから。ですが、コロナ禍になり、少し状況が変わりました。2020年にオンライン医療相談が広がりはじめて、行政でもオンライン窓口を推進すべきだという流れになり、私たちも経済産業省から相談窓口の委託を受けました。

杉原:「産婦人科オンライン」の普及により、どんな問題が解決できるようになると思いますか?

重見:例えば10代の方などで、(病気や妊娠を)親御さんに知られたくないという理由から受診せずに症状が悪化するケースもあります。コロナになって多かったのは、妊娠したかもしれないという相談でした。あとは、私たちが特に注視しているのは妊産婦さんの産後うつです。コロナ禍で社会から孤立して、メンタルに打撃を受けている方が多くいます。産後うつをいかに減らすかということが直近の大きな課題です。そこでオンライン医療相談を妊娠中から産後まで受けた場合とそうでない場合の(メンタルの)比較をする検証(研究)をおこなったのですが、オンライン医療相談を受けた妊産婦さんの方が産後うつリスクを明確に減らせるという結果が得られました。オンライン医療相談の有効性をアピールできる材料になると思っています。

杉原:気軽に専門家に相談できる仕組みが妊産婦の心の健康もサポートするということで、ぜひ広がってほしいサービスだと感じました。今日はありがとうございました。

重見大介(しげみ・だいすけ)
株式会社Kids Public「産婦人科オンライン」代表。日本医科大学 卒業後、2010-2012年に日本赤十字社医療センターで初期臨床研修(産婦人科プログラム)、2012-2017年 日本医科大学付属病院 産婦人科学教室NICU(新生児集中治療室)、麻酔科を含め関連病院で産婦人科医として勤務。2018年3月 東京大学大学院公共健康医学専攻(SPH) 卒業。2022年3月 医学博士取得。現在、「産婦人科オンライン」は対法人(自治体や企業など)向けにサービス展開している。

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(text: HERO X 編集部)

(photo: 壬生マリコ)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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