ソフトバンクG AIを活用した医療データ解析サービスを開始へ【ノーカット】

ソフトバンクG AIを活用した医療データ解析サービスを開始へ【ノーカット】

未来への扉が今開か れる技術の進化は止まら ないデータの海が新しい世界を想像 するデータを駆使して未の領域へと足を 踏み入れるその一歩が今ここから始まる データとテクノロジーが融合し私たちの 生活はより健やかにより豊かなものになっ て いく未来は今この瞬間に形作られている 私たちの手で作り出す新しい 日常その幕が今開かれる 皆さん こんにちはえ今日は え医療とAiのえ新しい融合のま その発表でありますえじゃあ早速始めたい と思い ます14年前えちょうどソフトバンクの 30周年の時にですね新30年ビジョン 作ろうということでちょうどその頃 Twitterが始まったばかりでした私 はTwitterにで問いかけまし たその人生でえ最も悲しいことって何 だろうかとそしたらあっという間にですね えその日のうちに1万本ぐらい返事があり ました えそのアンケートの結果は死だと孤独だと 絶望だというような話がありましたえその 死因ですけどもえその時20年の時の最大 の死因は癌でしたそれからえ13年経って ですね14年経ってえ今現在の最大の シーンは何かというと変わらず癌であり ますま多くの日本の になって亡くなる方の死のま半分近くが今 癌だという風に言われておりますま残念 ながら私の父も去年 え亡くなりました死は癌でありました えそれまでずっと健康診断えやっておった んですけどもま毎月のように検査をして 半年に1回は全身検査をしてたんですがえ その直前の検診では分からずにえちょっと 調子がおかしいつって言った時にはもう すでにステージ4の肺がんでえしかも体中 に転移してるという状況でしたま毎日泣き ましたえ父の最後はもう壮絶な死であり まし た同じような体験を皆さんの家族だとか 周りのお家族の中でもいっぱい見てきたん じゃないでしょうか この悲しみを減らしたいとまAIがこれ からどんどん進化するんですけどもAIは AIは人類にとって素晴らしいことなのか それとも人類を滅亡に導くのかというよう な議論もあります私は14年のこの技術の 進化でですね特にAIが最近急激に進化し てるとデータの量はこの14年間で一気に 増えましたえCPUGPUの能力も一気に 進みまし たえ生成愛特にですねえチャットGPTが 昨年多くの人々の目に触れ実際にま僕自身 も毎日えヘビーユーザーで使ってるんです けどもますごいですよねえすでに今の GPT4は米国の国家試験医師国家試験 合格してるんですよえ合格レベルが60% 前後の正解率で合格するんですけどもなん とGPTはすでに87%の合格率も完全に 合格ラインを超えてるということですねま 少なくともこの面においては平均的な人間 よりももうすでに合格レベルに来てると 一般平均的な人間ってなかなか意思の国家 試験に通らないですよねま僕が受けても 通らないと思うんですけどもえ平均的な人 よりも少なくともそのテーマにおいては もうすでにそこまでのレベルが来てると いうことでありますでもこれはまだまだ 入り口でありましてこれからAIがagi になりasiになるまこの後また話をし ますけれどもそのような状況になるとま ものすごい進展がやってくるということで あります病による悲しみ死による悲しみを 減らしたいとま0にはできないでしょう けどねま少なくとも減らしたいということ の思いでえ我々はテンパま このメディカルagiをやるのにえどこの 会社と組んだら1番いいかと色々調べまし たアメリカにありました テンパスフュージット [音楽] すでにサービスを提供してますこれとこの テンパと組んでえ我々が日本にえ一気に 展開しようというのが今日の発表であり ます社名はSBテンパでありますえこの テンパスというのはどういう会社かという の今からちょっと説明を申し上げますけど もえエリックが8年前に設立しました え今年え今月ですねアメリカのナスダック に上場しましたま日本円に直してえ 6000億7000億ぐらいの7000億 ぐらいですかね7000億ぐらいの時価 総額にえなりましたえ売上も急激伸びて おりましてえまもじ1000億円えぐらい の規模になるということであります3つの サービスを提供しております遺伝子の検査 そして医療データ収集医療データの収集え 解析ですねその解析のの結果AIを使って 意思の方々に対して治療の選択肢の選択肢 のレコメンドとAIを使ってえデータを 解析してそれをリアルタイムで え選択肢を提示するとそのサービスを行っ てますじゃそもそも癌とは何でしょうかと いうことであります人間の体に正常な細胞 がありますこの正常な細胞がですね突然 変異を起こすつまりDNAが突然変異を する遺伝子が突然変異をするそうすると癌 になりますこれが癌です一言で言うと癌と は何かとま出来物ですけど出来物って何で すかって言うとそれは正常な遺伝子が突然 変異を起こした時遺伝子のコピーDNAの コピーミスですねこの突然変異を起こした 時に癌になりますだとするとその突然変異 してるDNAゲノム解析でDNAを解析 するといいんではないかというのが最近の 最先端のが治療のお方法ですね例えば同じ 肺がんと言っても遺伝子が えagctというこの組み合わせの順番が ですね順列組み合わせが変わるとそれは 突然変異ということになるわけですです から同じ肺がんでも肺がんのABCと いろんなこれが何百万通りという風に 変異するわけですね突然変異するとこれが 癌ですねですから同じ肺がんの中でも いっぱい種類がある変異の種類があるわけ ですからどんな変異をしたかということを 解析すべきというのが1番最先端の遺伝子 治療の世界ですねえその検査の解析を行っ てでそのAIを使ってえその特性を見ると これがテンパのやっ サービスですねでこの遺伝子だけではなく て遺伝子の検査をやるだけの会社は他に何 者もあるんですけどもこのテンパだけが ですね遺伝子の検査だけではなくてえ検査 結果だけではなくて電子カルテ意思の方々 が電子カルテ一生懸命毎日書きますねそれ から病理のデータ画像CTスキャンだとか MRIいろんな画像データがになると いっぱい取りますこれらのいるデータを マルティモーダルで複合してそして 組み合わせた結果AIで解析してこの患者 にはえこの選択肢の治療の薬あるいはその 書法があるのではないかということを選択 肢を提示するのがAIを使って選択肢 もちろん意思決定するのは意思とその患者 家族ですけれどもそのインフォーム コンセントのデータの提示をするのがパス ですね2000のアメリカの癌の病院が すでにテンパのプラットフォームに乗って います唯一最大です2000の病院は電子 カルテの仕組みがみんなバラバラですこの バラバラの電子カルテをですね統合電子 カルテを作ってくださいっていうのは大変 なんです無理です病院にはすでに何十年の 歴史でカルテのシステムがあるわけですね それを変更するのは無理ですするのでは なくて今ある病院の今ある電子カルテの システムをそのままでですねテパ側で病院 と意思の負担なしでテパ側でアダプターを 用意しましたそのアダプターを経由して テンパの統一されたえストラクチャーの データベースにテンパ側で入れ直すん ですその入れ直して統合された データベースを使ってAIを使って解析 するんですねそのためには途中で匿名化を しないと個人情報問題になりますからこの アダプターのところで匿名化をするための えフィルターを入れてます匿名化された後 のもののデータがこのデータベースで ガーっとこうAIによる解析が行われて 解析行われた結果をまたアダプター経由で それぞれの2000の病院にえリアル タイムでそれをお返しすると病院は 受け取ったデータを元にですね病院として それ独自に研究開発に使ったりあるいは 処方に使うということでありますこの サービスは唯一テンパだけができてるん ですねえそのサービス作るためにこの アダプターとデータベースの開発に日本円 で約3000億かけました膨大なお金です ねえ8年間創業して8年ですそれがついに えソ役分岐店の近くまで来ましたのでえ 今月アメリカのナスダックに上場しました 2週間1週間2週間ぐらい前ですかねえ 上場したわけですえその技術とその仕組み そしてアメリカのがの患者の匿名化された 解析データをそのまま日本に持ってきて 活用できるいうことでありますえこの解析 のよるレコメンドはえAIを使ってですね え最適な治療の選択肢ABCと えその円明の率が1番長いのは例えばCC という薬ですとでもえそれの副作用とか 問題点が各々近々とbはこういう特性Aは こういう特性があるという特性を説明をし ますでその説明を見た上でそのデータを見 た上で科学的なデータを見た上で師が患者 あるいはその家族と相談しながら インフォームコンセントで最適な選択肢を 選ぶとその材料AIを使った材料を提供 するのがテパでありますですでにあの承認 された薬だけではなくてですね えその先端治療のまだ標準装備の外まだ 開発中の開発中のものこれもアクセス できるんですねえこの開発中のこういう プログラムがありますとでそれを試してみ ますかというインフォームコンセントでえ 試せるというそういう えオポの機会も提供してるということで あり ますアメリカでえテンパを使うとテンパは 遺伝子解析 の試験のサービスも提供してます少なく ともテンパの遺伝子解析のサービスを提示 してそれを使ってかつ電子カルテだとか 画像データを組み合わせると 96%の患者さんに対して少なくとも テンパの遺伝子解析を行った患者の96% に対して先ほどの選択最適治療の選択肢 abbcを提示することができてますえ テンパスを使ってない単純な遺伝子解析 だけの場合にはアメリカ平均は27 ですいくらあの遺伝子解析をゲノム解 ゲノム解析をしてもですねゲノム解析をし てもアメリカでは27しか最適医療の選択 肢を提示できてないんですけどもテパの 場合はえさっきの電子カルテだとか画像 データだとかその他のデータを全部複合し てリアルタイムで付き合わせてるので 96%の選択肢の定時ができてるという ことであります画期的です画期的だから 急激に広がってアメリカの全米の眼患者の 半分 770のがん患者のデータが揃いました アメリカの全米のですねえがん患者の半分 を治療している2000の病院にえテンパ のプラットフォームが広がりました唯一 テンパだけです2000の病院には全部 異なった電子カルテのシステムですねそれ にも関わらず先ほどアダプターでえ 100万件の画像データそして97件の 病理データえ遺伝子のDNRNAが22万 件揃ってるとこれを全部付き合わせて 先ほどの96%の選択肢の提示というもの ができてるということであります選択肢が 見えなくてただが治療ねその放射線だとか キルだとか薬だとか色々して 結局なんとなくまなんとなくっちゃだめ ですねでも本当に科学的な形でえAIを 使ってデータに基づいて提示できるように なったっていうのはアメリカですら画期的 なんですねアメリカですら27しかないん ですえ他の遺伝子検査だけをやってる ところというのは電子カルテと繋がって ないということであり ますまあのデータ数が圧倒的だということ とえ癌の専門員の半分がもうすでに アメリカではテンパスを使ってるとちなみ にテンパのその今言ったデータ解析AIに よるえレコメンドを使うAIによるデータ 解析を受けれる病院にとってのコスト負担 は0です意思にとってのコスト負担は0 です追加の手間暇は0ですなぜかというと 今まで通りの電子カルテの入力で済むから ですアダプターのおかげでありますだから コストが0で手間暇0であればですね 広がらないわけがないということでいい ことだけなんですねじゃあ電発はどうやっ て儲かるのかというとそこで圧倒的に データが集まりますからそのデータをえ 製薬会社の癌の治療をするための薬の開発 にこのデータがが宝の山なんですねこの データを製薬会社が活用してそのデータ 収入でえテンパはえ基本的に利益を上げて いくということでありますこれがビジネス モデルですから制約会社にとっても10年 開発かかってたのが8年7年に圧縮できる わけですねでかつ1500億ぐらい1個の 癌の薬作るのに1500億ぐらいかかるん ですけどもそれで失敗する場合もあるわけ ですね1500億ってるのがテンパの データベースAIのデータベースを使うと 2割3割安く済むと安く済むならばコスト 削減の分はテンパに払ってもいいじゃない かということで年間ものすごい勢いで伸び てるとえ5割6割伸びてるとえいうこと ですねえま素晴らしい会社でありますえ このテパのCO実はですね今日ここに僕と 一緒に来る予定だったんですけど今日の朝 えコロナの高言検査僕と面談すした皆さん 全員検査をやってもらってんですその場で え日本線が出てえ妖精だじゃあお前は来る なということで今日は今ホテルに帰れ戻っ てますがまでも至って健康だということな んで あの動画であの今から参加しますがえエリ が出る前にまずえちょっとビデオを見て いただきたいと思います [音楽] WeAllknowhow disorientingitcanbe whendiagnosedwitha diseasethatsome LoveFor TheSEof andof opinionthere cleONEFORGEDWho innearRealtime physicians researchersand patientsaroundthe worldtempisattheCof thisMOVEMENTwehave developedNOVEL Technologythat collectsstructures andanalyzesvast amountsofData clinicalDATAsour fromElectronic healthcRECORDS imagingDATAfrom pathologyslidesand radiologyscans molecularDATA generated ScaleshortAG [音楽] TOY ofsPressoftreatiden clinicaltrialseven diagnosdisease earlierthis groundbreaking Technologyisusedto thousandsofphysIncy cardiy neurologyare isjustthe beginningthroughaen diagnosticsWeto indivtoownuniqueand optimal therapyandHelpshap thetreatmentsof TomorrowIMAGINEa worlddevoidofthe diseasesthatpledus for milleniaIMAGINE prongedLIFE expectancyIMAGINE theendoftrianderor ThisisDATADRIVEN precisionmedicine thisisthefutureof healthcThisis tempERGO ahadThankyoumas thankyouSorryIBe Therepersonwithall youabundanceof caustayingherebutI didquicklyintroduce tempiedthe Comp yearsDIAG andsoIfocusedatthat timeontheIdeathatwe couldtheUnder technologiesthat evolvingcouldbeed basically diagnosticsbecause atthismomenttimewe canstructureand harmonvastamountsof DataThat historicallyhasbeen andunstructured todothatall backgroundtechnof softsleadingROWORLD likeLOWcomputing andcprofilingAll tearyorderto Ideathatartificial intelligencewould cometoHealthCare firstThrough diagnostics diagnosticsatthe heartofalmostmaj DecisionThatadoctor makesWhenapatient GetSickTheyGOseea doctorWhoordersA BLOODtestcatanorMRI Mayagenomictestthen TheymakeaDecisionto treat HealSYUSWorld [音楽] Open John fromJOHN [音楽] [音楽] [音楽] inordertobringthose kindoftechnologies ToTheMARKETyouhave tocollectvast amountsofmultimData andputitinoneplace youhavejustalittle bitoftheData need allin datc dat OPallthatinonethat canmakedaten decisionsandScience companiesparticular biotechnology companiesandpharm compancandoBetter RESEARCHandmake anypublicdatWeKnow unedStatestherecanc GENasyou canafew short datetimeslarWe7.7 millionthatwe make Anotjusttohelp patientsgetonthe righttherapybutalso ToFindaclinical Trialthatmightbe beneficialtothem whichryanwilltalk aboutina fewandbehindthis TechnologyWecreated SelfLearning syalintar EX satedandthenWecan seeHowthosepatients didthatWhenaysan makesarecationThey knowthatpeoplejust likethethatThey Talkingtohavedone verywellWhenThey tookthatdrugorthis drugandsoWetakethe SYeffcanhatetheIdea ofwastingmoneyphal companofmoneyi50 bilonyandfaileddrug now inchitctalented peopleandWecanTools Thatareneed artificial intelligencetomake ITSWayThroughthe SystemyoucanLeadin thiscategoryinaway Thatisabsolutely unimaginableWe excitedtostartthat JourneyButitisjust enoughhaveLOTSof Datayouhavetoalso createasustainable businessMODaround thatandwebrokenour Business ModelsWesequandmake alsothenretlar amountsofiDATAappri consentthatcanbe useddrugcompanies andacademic researcherstomake makingthedrugs Comingupv breakthroughsand thenfinallyWeworkon aiesofa soMaybejustDouble Clickintoeach Business individuallytogoa bitDeeperourfirst Businessgenomicsis reallyaboutHowdowe PRODUCEthegenomic DATAorthemulicDATA oneachindividual patientcasethatwe areanalytoPRODUCE actionsfor physiciansfortheir patientsandsowith ourtestingapproach Wecanprovidemore actionsthanalterna approachesandwhen youthinkaboutour testingMENisjust enoughtohaveonetest buttohaveavarietyof Testoptionsfor patientsnotjustAID TortestalsoLiquid BIasrecently launched NewtestXMWhichis residualdisetestto CaptureotherPARTSof thepatient JourneyandSowe announcedthisDATAat ascoafewmonthsago andoneoftheThings thatXMprovidesis thatITallowsUSto thinkabout monitoringdiseasein theearlySTAGESafter surgerybutalsoto helpwithTreatment selewithourvariety ofdifferentassays thatyoucanseeinthe middleofthis treat Jtoit andtoTrackHoware theyrespondingto treats OverCapture RESCThatHaveSunm needandsothinkabout ofourDATABusiness NotEnoughtojust thinkaboutTHETREAT oftodayHowWetodevel EMPthedrugcompanies Thataredeveloping treatsofTomorrowand SoweFocusof andsomeofthetooling thatweprovcompress andaccelatetimeto getinsinsareComing fromyThinkingAbout tget populationsdises withcancpopulation benefitsthatweseeIN THEREALdatcanreally helpdrugcompaniesbe moresuccessfuland more effectiveandwith thisDATA connectivityflowing ThroughVAR businessesgenom LAATRAIPALMtomake bestpossiblefor theirpatientsONE Applicationthatwe havealreadylaunched intheUSThatissignif tractionisreally aroundHowdowerunAI inthebackgroundto analyandmatch patients forclusion acrossnwork triStoOpenUpthat smonthsNowwithingAI patiinRealtimewe negotiatedwithsitto signASTANDARDBudget ASTANDARDRand CentralIRBtake [音楽] appcprovidOP workoveridentifyand notifyphysicians aroundThingsThatare alreadyprovento PRODUCEBenefitfor theirpatientsandin everyCareThings happenpatientsare Cominginandbeing referredandwewantto empowerthese physicianstomake surethatthesethings areare identifiedoncology isoneofourfirst areasthatwefocused ON USthedoes STYWeaboutmedicine andweaboutthese otherdiseasesButwe reallyFocuson identifyingthe appropriate diagnosticineach diseaseThatdisease is neuropsychiatry cardiologyor radiologyWethink aboutthediagnostic Thatisthemost Essentialining treat weganhist that ourWecanreally pursuenotjustinthe USbutgloballywith Partnerslike SoftBanktobringthis totheJapaneseMarket tohavethemostIMPACT onpatientlivesandso inclosingYouKnowWe reallyBelievethis Approachcanhavethe biggestimpactNot onlyintheUSButwe believethatJapanese Marketisprimedto reallyACCand technologin partnershipwith workJapanese MARIfirstsequWhen WECthatBINotAny GENwewerewith STANDARDchemySoIdid TWOchemotherapy treatments monswasreally Hardwell bink cclCYCLEofiming unfortunatelythepan showedthattheTST shrinking PRwasaBIGSHwecould explain WhyFriendOfMineWho WORKSattemprecomm thatI doseingmoreaboutmy pathologyandmyin particularmyc ordereditandIhada mutationthatweknow aboutatfirstthethat I haveaitprevents chemo iedNewchemywiththe secondchemoIthink easiermy bodyStillGoing ThroughthetunelWe butIhavestop losingfor finItwasaBIGRELIEF becauseitwasWORKING Iwasacandidatefor DoublemomyIhad Double momyandtheniedthe kemyand yearIthinkifitwas notforForMyHusband formyfamily FriendsIamso thankfulfortemp becausewithoutRing thatIhadthisGEN mutation calledIwouldhave beenkeptinthedark rightIwouldhavenot knownwhatwasgoingon inmybodyandWhymy bodyisnotREtotheed toatmeto StoriesWeAllhere excitedMAKtemp まあ今のねビデオでもありましたけどもえ 少なくともテンパのサービスがあった おかげで え延命できてるという方々があ米国でえ 続々と増えてきてるということであり ます ま今あ癌の最先端の治療というのはえ医療 というのは遺伝子検査によって遺伝子えの ものに よる創薬えその薬によって直すというのが 最先端のものでありますがあアメリカでは ですねえ癌の患者のうちの約3割の方々が この遺伝子検査を入院して癌と分かって 入院して真っ先に受けてるという状況で あります日本はどうかというと 0.7であります えアメリカでは年間え170万人癌の患者 が見つかってますけども150万人ぐらい え150万本ぐらい遺伝子検査が年間今 行われております日本は年間2万件ですね えつまり遺伝子検査というのは今現在の 日本の状況あるいはま他の国もそうだと 思いますけれどもえ癌と診断されてそれ からいろんな標準治療を行うわけですねえ 手術だととか放射線だとか投薬いろんな 治療を行って最後の最後になって初めて 遺伝子検査をしてるというのが今の日本の 現状でありますえなぜそういう仕組みに なってるのか僕にはよく分かりません けれども今現状はこういう風になってます でもこれからはですね遺伝子検査は真っ先 に入院して真っ先にやるべきだとアメリカ と同じようにするべきだと遺伝子検査をし なくてですねえ治療する開始するというの は僕は本末店頭じゃないかなという風に 思いますこの後え日本のですねえ遺伝子え えゲノムえの治療のですね医療医療の中核 え病院が日本に13ありますこのトップの が治療のトップの病院ですねえこの13の 病院えの委長先生あるいは先生方に話し たら是非いいじゃないかとやりましょうと いうことでえ13の病院のうちの13の 方々があ大いに賛同だという風に言って いただいてますえ何人かその中の先生方に 今日パネルディスカッションでえこの後 参加いただきますけれどもえ代表してです ねえこの遺伝子検査を最後の最後にやるん じゃなくて前にしてしかもそれを本数を ですねたった2万本じゃなくてやっぱり 100万本ぐらい年間やるべきだと思うん ですけれどもそうするとえアメリカと同じ ようにですねえま癌の治療っていうのは 大体3年間ぐらいえの間の中の頭でえやる ということアメリカと同じような水準 つまり年間100万本ぐらいに増やすと今 現在の2万本を50倍ぐらいに増やすと いうことを僕はすべきだという風に思って ますでこの テンパスフュージット様々な画像データだ とかえ生態のものだとかいろんなえあと 電子カルテですねそういうもの全部の情報 を収集してえAI解析するというサービス これがアメリカで行われてますでその結果 え治療の選択肢をAIがえ意思にリアル タイムで提示するとこれをですね日本でも 開始したいえできれば年内えに順次ですね えそれこの3つの内容のうちできるとこ から年内に開始したいという風に考えて ます今先ほど言ったようにえ日本の病院は ですね病院ごとに電子カルテがもうそこ だけに閉じ込められてるという状況ですね え我々は少なくともこの13の中核病院 日本のトップの癌の病院のデータを彼らの システム変えるんではなくてアダプターで 我々がデータベースを統一データベースを 作りたいという風に考えてますえ病院に とっての負担は0ですからまず中核の13 病院ができればですねそれだけでも大きい んですよねそれだけでも1つの病院じゃ なくて13のトップの病院日本のえ東大だ 兄弟だ岩見だといろんなところのものが経 も含めて13集まるわけですねこれだけで もうすでに大前進だと思うんですけども それをAI解析するわけですねでさらに そこをえ300500という病院に増やし ていきたいと日本のえが患者の5割の データが共通データベースに入って解析さ れるという費をアメリカと同じような状況 をですね今から数年以内に日本でも是非 実現させたいという風に思ってます僕は できると思ってますなぜならば病院にとっ ての負担がゼ病院にとってのコストが0 技術的な手間暇0と全部我々がアダプター でえ提供して無償でそのサービスを提供 するから僕は必ず広がるという風にえ思っ てますしそういう決意ですが是非これを 始めていきたいという風に考えて ますでえこの設立はあ8月1日ですねえ 今年の8月1日に資本金300億円で始め たいという風に考えてますえ出資比率は 5050でえアメリカのテンパとソフト バンクが5050で始めたい とでアメリカで行ってるサービスをですね えまずは最初はアメリカのいろんな検査 機器だとかシステムを使いますが先ほど 13の日本の中核病院からあの統合して 始めるということ申しましたけどもそれ だけではないんですねいきなりアメリカの 770のがん患者のデータをそのまま日本 でも活用しますですから0からのスタート じゃなくていきなりスタート代でアメリカ の50%のが患者770人のが患者の データがリアルタイムで日本でも解析に 使えるとま胃がんは胃がんですよね肺がん は肺がんえアメリカにもアジア人が いっぱい住んでるわけです770ま人の がん患者の中にはアジア系の人もたくさん いるわけです そのデータをいきなり初日から使えると 日本でこれは大前進ですよねそれプラス 日本の中核病院の13の病院のデータが 統合されてそしてAIによる解析が行わ れるということでありますいきなりの ジャンプスタートですねえこれは今 アメリカが世界で1番進ん唯一進んでるん ですけれども初めてアメリカの外に出てき ますその初めての国が日本です日本で我々 はアメリカで2000病院がもう繋がって ますから50%繋がってますからその状態 を日本にも1日も早く実現したいとこれは ゲノムのデータだけではないですね先ほど 言いましたように画像データですねCT スキャンダーMRIだとえそれから病理だ とえ意思によるあの診断のこのやり取りだ とこれが全部がリアルタイムで入るわけ ですアダプターのおかげですこの全体の AIのデータベースの解析システムに 3000億かけてこれを日本にそのまま いきなりジャンプスタートで使うという ことでありますえ業界の英を結集してです ね日本の医療会アメリカの医療会の英知を 結集してえ医療従事さの皆さんと一緒に ですね日米の最先端の医療最先端のAI 技術を使ってですねえこれをやっていき たいなぜ最近AIがですねチャットGPT ジミナが急に有益になったか皆さん理由 分かりますかこの4年間で コンピューティングパワーが1000倍に なったんですチップの数が10倍チップ あたりの能力が10倍そして トランスフォーマーだなんだというモデル ですねAIのモデルこれが10倍になった んです4年間で10か10け10で 1000倍この4年間でAIによるAIに よるコンピューティングパワーというのは 倍になったんです次の10年間次の4年間 で同じくもう1回先になりますさらにその 次の4年間でもう1回先BEGINになり ますその次の4年間でもう1回先輩になり ます僕は断言しときます概ねそんな感じに なりますま23年遅れたとしてもま誤差 ですね今現在すでにアメリカの医師の国家 試験合格できる実力あるんですよそれが 1000倍になったらどのぐらい能力に なるかその1000倍の000倍っていう のは100万倍ですよ100万倍の 1000倍というのは10億倍なんです つまりオリンピックが今から3回やって くる間に1000倍100万倍10億倍に なるんです今現在一新国家試験に通る レベルの生成AIがそこから10億倍に なるんですこれはasiですよねまという のはagiはあらゆる人間の知恵の活動に 匹敵するのが agiそこからさらに1万倍ぐらいですね この医療だけじゃなくて金融だとか製造業 だとかロジスティクスいろんなのあります けどもありとあらゆる分野で僕は1万倍の 英の世界が来ると信じてるんですけども 少なくとも医療に関して言えば今国家試験 に通るものが倍になりえ5万倍になり 10億倍になるとこれはねもう使わなきゃ 損んです よagiが人類にとって役に立つのか衛が 人類にとって役に立つのか破滅に向かうの か僕は少なく とも今まで絶望してえ亡くなってた家族を ですね少なくともまず癌においてそっから さらには心臓病だ高潔色々あると思います けれどもありとあらゆる分野にですねまず 人の命を救うと人の悲しみを少しでも 減らすと確実にここは有益だと僕は思うん ですよね確実に有益だとこれは使わなきゃ そんだということでありますえ医療の世界 のメディカルサイエンスの専門家の方々が います我々はデータサイエンスの側です メディカルサイエンスとデータサイエンス が両方がですねどっちが正しいとか劣っ てるとかそういう議論ではなくて メディカルサイエンスとデータサイエンス これが融合してですね一緒になって メディカルasiの世界を僕は作るべきだ という風に考えてます今まで人類のAで 救えなかった様々な難病から救えあの人々 を救えるようになるんじゃないかという風 に思います体調が悪いとかえそういう ところが一気に減る と健康で寿命が長生できればこんな ありがたいことないですよね 0にはならないですよ0にはならないん ですけどもまこれ人々は少しでもですね 悲しみを減らせると減らせるということが 僕は大事だと思うんです ねそのために科学技術を使うとそのために AIの力を使うとそのためにメディカル サイエンスを使うということであります この情報革命は人類を破滅に導くための ものではないという風に思うんですね あくまでも人々の幸せのためですえ せっかく我々はAIだagiだasiだと やってるんですけどもその最大の理念は 人々に幸せになってもらいたいとそのため にやるんだいうことであります是非頑張り ますよろしくお願いいたし ますありがとうございます この後はasi時代におけるこれからのが 治療のあり方おテーマに日本の医療を牽引 される皆様を迎えパネルディスカッション を行います準備が整うまで今しばらくお 待ち [音楽] くださいあ [音楽] [音楽] DET [音楽] T [音楽] [音楽] お待たせいたしましたそれではただいま よりasi時代におけるこれからの治療の あり方をテーマにパネルディスカッション を始めさせていただきますなお モデレーターは医療に関する様々な シンポジウム等でもファシリテーターを 務める医療ジャーナリストキャスターの森 まどか様にお願いいたします森様お願い いたし ます医療ジャーナリストの森ございます今 のプレゼンテーションを伺いまして本当に こう驚くととにワクワクしてくるような 気持ちになっておりますがえより良い医療 の実現患者のための医療ということが叫ば れて久しいわけですがこれまさに究極の 患者1人1人のための医療というものの 可能性を感じておりますえ究極の患者の ための医療どのような であるべきなのかということをこの後 たっぷりと伺ってまいりますえそれでは 早速ですがパネリストの皆様にご登壇 いただきたいと思いますえ順にご紹介して まいりますえ始めに岩見有明病院病院長の 佐野た先生です佐野先生お願いいたし ますよろしくお願いいしますまし塾常理事 医学部科学教授北川先生 ですよろしくお願いいたしますえ続いて 東京大学医学部付属病院ゲノム診療部長 教授の小田克敏先生です お願いいたしますえ続きまして九州大学 大学院医学研究員社会環境医学講座連携 主要学分野教授のババ先生 ですよろしくお願いいたしますえ名古屋 大学医学部付属病院科学療法部教授の安藤 雄一先生 ですよろしくお願いいたしますそして本日 は大変お忙しい中オンラインでご出演を いただきますご紹介しますえ京都大学医学 部付属病院がセンター長教授の武藤学ぶ 先生 ですよろしくお願いいたし ますえそして先ほどプレゼンテーションを いたしましたテンパAIチーフ オペレーティングオフィサーのライアン 福島でございます そしてソフトバンクグループ株式会社代表 取締り役会長兼社長執行役員孫正義で ござい ますそれでは皆様よろしくお願いいたし ますどうぞご着席 ください癌という病気につきましては 先ほどのプレゼンテーションの中でもあり ましたがえ長らく40年以上日本の死因の 一位でございますえ年間に診断される数は 100万人を超えているという統計が出て おりますが今はですねこの癌という病気に ついてこう治療しながら癌と付き合い ながらこう強制していくといったことが 目指されているわけですが今の プレゼンテーションの内容が実現しまし たら癌の撲滅ということがもうこれが可能 になるのではないかということでま非常に 期待が高まる分野でございますえまず率直 に先ほどのプレゼンテーションを聞いて どのような感想持ちになったかえ先生方に 伺って参りたいと思いますがえ医療という のはエビデンスが重要それがこうデータ 手動でこれだけの巨大なデータを生かして いけるというものが可能になるとどのよう な期待ができるのか感想を含めてまずは 佐野先生いかがでしょう かはい えっとえ佐野ですあの孫さんの非常にあの 魅力的なプレゼンテーションと言いますか 世界未来を語るところからえまなんか あんまり振り返ると申し訳ないんですが私 はちょうど今おっしゃられた40年前に 外界になったんですけれどもその頃はもう 切るしかないというところだったんですね でえただただいかに大きく切るかそうやっ て直すかもう取り切れなければダメだと いう時代から始まってえ次々と診断もそれ から治療治療薬も発展してきてですね ものすごい勢いで変わってきたなと思うん ですがでももう40年も経っちゃってます それからガイドラインというのを作って皆 さんが同じような治療を受けるように しようと考え始めてからもう実は20年も 経っているそのことからするとここ数年の あの技術とかあるいはあの科学の進歩って いうのはもう本当にすごい勢いなんですね ですのでえ私も孫さんと同じように4年先 あるいはもう10年先どうなってるん だろうということを次々と夢を見ているん ですけれどもあのえ今あのお話を伺え ながら感じていたのはやっぱりそれが再 先端を突っ走るというよりもいかにあの皆 さんがそれを教授することができるかって いうことをですねそこについて色々あの 考えていきたいと思ってます北川先生は いかがでしょうかどのような感想を持ちに なりました かはいえ北川でございますえ私もあの佐野 先生と同じ外科でございますがえ今ですね 本当にあのがん治療は外科治療の時代から もうすてのあらゆるモダリティが重要な 時代になりましたでその中で非常に情報量 が多くなっているとで我々はそれを情報 どう利用していくかこの情報のま利用の 仕方がまだまだあの消化しきれていないと 言いますか えいろんな選択肢が出てくる中で私たちの マパーがそれに追いついていないという ことを常日感じていますその中でえこう いった新しいテクノロジーがまた新しい 時代を切り開いていってくれるんじゃない かとまそういった期待を抱いた次第ですま それについては非常に様々なまだ課題が あると思いますけれどもそこを皆さんと 一緒に考えていきたいと思っております あのがん治療の中ではその遺伝子の解析を してこうどの遺伝子が癌の原因になって いるかというその変異を見つけることが 可能になってから大きく変わったと思うん ですが小田先生その辺りのこうすさと言い ますかインパクトというのどのように捉え ていらっしゃいますかはいありがとう ございますえゲノム医療がま始まってま これまでゲノム医療をしない限り分から なかった遺伝子の変異というものが明らか になってきていますでこれをいかに最大限 利用するかというのがとても大事だという 風に思っていましてあの本日のお話まこれ をやはり実現させていくまその最大限この ゲノム医療で得られる情報をどう生かして いくのかまこのフェーズに入ったんだなて いうことを今日お話をお聞きして感じまし たま具体的にやはりそのせっかく遺伝子の 変異が見つかってもその後に治療を行って その結果がどうであったかっていうところ を振り返れないといけないそしてその膨大 なデータをまこうしたAIを用いることに よってあのデータサイエンスも取り込む ことによってそこからまた新たなエビデン 導出していくなのでこの科学的な エビデンスがまそれこそ指数関数的に今後 増えていてまそれでその癌の撲滅に向かっ て進んでいかなければいかないとそのよう に感じましたありがとうございますあの ライアン福島さんにも伺いたいと思います がこの膨大なデータ量これがその遺伝子 検査だけではなくて電子カルテそれから 病理画像と血液検査全てのこのデータが 一元管理されてデータベースとなっていく ということに非常に大きな意味があると いうわけですよね yestobringdat harmONE formUS workit doingADD morewith allsUSto datWeADDmoreTOYSand apartthembecauseof AG ofand Valuethatfaster ありがとうございますあのこの辺りのこと を安藤先生にも伺いたいと思いますがえ今 ですねその病院の仕組みを変えることなく 病院のその電子カルテだったりとか いろんな仕組みを変えることなくその データをえ利用できるアダプターを使って 利用できるというようなお話があったかと 思うんですがこれというのは今の日本の 医療界において非常に大きいこと画期的な ことだと思うんですがその辺りいかがです かえまさにその通りだと思いますねあの いろんなあの話を私たち聞くことがあるん ですが常に問題になるのはじゃあその データ誰があの入力するのかどうやって そのデータ集めるのかそこでいつも止まっ てしまうんですよねで私あのまだ具体的に どんなアダプターかは見たことはないん ですけれどもそういう夢のような機会が あるんであれば大変素晴らしいことじゃ ないかと思います場先生はこの辺りいかが でしょう かはいやはりあのデータサイエンスって いうものがあの私たちの医療者にとっては 少しあのハードルが高くて理解して あるいは使いこらすのにも苦労が多い分野 だと思いますのでこのような形で外のあの テクノロジーを使いながら医療癌医療が よりあの進歩していくことがあればですね 非常に喜ばしいと思いますありがとう ございますえではですね少し具体的に個々 のテーマに入っていって伺いたいと思い ますがまずその今日本でもこの遺伝子 パネル検査という遺伝子の変異を調べる 検査は行われているわけなんですがこの 検査がですねあの孫さんのプレゼにもあり ましたが年間では今日本では大体2万人の 方が受けてらっしゃるんですねで先日あの 6万人分のえこれまでの遺伝子パネル検査 の解析が出たわけなんですがこれはもう 圧倒的にやはり日本ではまだ少ない始まっ たばかりそれから施設も限られていると いったあのところがございますでこの検査 を受けるタイミングがですねえ標準治療が ない方標準治療があった方というのはえ 体力的な余力も少なくなっていたりと いろんなま壁というものがあるかと思うん ですがえ武藤先生お伺いしたいんですが この検査のタイミングを早めることとか 対象を広げることのメリットなどについて はどのようにお考えでしょう か遺伝子パネル検査っていうのはま適切な 治療を早く患者さんに届けて効果的な効果 を出してで無駄な治療を省くっていうです ねま米国ノバタとに言ったプレッション メディスン精密医療と訳されてますけども それを実現するための医療政策として導入 されてるわけなんですねなので孫さんは 先ほど話しましたように癌と診断されて 抗がんなったらその時にやるべき検査なん ですけども日本の場合はなぜか全ての治療 が終わった後にやらなきゃいけないって いう立て付けになっていますですのその 制度設計が日本の場合にはですねまあ 間違ってる状況になってるというのがま 正しいあの言い方なのかなと思います やはり適切な治療ですね適切な換算にえ 早く届けてあげるっていうコンセプトから はあの今の状況を早く変えて早い段階で 検査をしてあげるとで早あの検査の数が 増えるっていう禁止癌的な視点でですね あの最初に検査をすると医療費がかかって しまうっていう風にこう捉えられがちなん ですけども無駄な治療を省いてですね医療 全体を削減して患者さんの治療成績も向上 させるっていう視点でですねま社会全体で 医療政策として取り組むべきことなので やはりこれはですねあの患者さんからも 切実な声が上がっていますま早い段階で この検査をですねできるように一刻も早く すべきだろうと思いますこれは逆に言うと 患者さんからですね適切な治療を受ける タイミングをえ奪ってるということになり ますのでえここはもう国民全体で今村様が ですねあの強い言葉で早くやるべきだって 言ってくださいましたのでやこれあの早く この制度を変えてもらうようにですねあの 国の方にも訴えかけていきたいなと思い ますし我々あの学会ベースで令和2年4年 6年とですねもう6年後士にこの実施 タイミングの制限の撤廃をしてくれと要望 を出してきましたけども今回も科学的根拠 がないっという理由でですねあのそれが 実現しませんでした全くナセンスな議論で ですねこれが延々続くのかともですね非常 に残念でなりません武藤先生あの タイミングを早くすることによって薬だけ でなく例えば手術とか放射線治療とか他の 治療に対してのプラスの影響というのも ある可能性というのはあるんでしょうか その辺りいかがでしょうかはい十分あり ます今本当に薬剤の開発はすごく画期的な 薬剤に開発されてきて非常によく レスポンスするとあとノーベル症取れた 本条性で開発された癌免疫療法とですね その分組み合わせる複合岩脈療法というで 非常によく聞く患者さんがあの出てきまし たで全ての患算ないですけども今日結果の 北川3先生おおられますが非常によくでき あの効果があるとですねこれまで手術でき なかった患者さんがコンバーション サージャリーて言って手術できるように なる可能性がありますまた交差線治療との 組み合わせによってこれまで効かなかった 交換剤がですねよく効くようになると顔面 疫旅と組み合わせたりですねそういうもの を早めにですねどうどういうこの癌の プロファイルがあるかってことを知ること によって我々戦う武器を今たくさん持って ますから効果的にですね癌と戦って患者 さんの延命交換最終的にはキアを目指す ような治療に行けるようになると期待して います戦略的なこう治療の選択という上で は非常に重要な検査になってくるという ことですよね皆さんなんかこう戦いをする 時にですねもう戦いでこうほにされてです ねもう弱った状でこういういい武器があり ますよって言われてももう立ち上がれませ んよねやはり最初に立ち上がる時にですね いい武器を持つってのが重要だと思います ありがとうございます佐野先生あのいや 全くおっしゃる通りなんですけどちょっと あの少し視点を変えるとですね今実は日本 で見つかる癌あの非常に早期の癌が多く なってえ薬は必要なくて手術でちょろっと 取るあるいはもう内で取るだけで治る癌 っていうのがどんどん増えてるんですねで まずそういったのが半分とは言わないです がそれぐらいあるその人たちも最初から 全部癌と分かった瞬間からえゲノム検査と いうことになるとこれは今すぐやろうと すると確かにものすごく日本の医療財政を 圧敗してしまいますですからそこを ちゃんと住み分けながら今武藤先生も言わ れたようにいよいよ抗がん剤が必要だと いう段階になった時にきちんと検査が受け られるようにそして1番あった薬を選べる ようにでまもしかするとですねそういう ものが早く進んでえ手術に行くんだけれど も最初にこれにあった薬を使っといてから 手術に行った方がいいというようなあの 戦略が少しずつ変わっていく必要があり ますえただま今あのいや別に外科外科の 仕事を擁護するわけではないんですがえ 切っただけでさっと治る癌がたくさんある 以上あまりに早くからあのみんながあの パネルパネルというのはちょっと危険なの かなだだにあのそれはゆっくりではないん ですがあのあの段階を見極めてやっていく べきだと思いますありがとうございます孫 さんこの辺りいかがですか あのあの佐野先生おっしゃる通りにですね えもう明らかに小さなポリープでその内子 教のついでにもう取ってしまうとそれで即 え退治できるというようなこともたくさん あると思いますからまそれあの臨機応変に やるべきだと思いますが少なくとも今の ですねもうあらゆる処置をて全部やって 最後のもう力尽きてから初めてえ検査を するというのはもう全く僕はあの ナンセンスだという風に思いますねまそう いうええことをう是非今回のことを きっかけにですねえ大いに議論して いただいてまもちろんあの医療費の いきなりコストが増えるというのもそれは それであの政策的には難しい問題もあるで でしょうからいろんな差し引きの計算す べきだと思いますがえこれをきっかけに ですね少なくとも最後の最後になってから やると話し合いながら検査しようかと大体 今MRIだとかあねそのえシティスキャン やるのに話し合ってから初めてやるなんて いうことじゃなともう標準的にどんどん やってるわけですねもうそのぐらいの感覚 でえ早い段階でできるだけ早い段階でまず 敵を知り己れを知ればね100000らず と癌はある種の敵ですね1番早く敵を知る となるべく早く知るとそして戦う手段を 決めるとこれは僕はあの基本じゃないかと 思いますね確立されたこう従来の治療 そしてえ遺伝子パネル検査でこれからの 戦略をどう決めるかというその辺りの タイミングというのをもっと積極的に議論 がされてもいいということですよねあの北 先慈悲診療で現在この遺伝子パネル検査と いうのもされていますが先生の大学でも えっと現時点ではしておりませんがやはり 一定のニーズはあると考えていましてま あの私どものデータですけどいわゆる進行 した癌の患者さん現在の保険適用の フェーズで言ってもですねえいわゆる エビデンスCDというま え適用できないいわゆる適用外の薬が推奨 されてくる方45%がいらっしゃるんです ねそうなるとそこにお薬を使うとすれば 当然何らかの保険外診療が必要になるま これをどうするかこれからの課題だと思い ますはいま様々なこうテクノロジーの進歩 進化と共に私たちが私たちというか先生型 とかも医療会それからその科学技術のあの 世界がもっと様々な視点からの議論という のが必要になってきますよねこれまでの だけで考えていくのではなくもっともっと こう先を見て何が可能なのかというのを あらゆる角度からこう考えてくることが 必要なのかななんていうのを感じており ますが例えば織田先生この辺りはいかが ですかはいありがとうございますえまそう ですねあの治療の考え方そのものも私は あの変えていく必要があるべき姿を変えて いく必要があるのかなとも思っています 先ほど北川先生おっしゃったレベルCDま こういった人っていうのは臨床試験を必要 としている必要としている人なんですね ただそのこれまあのドラッグラッグ ドラッグロスの問題ありますけれども 製薬会社の立場においてどういった患者 さんをリクルートしたいかっていう風な 視点に立った場合当然元気な方でま治療 レジメン治療から始まってまだ間もい方で 治療の抵抗性をそれほど獲得していないと いう風に読み込まれる方っていう風になり ますのでやはりその早めにや るっていうことによってより確実にその 治療到達性臨床試験そのものを是非日本に 増やしていきたいっていう風な思いがあり ますまたあの複合療法のような形であの 様々な分子表的約をま既存の抗がん剤と 併用するという風な取り組みもありますま そういったところからするとま実はこれ癌 の面を最後にやった場合にもうこのお薬を 使ってしまった人は入れない臨床試験が ありますっていうのが出てきてしまうん ですねそうするととてももったいないだと したらもっと早い段階でそれで今ある臨床 織をより有効に活用するまそしてそのあの 早めにそういった方が出てきますよって いうのを企業に伝えてあげるで企業が元気 になるあの日本においてあの薬剤開発をし ていくのはなんてすごいんだっていう風に 思ってもらうこれが大事になってくると 思いますその上でこのゲノムの情報がある というのはものすごく大きな アドバンテージになりますのでその スクリーニングをしなくてもゲノムの異常 が分かっているこれを生かしてえ日本に おける臨床試験を活性化させていくこれが あのとても重要になってくるかなと思って おりますありがとうございますあの臨床 試験のお話が出ましたけれどこの臨床試験 においてはこう対象の患者さんを探すと いうこともなかなか難しい部分というのが あるかと思うんですが例えばババ先生あの そう地域性などもあるかと思うんですが この辺りがまさにそのデータがあらゆる 医療機関のデータが繋がって共有できると いうことがまさにメリットにになっていく んじゃないかなと思うんですがいかがです かはいえっと開発をする側からするとその 全国の患者さんがあのあまり負担なく効率 よく集められてデータ解析できるように なりますとあのリアルワールドデータとし てもあの評価に頼るようになってくるん じゃないかという風に期待しますでもう1 つえ地方にいる患者さんは必ずしも全ての 知見にあの参加できるわけではないって こと関東だけだったら難しいこともござい ますが最近はその分際型の臨床試験って いうのもありますのでこのようなあの ネットワークを使った技術が進めば進む ほどですねそういうやり方の試験も進んで 患者さんにもメリットがあるように期待し ております安藤先生いかがでしょうかそう ですねあのただま今パネル検査は全国的に 行われているとは思うんですけれども今 あのババ先生からも少し話がありましたが その出口であるまその人証試験とか試験と かそういったものはやはり地域さがあるか なというのはあの私も思うところですで それとさっきからお話があってちょっと なんか誤解があるかもしれないので私の方 から発言しますが今のパネル検査でも最後 の最後にも倒れそうになってからやるわけ では決してなくてですね保険診療において もきちっとそのパネル検査が出た時点で いろんな臨床試験に入れるぐらいの状態の 方があの対象になっておりますでまとは いえ私あの後にやればいいと決して思っ てるわけでなくてむしろあのさ先生が おっしゃったようなことよりもっと先に ですねこれはあのお金のことはまた考えず にもう最初に癌の診断がついてから前例 やればいいかなと将来的にはですね思って ますどうしてかと言うとこの癌のこの パネル検査遺伝子検査っていうのは必ず しも薬剤治療の選択だけではなくてその 手術してもう再発しやすい人とかま いろんなそのその後の治療方針に影響する まいろんなその癌のプロファイリングって いう文字通り言うんですけれどもいろんな 性質を知ることができるんですまそういっ たことを最初に知った上で治療方針を全体 の治療方針を立てるというでまお金のこと は確かにあるんですが将来的には前例やる べきかなと思ってますありがとうござい ますあの福島さんお話ライアン福島さんに お話を伺いたいんですが今お金のことは あのとりあえず置いといてというお話だっ たんですが今回のビジネスモデルというの はこう病院に対するその手間の負担とか コストの負担ということはなく考えられる という仕組みなんですよ ねいかがですか YesImeancorrectSowe haveorganizedthe BusinessInThese Threedifferent bucketsandWhenWe performthetesting thecomprehensive genomicprofilingin theUSWeBUILDthose testtoinsurance companiesandthat sortofcoveragepays fortestingService itselfsomuchofWhat tempdoesismorethan justtheLABTest Wealsoorgantheand MakeItveryLOWburor notoaysanSothatwe candeliverthese resultsThatHave clinicalinformation andcontex informationto Personalthose resultstoeachandand Sowebeenabletomake thatworkbyBilling ForThosetesting servicesThrough insuranceorThrough Governmentservices likemedicare medicaidinintheUS All Thatprovidesbetters Butitalsocreates thatPOWERSthatDATA felnotSothatweagre datalsothatwecan deliverthebacktothe hospitalSothatThey havestructured organizedRESeven ですあの基本的に異なった病院の様々な データをアダプターを使って1つの データベースに集約してそれをまた アダプター経由でリアルタイムで戻すと この辺のサービスはAIの解析も含めて 全て無料ですそですから今日本の病院で バラバラになってるデータを統合してAI 解析して技術的な負担もかけずに無償で 提供するというこのシンプルなところこれ があのメリットだけがあってデメリットが ないとやらなきゃ損んですよねいつやるん だ今でしょうて なんかそういうそういう感じでございます どうぞすいませんあの今あの皆さん今日孫 さんのお話を聞かれて日本はなんてひどい 国だろうと思ってると思うんですけれども 実はですねあの例えば癌の病院がみんな点 でバラバラにやってるわけではなくて一定 の決まったデータを例えば学会のレベルで のデータベースにみんな登録するんです 一生懸命ただしそれには大変な手前が かかっていてえそれぞれの癌に関しての 決まったフォームを全部埋めていってそれ を集約してそのデータを出しながらさあ次 どうするってやってるんですが今日のその テパのシステムあるいは実はこれ今岩見が 私たちは一生懸命あのあのそういうも開発 なんですけどそれがうまくいくようになる とそれがリアルタイムに集まってくるこれ は確かに今一生懸命データを集めている あの医療者にとってはものすごくあの ありがたいことですししかも研究がうんと スピードが上がるこれは間違いないと思い ます手間とスピードというところは解消さ れるというのは非常にあの忙しいその石の 世界の中では助かるというかまさにいこと ですよねあの武藤先生この辺りいかがです か今お話伺っていてはいあの我々もですね 実は10年ぐらい前からえっと電子から 異なる電子カデータをですね統合する プロジェクトを進めてますでそこにはラボ データとかゲノムデータとかですねあの 日常の診療データあとは副作用とか有効性 のデータを集めるプロジェクトを進めてい ますでエメトっていう国のあの司令とあの 研究の司令とからお金もらってでそれが できることを我々実証したんですけどま こういう場ですけどあのAとから全く評価 されなかったんですねで今現在ですねあの そういう今100近い病院にえそのあの 天使カテのデータベース化するものを 取り組んでんですけどもま今回のテパの 取り組みを見てるともう運営の差で圧倒的 にテパの技術力ってのはも本当にもう圧倒 されましたで我々苦労したのはり医療日本 の医療機関っていうのはやその個人情報の 観点とかですねそのえプロテクションする のであの非常にこう保守的でですねデータ を外に出すのに対して非常に大変で我々1 つ1つの病院に交渉してたんですいやその 病院側のマインドをですね変えていかない と多分このプロジェクトはきかないじゃ ないかと思いますのでこれやはりあの テンパさんとソフトバンクグループのです ねリーダーシップによってですねこういう ものがもっともっと広がるんだというこの え考え方を変えていってですねみんなの ためにやることであるってことが理解 できるといいのかなと思いますであのあの 今までは医療の世界はですねあの患者さん をいわゆるコントロール標準軍とはえあの 治療軍っていうま2つにこう2軍に分けて 2軍かの比較でまいい治療か悪い治療で 判断したんですねでもこれからはですね 今回の天パさんのように1人1人のデータ が生かされてど同じような感がどっかに いるとでそういうものを1人1のデータを 活かすような時代に多分なってくると思い ますのでこれまでのようなですねこの ランダム書格試験とまた別な視点でですね 患者さんに有効な治療を提供できるような プラットフォームが今回できるってことは 本当に素晴らしいことと思いますしま日本 におけるこういうデータの利活用DX かなり遅れてますのでそこがこれで加速 することを期待して ます aboutis and takeththinkwithTOP Capproaches toganistheFirstStep Nowwe needpartnershipwith hospitalSothatThey havethe ToolsTechnology companiesliketemp haveinvestedheavin BuildingsoTheycan usethoseToolstoto collecttheDATAat TRUEScaleandwhenyou dothatandyoucan StarttocreateDATA FlyawaythatMoving FastthenYouCan thinkやっぱり圧倒的なデータ量それ から圧倒的なスピードというものがある からこそこの日本の医療界にそれを導入し て欲しいという思いがあるわけですよね はいあの今病院 のにおける診断とかその有効性の話ずっと してましたが昨日今日で実は日本のトップ のえ製薬会社の社長とえ今回のテパの件 話しましたやはり癌の薬というのはえ彼ら にとっても最も重要なテーマの薬であり ますで日本だけじゃなくてアメリカでも あるいは海外でも彼らはあ大いに今伸ばし ていってるんですけどもまずアメリカの テンパスフュージット パスを作ることによって日本のがん患者の データにもあのアクセスできるとまず今 すぐアメリカで始めるけどさらにね今回の SBテパで日本のがん患者のデタにも リアルワールドこれがやれるってことは 日本の 創薬製薬会社ですね製薬会社の再度この 復活と言いますかあのアジアの中で少なく ともえ圧倒的ナンバーワンになるべきだと 思いますしえま1人でも多くの人を助ける ためにですね彼らもすごいことだと言って くれてますね実輪省のこの全てのデータが まさにタイムラグがなくあの蓄積されて 分析までしてくれるということはこれは もうその日本独自のあの例えば日本人に 多い癌だったりとか日本で課題となってる 癌の創薬という面でまさに日本企業への 期待というのも高まるわけですよねそう ですよね日本人はあのカがとか多いんじゃ ないかと思うんですですけどもそういう 日本 の日本の人種の遺伝子に特有のあの癌のえ ミューテーションあの変異というのがあり ますからそういうもの少しでも早くね え開発してもちろん巨人科を1日も早く 得れるとこれは日本の医療会に大いに発展 に役立つんじゃないかなと制約メーカーの 社長さんたちはもう非常に興奮していって ましたねあの創薬という面では例えば安藤 先生に伺いますがあのいかがですかこうし たあのシステムというものがこれから先の 創薬に非常に光になっていくんじゃないか なと思うんですがいかがでしょうま もちろんそうでしょねただ今まであの培っ てきたまいろんなメソドロジーていうのが あってまいろんなステップを踏んで新約が できるわけですけどもその中でもこういっ たその新しい考え方新しい視点の創薬の 考え方をどのようにその取り入れてく かっていうのは今後また検討もいるかなと 思います馬場先生はいかがですか はいちょっとあの違う視点になってしまい ますけれどあのその再先端の創薬の部分で これ利用できる機会って非大きいと思い ますで同時にあの日常診療でですね例えば あの気象癌っと言われるような標準的な 治療がはっきりしていないような集団って いうの対してはあのこういうデータベース に基づく適切な治療情報っていうのがあの 普通あの一般普通の時に重要になってくる んじゃないかという風に感じています ありがとうございますさんあの日本のその データベースをていくのはもうもちろん これからにさらに来た今現在ももちろん 動いていますがさらにこうしたシステムに よって後押しされていくかと思うんですが あの先ほどお話になってたようにその アメリカの50%のあのがん患者のデータ が入っているものが今すぐに利用できる これはものすごいことなんじゃないかなと 思うんですすごいことだと思うんですよ 日本で今ねあのいくつかはあのデータも 固まってきてると話ありましたけども7 70万人の米国のがん患者のリアルタイム のデータがねAIで解析されその解析され てる結果を日本でリアルタイムでまず13 の中核ね病院からすぐに使えるとこれはね 画期的なことだと思うんですよ自分の病院 の中に何万人かのねデータはあると思うん ですけど 770人の今すぐしかも最先端の 医薬を使った時に使用全使用がどの薬を 使ったらどうなったというデータがリアル タイムで日本にいながらにして得られるん ですねこれはもう本当にね画期的なことだ と思うんですねそれをあの医師の先生方は 研究に生かしさらに臨床にこう診断の支援 というところに入ってくとやっぱり参考に なりますよね今日本でもアメリカの論文を 先生方しょっちゅう読んでるんじゃないか と思うんですこれ論文読むだけじゃなくて リアルタイムのデータがすぐ使えるわけ ですよねで自分の患者さんとマッチングさ せることができるわけですねあ似たような ものがあったというようなことがすぐ リアルタイムで見れてこれは僕ね画期的な ことだと思うんですよ0からのスタート じゃないんでいきなり770ま人のがん 患者のリアルデータを使えるとものすごい 進化だと思うんですねこれ佐野先生はこの 辺りいかがですかじゃ 北はいまずですね本当にあの先ほど数字出 てましたけど100万人の元関者が いらっしゃって40万人が科学療法の適用 になるそのうち2万人しかまこの検査行わ れてない理由ってのやはりあの保険適用の 問題だけじゃなくてそその検査を行って それを解釈するマンパワーとかあるいは 正確な臨床データを入れるマンパワーとか あるいはえ本当エビデンスの少ないところ を見つけてくるその労力その全てが足り ないですねでそこを今のAIですとか あるいはアダプターのシステムで補って くださるってことになるとこれだいぶ状況 かってきてでそういうことによって日本の 患者さんもここにですねや積極的に参加し ていくっていうこうポジティブなサイクル が出てくるんじゃないかなという期待は今 非常に感じた次第でありますはいあの治療 だけではなくてこう予防のようなところに も十分こうしたこのデータ力というのは 生かせるわけですよねあの先ほど藤先生 申してましけどいろんな意味でそのデータ がま早期癌のプロファイリングからこの 予防にという風に広がる可能性もちろん 学問的にあると思いますただし一方では いろんなコストの問題ですとか あるいはシステムレギュレーションの問題 もあるかなと思いますけれどもそういった 可能性は十分あると思いますはい様々な 課題はもちろんあるのは十々承知のところ ですがま非常にこう新しいテクノロジーと いうものが医療を力強く押し進めてくれる んだなということをまさに今お話を伺い ながらあの感じていたわけですが武藤先生 今日のお話を遠くからですが聞いて いただいてましたがいかがですかどのよう な感想お持ちになりましたかいやあの非常 にこれまであのできなかったことが一気に 花開くんじゃないかと期待しております またあのガゲノム医療あのテンパさんは あのゲノム検査も提供されておりますが あのコパに眼のりはですねあのどの病院で もできる必要があるんですねで眼拠点病院 の実は6割でしかなくて日本中のが拠点 病院っていうのはがやってる医療機関の 半分ぐらいのが拠点病院なんですけどもま 半分以上はですねこの癌ゲムやってないん ですで癌移転子パネル検査ってのは コンパニを診断という機能がついていて それはどの癌の専門の先生がばどこでも できるんですね難しい検査じゃないんです もう本当にえ第4期が対策推進基本計画で は誰1人残さない癌医療をやるって書かれ てるのでま本当にですねあの難しい検査 じゃなくでもできる検査であるってことを 理解してですねそれでこの実理書のデータ を集めていってそれが次の関さんに フィードバックできるでその結果またその 本人またはその家族とかにえ貢献でき るってことが多分実現できるのが本当に 近いんじゃないかと思いますのであの本当 に今日はワクワクして聞いておりました はい今誰1人取り残さないが治療という 言葉が出ましたがそさん最後にこれからの 医療会そしてテクノロジーに期待すること そして知った激ながありましたら是非お 願いしますま先ほど申しましたけどね去年 私は父をなくしましたガンでしたステージ 4でしたもう途にくれました ねまいろんな制度上の問題だとか費用だと かま色々あるかもしれませんけども何の ためにやるのかとね何々方式だとか日本 方式色々あるかもしれませんけどもと1日 も早く も早く1人でも多くの命を助けるとこの1 点は誰も反対しないんだろうと思うんです ね方法論はみんなで話し合いながらやって いけばいいと思いますが今回のテパ日本 上陸というのは大変なまある種のきっかけ ですからえ日本のがん治療の夜明けをです ねま今までが悪いって言ってじゃないです よ一気に開化させるとそこに今来たと僕は 思いますねねはいこれをきっかけにこうし た議論がさらに活発になってまた新しい 医療それから確かな医療というものが タイムラグなく1人1人の患者さんに届く ことを心から願っております40分という 短い時間ではございましたが先生方そして 福島さん孫さん大変貴重なお話を聞かせて いただきました今日はどうもありがとう ございまし た以上持ちましてパネルディスカッション を終了させていただきますどうぞ皆講談と なりますのでありがとうございまし た改めましてどうぞ大きな拍手でお見送り くださいどうもありがとうござい [音楽] ますパネルディスカッションasi時代に おけるこれからの眼治療のあり方をお届け いたしましたえなおこの後はフォト セッションを行ってまります準備がいます まで今しばらくお待ちください [音楽] [音楽]

ソフトバンクグループは、孫正義 会長兼社長が出席した記者会見を開き、AIを活用した医療データ解析サービスに乗り出すことを発表しました。

アメリカの医療テクノロジー企業「テンパス」と合弁企業を設立し、遺伝子検査、医療データの収集・解析、AIによる治療提案を提供するとしている。

◆　今夜10時～放送の「WBS」に孫正義会長兼社長が生出演。「AI革命」その先の野望について聞いていきます。
ぜひご覧ください。

#ソフトバンク　#医療