プログラム

　近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが医療現場に急速に普及し、診断支援、患者説明、医療文書作成など多岐にわたって活用されている。皮膚科領域においても、画像診断補助や治療方針決定支援での応用が期待される一方で、医療安全、個人情報保護、診断責任の所在など倫理的課題も浮上している。本講演では、実際の皮膚科診療での生成AI活用事例を紹介し、効果的な利用方法と必要な配慮について考察する。特に医師-患者関係の変化、診断精度向上の可能性、そして責任ある AI活用のためのガイドライン策定の重要性について論じ、リウマチ学領域での応用可能性についても議論したい。

　循環器病は生活習慣病に基づくコモンディジーズから希少疾患まで多岐にわたるが、わが国の健康寿命に与える影響は大きい。日本循環器学会は、脳卒中・循環器病対策基本法に連動した5ヵ年計画において、登録事業の促進を5大事業の一角に位置付けている。循環器領域の既存データベースはDPCデータに基づく入院データベース、難病研究班と連携した疾患レジストリ、外科的／カテーテル手術レジストリ、臨床効果データベース等があり、今後の連携が議論されている。
　CLIDAS研究グループ（https://clidas.jp/）は2015年から日本循環器学会臨床効果データベース事業として活動を開始し、電子カルテから検体検査や処方情報のみならず、学会で策定した標準形式（SEAMAT）で心電図、心エコー等のデータを収集する「臨床情報プラットフォーム」を整備し、マルチモーダル・データを利用した循環器病の長期予後、再発リスクの分析等を可能としてきた。2023年から内閣府・第3期戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の支援を受け、CLIDAS研究参加施設とデータベースを拡充するとともに、臨床情報でアノテーションされた心電図、放射線画像などのマルチモーダル・データに基づく人工知能やソフトウェア医療機器（SaMD）、診療支援ソリューションの研究開発を展開している。
　本発表では臨床情報プラットフォームが実現するデータ・エコシステムと循環器病対策の未来像を議論したい。

　近年のIoT技術やインフラの発展により、ウェアラブルデバイスを活用した医療提供モデルが急速に広がりつつある。本講演では、心疾患患者を主対象として開発してきた、ウェアラブルセンサー、IoT運動機器、医療機器プログラムを統合した遠隔心臓リハビリテーションシステムの研究開発と事業化の取り組みを紹介する。心臓リハビリは予後および生活の質の改善に有効である一方、外来通院を前提とした従来モデルでは、患者の身体的・地理的制約により実施率が低いという課題があった。本システムにより、在宅環境においても生体情報と運動状況を遠隔で把握し、安全性を担保したリハビリ介入と継続的な疾病管理が可能となる。本講演では、医療機器開発に至った経緯から社会実装に至るプロセスを概説するとともに、遠隔リハビリテーションがリウマチ学にもたらす可能性について考察する。