認知症の質問を受けつけます。

 横浜市青葉区にあります緑協和病院の成川と申します。これからは皆さま方の貴重なご意見を拝聴しながら、認知症の治療に取り組んで行きたいと考えておりますので、よろしくお願い申し上げます。

 先ず認知症と昨今言われている概念ですが、大雑把に言えば、脳血管性認知症(VD)と、これまで老人性認知症と言われていた病状は次のように分類されています。つまり、アルツハイマー型認知症(ATD)、ピック病もしくは前頭側頭型認知症(FTD)、さらにレビー小体型認知症(DLB)と言われているものに大別されます。
これからも時代の進展とともに認知症の病型はさらに細分化されていくと思いますが、現時点では上記の病型分類で事は足りると思います。診断と治療法は未だ十分には確立されてはおらず、専門医の間でも、かなり意見は別れています。それでも私たち臨床医は学会文献にのみ、とらわれず日々の診療を通じて、その指針とすべきものは患者さまの訴えや、ご家族さまの介護苦労や時に医療不信にも出来る限り何かしらの道しるべを一緒に見出せないものかと考えて、このBlogを立ち上げました。

 それでは、これからBlogで頻回に使われる用語の説明をします。

(1) アルツハイマーのピック化
アルツハイマー型認知症にピック病 (前頭側頭型認知症)の合併した病状で物忘れが中核症状のアルツハイマーに加え、暴言妄想が中核のピック病が合併した症状をピック化と言います。
(2) アルツハイマーのレビー化
アルツハイマー型認知症にレビー小体型認知症が合併した病状で、物忘れに加え幻覚やうつ症状さらにパーキンソン症状が付け加わった病状です。
(3) レビー・ピックコンプレックス
レビー小体型認知症にピック病の合併した病状で暴言妄想に加えパーキンソ症状さらに薬剤過敏症状(風邪薬でもアレルギー症状が強く出る、これがレビー小体型認知症の特徴の一つ)や睡眠障害(REM睡眠障害)等が見られる病状です。
(4) その他
脳血管障害にアルツハイマーの合併や、脳血管障害にピック病もしくはレビー小体型認知症の合併とか、ともかく一口に認知症と言っても、その病型は複雑多岐にわたり私たち臨床医を悩ませているのです。
 
 以上、簡単な説明ではありますが、より詳細な事はご質問にて承ります。
それでは皆さま方のご質問、アドバイス、その他叱責等も多数頂けます事を希望して止みません。

これまでに寄せられたご質問をまとめております。
左のカテゴリよりご覧下さい。



☆こちらに記載されていた脳内ホルモン性格テストは、脳内ホルモンのカテゴリに入っています。



医師募集


ご質問と回答


診察室からコンニチハ


霜月の夕暮れ


断章(日々の思い)に続く


哀しみの果てに


想い出は風の彼方に


認知症詩集


美しい老後を迎えるには

診察室からコンニチハ(199)

高度の医療機器の発達は、私たちの平均寿命をこれからも延ばして行くのでしょう。100歳以上の人たちが世界中に満ち溢れる時代が来るのかもしれません。認知症の治療もずっと改善していくと考えられます。
そうなった場合、私たちの人口ピラミッドはどうなってしまうのでしょうか。若い世代が歪(いびつ)にすみの方に追いやられてしまうかもしれません。人類全体の新陳代謝は奇妙な変形を辿るのではないでしょうか。そこまで考察しているAIの専門家や医師を寡聞にして私はまだ知りません。
さらに新しい科学変化には、歴史的にみても大きな副次的問題が発生する傾向が強いものです。例えば、原子力発電による放射線障害のようにです。また高度な機器であればあるほど、必ずシステム障害が付きまといます。さらに高度化が進行するほど、そこから発生する障害もAI自身に診断と対策を委ねるしかなくなってしまいます。現在でも自動車などのトラブルはAIが診断し、メーカーはその診断に従って指示された部品を交換しているだげです。もう何十年も前から自動車の修理工はいなくなったと言われています。ただAIの指示に従った部品交換をしているに過ぎないのです。
次回に続く

診察室からコンニチハ(198)

多くの医師、AI開発の専門家たちのこれまでの意見を聞いていると、所詮は理数系の人間の発想でしかない様に思われてなりません。極論すれば、専門性の強すぎる偏った発想の羅列ばかりが感じてしまいます。
倫理観や宗教観の問題は一先ず置いたとしても、専門家の多くはその専門性ゆえに重要な人類の本能としての欠陥を見落としています。彼らはただ医学を通じた科学の利便性を強調しているだけです。社会科学の上に立つ哲学としての模索がまるで見えてこないのです。
画像診察の優位性や遺伝子生物学の飛躍的な解明、創薬開発の効率性、電子カルテの利便性など、確かにAIによる医学の進歩は一時的には目を見張るものがあるでしょう。
でも重要なデメリットに私たちの多くは気付いていないと思います。
先ず私が最も危惧するのはAIの活用で、医師の診断能力が低下して行くのではないかとの不安です。現在でも大病院では電子カルテや高度の医療機器に振り回されて、医師が患者さん本人を診察しない傾向が強くなっています。医師自身の目、耳、触診などの前に先ずは医療機器が優先しています。かつての時代であったら、聴診器や血圧計そして医師自身の訓練された診断技術で8割以上は診断が付けられていたのに、現在の若い医師は内科医であっても聴診器すら使えない医師が増えていると言われています。もちろん高度の医療機器により誤診率は大幅に軽減した事実は否定しません。それにしても余りに医療機器に頼り過ぎるのでないでしょうか。患者サイドも不必要と、思われる医療機器を使用してもらえないと何か病院に来た気がしないという側面もあります。そして、この様な高度の医療機器はより発展し、より高額化して行きます。
そんな医療の高額化の波に、国が世界が耐え得るのでしょうか?
次回に続く

診察室からコンニチハ(197)

話はAIと医療に戻します。そのようなAIの診療補助で、医師1人では情報処理や検索比較にかかる時間が大幅に短縮されれば1日で患者を診断・治療する速度は早まるでしょう。そして、AIにより診療時間が短縮されれば、その何倍の数の患者を診療できるだけでなく、その診断と治療には根拠のあるデータがあるので、自信もって診療することが出来るようになると思います。そうなれば医療はもっと先へ進化するでしょう。労働力不足解決だけでなく医療の質の向上にも、AI活用は今後必需品となるでしょう。
一般的なエコー機器にAIが普及すれば、専門医ではなくでもエコー機器の最低限の知識と経験がある人なら、内科医や助産師であってもAIが検知した画像から病気を持つ可能性のある胎児を見つけることが可能となります。AIが教えてくれた患者を専門の医師を紹介する判断も早くできるようになり、エキスパートのいない地域でも質の高い検査を提供することができるようになるでしょう。AIにより胎児の心臓異常を見つけることが出来れば、出生直後から治療がスタートでき、そうなると、生存率が劇的に向上するといいます。
それでは、AIは私たちに医療上の福音だけをもたらしてくれるのでしょうか?
次回に続く

診察室からコンニチハ(196)

臨時号『マスクと感染予防』 
中国発の新型コロナウイルスによる肺炎が流行し始め、日本国内でも大多数の人たちがマスクを着用し出しています。実際のところ、マスクでどの程度の感染予防が期待出来るのでしょうか?
一般的には、風邪やインフルエンザに罹らないためにマスクをつけてもその効果は限定的とされています。なぜなら、顔とマスクとの間に隙間がありウイルスを含んだ飛沫の吸入を100%防ぐことはできないからです。また、ウイルス自体の粒子径は0.1~0.2μmですが、咳やくしゃみではウイルスに水分やほこりが付着し粒子径は5μm以上とやや大きくなるためすぐに短い距離に落下し、空間をただようことはないからです。更に、環境や衣類に付着したウイルスが手によって呼吸器に運ばれ感染する場合もありマスクだけで風邪やインフルエンザのウイルスを確実に遮断することはできません。ただし、風邪やインフルエンザ患者の近くで看病するなど咳やくしゃみのしぶきを直接あびる可能性がある場合には予防効果があると考えられます。感染予防からのみ考えるならば、その効果の期待は乏しいのですが、身体の抵抗力増強面から考慮するなら、私は一定の効果力を期待しても良いのではないかと考えています。先ずはマスクの着用により口腔内の保湿が多少なりとも維持されます。それら保湿維持により、口腔内粘膜の感染予防(自己の免疫力増強)が高まっていく期待感は大きいのではないでしょうか。家族内に結核患者が同居していたとしても、同一家族の全てが結核に感染する訳ではないのです。各個人により感染予防力の強い人もいるのです。それらを総合的に判断していきますと、あまりに大きな期待は望めませんが、マスク着用の意義は否定出来ないと思います。しかし、最大の予防はその様な感染性の疑いが強い地域や人ごみへの接近は出来る限り出かけるべきではないでしょう。もちろん、「うがい」や「手洗い」などは帰宅時には必ず励行すべきです。
いずれにしても、この新型ウィルスがこれ以上は拡散しない事を願うばかりです。
次回に続く

診察室からコンニチハ(195)

医療におけるAI活用は、特にアメリカが進んでいるといいます。例えば、患者の細胞からガンなどの異常を判断する病理学の分野です。日本は、スライドグラスに乗っている細胞を顕微鏡で人が目で見て判断していますが、それでは経験に依存する部分が大きく、人によって判断の変わる可能性もあります。アメリカではAIの画像解析処理技術を用いて細胞からガンの有無を自動的に検知し、検査のプロセスを効率化させることで人の曖昧さや疲れなどによる判断の差を排除しています。しかし、AIが出した診断の最終的な判断は人が行っています。「それでもCTやMRI、レントゲンの画像診断でAIを活用するのは効率的でしょう。これまでは、レントゲン検診の所見などは、人がすべて見て判断していました。決まりきった画像による所見の診断には、AIによる活用の方が有効であるかもしれません」。
そのうえで、ルーティンワークのような部分を省略化できれば、医師は病気の原因は何か、どう治療するかというもっとコアな部分に専念できるのではないでしょうか。
医療業界はその特殊性から最新テクノロジーの導入が進んでいませんでしたが、近年、日本の労働力不足という問題からも効率化、省略化を推進する必要性に直面しています。国家資格が必要とされる医療人は簡単に採用することはできません。医療現場の働き手が不足している中で、「最初から最後まで、情報収集から何から何まで、それを人がやるのは効率的ではありません。AIに人が判断を下す手前までの情報整理や診断・治療候補の提示をしてもらうようなサポートあれば、医師は根拠を持って診断・治療を行うことができると思います。
次回に続く

診察室からコンニチハ(194)

また、既存薬でも『ワトソン』を用いてリポジショニング(ターゲット市場の変化などによってブランドのポジショニングが適切でなくなった場合にブランド・ポジショニングの見直しを行い、再活性化させること)に取り組まれている、別の効能が見つかれば特許期限を延ばせるわけですが、既存薬は既に臨床試験を通過している分、そのコストが軽減できるメリットがあります。欧米に比べ日本は、これまで慎重でしたが既に複数の製薬会社が評価し始めています。
「研究者には夫々の専門分野があり、広い範囲にわたる専門知識の全てを深く理解することは難しいですが、『ワトソン』はバイアスなく全体を網羅的に眺めることができます。もちろん提供するのは答えではなく仮説ですから、検証は必要ですが、仮説を得るまでの時間やコスト上のメリットは大きいと思います」
AI技術によって医療現場に変化が起きつつあるものの、医療分野のAI導入が抱えている課題は少なくないのです。
「学習データへのアノテーション(ラベリング)作業を医師自身が行わねばならず、リソース(システム開発に必要な人員、資金など)上、情報を割くのが難しい」といった問題から、個人の生き方に関わる倫理的な問題までいくつも立ちふさがっているように見えます。
また、AIができることは「ある1つの目的(方向性)に対する解を出す」ことですから、医療者あるいは患者の誰にとっても絶対的な正解が出せるとは限りません。自分がいかに生きるかを考え、方向性を示すのは、まぎれもなく自分自身です。
AI導入によって価値観が「揺さぶられる」事例は、医療分野に関わらずこれからは幾つも存在するでしょう。
次回に続く