2.リハビリの研究者がなぜ大学院でAIを学んだのか 医療現場で感じた課題を解決するために

病気や怪我をした人などに行う「リハビリテーション」。この領域の課題解決には「AIが有効」だと考え、研究を進めているのが、情報学部の近藤夕騎講師です。

近藤は11年間、理学療法士というリハビリテーション専門職として医療機関で勤務していました。向き合ってきたのは、「神経難病」といわれる根治療法（根本的に治す治療法）のない病気。具体的には、パーキンソン病や脊髄小脳変性症がそれに当たります。これらを患う人のリハビリテーションを行ってきました。

臨床で働きながらノウハウを積む中で、近藤は現場の疑問を研究として掘り下げることに早くから着手していました。大学講師に転じたことで、研究活動はさらに加速していきます。「研究を行う上で大切にしてきたのは、クリニカルクエスチョン（臨床的疑問）の視点です」。

クリニカルクエスチョンとは、簡単にいえば医療現場（臨床）で働いていると生じてくる疑問のこと。現場にいる時に感じた課題やわからない点を、研究で解き明かそうとしてきました。

AIを活用し始めたのは、こうした研究を進める過程でのこと。「どうすれば医療現場の課題や疑問を解消できるのか。その方法を模索する中で『AIが有効になる』と考えました」。

この考えをもとに開発したのが、AIによるすくみ足検出システムです。患者の動画をAIの姿勢推定技術で分析し、「すくみ足が出現している」と思われる部分を検出。時間などを自動で測ります。今まで人が行っていた作業をAIが代替し、効率化を図るものです。

「医療現場では、患者の診察や治療が積み重なり、従来通りのやり方では治療後の評価や効果測定に時間もかかり、治療に即時反映することはできません。AIの活用は、こうした課題を解決するために重要になります」

さらにはAIの導入が進むと、医療の詳細なデータを蓄積することにもつながります。これも大きなメリットだと近藤は考えます。なぜなら今後、より高度な医療を目指すためには、さまざまなデータを分析することが不可欠。その未来に向けて今からデータを蓄積することが大切になるのです。

これらの研究を行うにあたり、医療現場の課題を解決するには、これまで歩んできたリハビリテーションの知識だけでは限界がある。そう感じた近藤は、AI・情報工学を学ぶため、筑波大学大学院に3年間通いました。「今まで自分が歩んできた学問とはまったく異なる分野で最初は戸惑いましたが、基礎から学んだからこそ今の研究に繋がっています」と振り返ります。

AIを活用したシステムの“開発”を進めてきた近藤。今後は、開発したシステムをどのように医療現場へ実装していくのか、そのプロセスを考えていきたいと力を込めます。目標に向かい、新しい学びを続ける探究者。近藤の挑戦は、未来の医療のためにあります。