【寄稿】

院内全死亡症例にAiを施行し，死因を究明する
――千葉大学医学部附属病院Aiセンターの取り組み

山本正二（千葉大学医学部附属病院Aiセンター・副センター長）

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世界初のAi全例検査を開始して

　千葉大学医学部附属病院では2005年11月，病理解剖前の死亡時画像検査としてAi（オートプシーイメージング）を開始した。それ以降，2009年6月までに200例以上を経験している。開始当初は，病理解剖前の死後画像検査という位置付けであったが，全国的な剖検率の低下は当院でも例外ではなく，正確な死因を究明し死亡診断書・検案書を作成するため，2008年1月から病理解剖が行われない症例に対してもAiを実施するようになった。

　現在では，遺族の承諾が得られた院内死亡症例に対して，基本的に全例Aiを実施している。また，地域医療安全に貢献することは大学病院である当院の使命であるとも考え，外部からのAi実施要請に対しても，千葉県医師会の協力のもと検査を実施している。

　大学病院レベルでのAi実施は，当院が全国初である。また，病院内で死亡した症例に対して遺族の承諾が得られた場合ではあるが，全例検査を実施している施設は，日本はもとより諸外国を見渡しても存在しない。

全死亡症例にAiを行うことで，何が変わったか

　多くの病院でAiの取り組みが始まっているが，Ai単独の実施はエビデンスがなく，現時点では実施困難であるとの考えから，病理解剖前の検査として取り組むこととしている施設もある。一見もっともな意見に思えるが，こういった発言をするのは，救急搬送され異状死と判断せざるを得ない現実を知らない，あるいは監察医務院制度があり，そのような必要がない施設からの発言と考えられる。現実には，日本医師会のアンケート（n＝2450）でも既に4割近い病院でAiを実施しており，解剖が実施される割合が3％程度しかない現状ではそのほとんどがAi単独での実施なのである。当院でも当初は病理解剖の症例に限ってAiを行っていたが，検査件数が病理解剖数に規定されてしまうため症例は増えなかった。実際に病理解剖の承諾がとれた件数が年間40例（2008年）では，Aiそのものの有用性を多くの臨床医に実感してもらうことは困難であった。

　これらが全死亡例にAiを行うことによりどのように変化しただろうか。当初は検査時間の制約があったが，現在では日中の忙しい時間帯を除き，夜間帯でも検査の実施が可能となり，ほぼ全例実施の環境になっている。

　救急部では，以前から死因が体表からではわからない症例に対してAiを行っていたが，院内の全例に実施する（費用は病院負担）と公表してからは，正確な死亡診断書・死体検案書を作成するためにAiを活用するようになっている。救急搬送される症例には，自宅での服毒自殺や幼児虐待などの外因死の可能性がある症例が含まれる。体表の情報からこれらを判断するには限界があるが，Aiを取り入れることにより正確な判断が可能になり，外因死などが疑われる場合には，所轄の警察署へ検視依頼を行っている。

　院内の症例でも，「解剖の同意は得られないがAiなら」という症例がかなり多く，実施件数は飛躍的に増加している（図1）。実際にAiを行うと，原病が悪化し死亡するのは当然であるが，必ずしもdown hill courseをとるのではなく，ある時点で急変し死亡する事例が多いということに気がつく。実際の症例でも急変し死亡したため，死因が不明であるということに直面した臨床医の方々も多いのではあるまいか？

図1　全症例を対象としたことにより検査件数は飛躍的に増加した（2009年は6月まで）

　このように検査がルーチン化してくると，医師あるいは看護師から遺族への死因に対する説明が今までより正確なものとなり，今まで途絶えがちであった死後の遺族とのかかわり合いがより良好になる。一種のグリーフケアとしてAiが役立っているようである。その後病理解剖が行われる場合は，より正確な病理画像対比が可能となるし，病理解剖がない場合でも，生前の画像と比較することにより病態の変化を最後まで確認することができる。

なぜ，千葉大の試みは成功したか

　当院のAiセンターは，日本放射線専門医会・医会のAiに関する提言のなかでもモデルケースとして取り上げられている。院内での検査は，院内の症例，救急搬送症例，他院からの検査依頼などを行っている。警察が関与し，司法解剖が行われる症例に対しては医学部のCT装置を使用し，遠隔読影システムを用い読影する体制を整えている（図2）。こういった振り分けにより，損壊の激しい症例は医学部の専用装置で検査を行うことができる。

図2　全症例を対象にAiを施行

医学部の装置を使用し検査も実施しているが，病院と距離が離れているため読影には遠隔システムが必須である。

　なぜ，当院のAiセンターはうまく稼働しているのだろうか。この理由として，起案から筆者を中心とした放射線科の診断医が関与していることが挙げられる。Ai実施に関してまず問題となるのは，各科・各部門とのコンセンサスを得ることである。次に実際の検査を担当する診療放射線技師との調整である。当院では，全体の構図を見渡せる位置にいる放射線科が主導し，病院内でのシステム構築，フローチャートの設定を行ったことが成功の秘訣である。また放射線科は中央管理部門で，画像を介し，他科と横断的なつながりがあることも重要な点として挙げられる。今後各地でAiが実施され，Aiセンターが設立されるだろう。ここで一番重要なことは「Aiが検査を実施して終了，ということではない」ということである。各施設からの搬送，院内の移動，検査の実施，そして最後に読影まで行われ，初めてAiが完結するのである（図3）。

図3　Aiは読影まで行い初めて完結する

Aiは撮影で検査終了ではない。読影を行うこと，また行える体制を整えることが重要。

　他大学の法医学教室でもAiが行われているが，データがどのように取り扱われるか注意深く見守る必要がある。開示制限により，司法解剖の結果が遺族に伝えられるまで2年以上かかるケースが全体の6割を超えるという報告もある。警察などが関与するAiの情報が同様の扱いを受けると，遺族への説明にも使用できないという事態が発生してしまう。

　今後Aiセンターの役割が，情報をまとめたデータベースセンターとしての役割を担うことを考えると，警察あるいは検察によるAi情報の囲い込みが行われないように，われわれ医療関係者は十分注意する必要がある。

　なお，本研究の一部は，独立行政法人科学技術振興機構　社会技術研究開発センター（RISTEX）の研究開発費交付により実施された。

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山本正二氏 1992年千葉大医学部卒。同大放射線科，沼津市立病院を経て，2005年より千葉大病院放射線科講師。09年より現職（兼任）。専門は頭頸部領域の画像診断。Autopsy Imaging学会理事。日本放射線専門医会・医会Aiワーキンググループ，日本医師会Ai活用に関する検討委員会委員。編著に『オートプシーイメージング読影ガイド』（文光堂），今秋に出版予定の『Aiガイドライン（仮）』（ベクトルコア）がある。