総説・解説等

Clozapineは、治療抵抗性統合失調症治療のゴールドスタンダードとして知られ、いくつもの国際的なガイドラインにおいて使用が推奨されている。しかし、世界的にその使用頻度が低いことや、使用開始時期が遅いことが指摘されている。日本ではさらに普及が遅れ、諸外国と比べてclozapineの使用割合が極めて低い。その理由として、我が国では世界に類を見ないほどclozapine使用に対して厳しい規制が敷かれていることが挙げられる。特に、血液学的モニタリングの頻度の高さや入院中にclozapineを導入しなければならないことは、患者にとって大きな負担になり、clozapineが受け入れられにくい大きな原因となっていると考えられる。Clozapineの普及は必須の課題であるため、安全性の担保と患者の負担軽減のバランスを考慮しながら、clozapine使用の規制のあり方について検討していくことが必要である。(著者抄録)

医師と患者間を通信技術でつないで行う(いわゆるテレビ電話を用いた)遠隔医療は「オンライン診療」と名付けられ、平成30年度より保険診療として本格的なスタートを切った。精神科領域でも、てんかん指導料、認知症地域包括診療料、精神科在宅患者支援管理料をすでに算定している患者に対して利用が可能となったが、今回の診療報酬改定ではその場面が限定されており、慎重な第一歩を踏み出した段階といえる。今後の経過を見守りながら、へき地医療、被災地支援など、遠隔医療がよりその長所を発揮できる診療場面に広がっていくことが望まれる。遠隔医療は電子カルテとの連結が可能であること、患者が自身の状態について入力するPatient Reported Outcomesの同時格納が可能であることなどから、ビッグデータを収集・活用しやすい医療形態といえる。本稿では、遠隔医療のエビデンスや診療報酬改定について概説し、ビッグデータの利活用という観点からその可能性について論じる。(著者抄録)

＜Key Points＞(1)小児精神医療の分野において、人工知能の技術は主に発達障害の診断・治療に役立っている。(2)機械学習による膨大なデータの解析が可能となり、これまで見つからなかった発達障害のバイオマーカーの発見が期待されている。(3)将来的には気分障害や摂食障害など、小児に認められる他の精神疾患においても人工知能の活用が望まれる。(著者抄録)

精神疾患には、診断や重症度評価に有用なバイオマーカーが乏しい。精神疾患の診断および重症度評価は、主に患者の主観的な訴えに基づいて行われ、客観性を欠くことが長く問題視されてきた。近年のAIを中心とした技術の発展は、臨床症状の定量化や検体検査、画像検査に関する新たな研究を可能にし、今後の精神疾患の診断や重症度評価における新たな方法を供する可能性がある。(著者抄録)

＜文献概要＞自然言語処理とは,人間が用いる自然言語をコンピュータが処理する技術である。言語の最小単位である形態素への自動分類や,単語や文章のベクトル化などの技術の発展に伴い,精神科領域においても種々の研究がなされるようになった。本論においてはそのいくつかを紹介する。自然言語処理を用いた精神疾患へのアプローチは精神症状の評価にまつわる問題を軽減し得る試みであり,神経言語学への寄与も期待される。

＜文献概要＞精神科診断は主に患者の訴える症状をもとに行われており,脳画像などの生物学的な検査は診断補助ではなく器質性疾患の除外目的で行われることが多い。近年は主に機械学習といった人工知能技術を脳画像検査に応用し,精神疾患の診断や治療反応に用いるための研究が行われている。人工知能技術は,個別の症例の診断補助となり得るうえ,精神疾患の病態解明に寄与する可能性がある。

精神疾患における腸内フローラ・腸・脳軸の関わりが注目されている。臨床研究の報告もここ数年で飛躍的に増えており、多くの精神科領域の疾患において腸内細菌叢の乱れ(dysbiosis)の関与が示唆されている。また、dysbiosisを復する目的で、probioticsやprebioticsなどによる介入、健康なヒトの糞便中の腸内細菌を移植する腸内細菌叢移植療法という新たな治療法の知見も少しずつ報告されている。本稿では、うつ病の臨床研究と腸内細菌に影響を与えうる食事についての知見の一部を紹介する。(著者抄録)

＜文献概要＞従来の評価尺度による精神症状の評価には限界があり,定量評価を可能とする手法が必要とされている。症状の定量化を目指し,バイアスを取り除いて評価をより精緻に行うための中央評価,また最新のウェアラブルデバイスと機械学習を用いたアプローチなどが行われている。筆者らのグループは表情・音声・体動・日常生活活動,および自然言語処理を用いて,精神症状の定量化に取り組んでいる。情報通信技術の進歩とともに従来では考えられなかった新しい形での精神症状の評価が可能となりつつあり,積極的にこれらの技術を取り入れることで,臨床や新薬の開発に関する問題の解決に役立てていくことが望まれる。