2009/02/25

1. Ai Ｓｙｓｔｅｍ 導入の背景 Ai Ｓｙｓｔｅｍ 導入の背景 2009/02/25

2. １０．１％（うち司法解剖４．２％） 解剖の現状 Ｈ１９年　国内の変死 　１５万～１６万体 解剖実施率 国内 約５０％ アメリカ イギリス 約６０％ フィンランド ほぼ１００％

3. あたかも特殊なことのように見られる 法医学教室のブラックＢＯＸ化 日本は解剖後進国 原 因 ●死因究明に対する解剖 ●死因究明への認知度の低迷 解剖認定医の不足

4. 品質低下 解剖能の限界 死因究明のための解剖検索体制の再構築 死因究明 医療関係者、法曹関係者だけに とどまらず国民全体への急務 ●解剖資格者の不足 ●現状のままでの解剖体数の増加 解剖意義の逸脱

5. 解剖能の限界 現状維持か減少 現状維持か増加 漏らしてはいけない！ ヒヤリハット！ 解剖の状況 １９年６月　愛知力士暴行死事件 ２０年１月　警察庁、解剖有資者の育成の要請 ２０年１２月　各都道府県に死因究明センター構想の提言 ２０年１２月　犯罪に強い社会の実現のための行動計画２００８発表 ●何のリアクションも無し 司法解剖有鑑定医 解剖体数 事件性の有無 現実問題として　

6. 内景所見 いわゆる破壊検査 遺体を崩していく 心強い右腕 画像ＤＡＴＥの集積解析が役立つ 非破壊検査 解剖とAiシステム ●解剖とは・・・ メスを入れることによって ●Aiシステム・・・ 解剖より先に実施

7. 公平・客観的に死因を確定し Ａiシステム導入の利点 ●法医学教室に死体専用の画像診断装置を導入する ということは、病院内や救命救急外来（ＣＰＡＯＡ）に 止どまらず、病院外の死を包括することでもあります。 ●死因の究明に研鑽努力することによって、得た画像 データを集積・解析を実施していくことで 安全かつ安心な社会の実現に寄与します。

8. 画像表示 計測 スキャノグラフィ 上・下スキャニング 定量解析 ３Ｄ ＤＡＴＡ ＬＡＮ 解剖室 法医学教室へ 説明・カンファレンス ビューワーソフトインストル ビューワーソフトインストル 御遺族 解剖同時 所見確認 第三者機関 終了後 解析精度を高める 裏うちにする ポジショニング デジタルメディア 本件ＡＩシステムとは 遺体 マルチスライスＣＴ Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ

9. 解剖必要性の有無 ＣＴ上での限界 出血部・骨折部の存在の早期発見 愚者の突然死の届出有無の判断にも役立つ より正確な解剖（死因究明）が可能 Ａiシステム利用のメリット ①解剖前スキャニング ●一早く内部器質的変色を察知 背理法による死因の推定あるいは解剖の必要性に発展 ●Aiより体内状況（ＤＡＴＡ）を詳細に把握 たとえば乳児突然死において虐待の可能性があった場合 Ｓｈａｋｅｎ Ｂａｂｙ Ｓｙｎｄｒｏｍｅ 眼底出血や頚髄損傷 の有無に非常に役立つ

10. 被害者遺族への心理的負担を軽減させます 裁判員裁判資料としての題材となるでしょう 裁鑑定医の負担大巾に軽減 アニメーション 新しい学問 臨床・記録に反映される Ａiシステム利用のメリット ②３次元（主体）カラー画像 ●視覚的易判別性 フリーハンドによるスケッチ ●画像ＤＡＴＡの集積・解析 「Ａｉ学（仮称）」

11. Ａiシステム利用のメリット ③その他 ●死亡者遺族に対する要望に応える。 ●医師法２１条に対し判断材料となる。 ●在宅外来患者の在宅死亡時の死因究明の 　 一旦をになうこともできる。 ●将来動物実験の使用も視野に入れています。