ロボット支援による前立腺がん手術を受ける前、NXH氏は以前のような生活に戻れるとは思っていませんでした。しかし、術後の経過観察のためにビンダン病院(ホーチミン市)を訪れた彼は、健康で機敏な男性のように見えました。検査結果と画像診断はすべて正常範囲内で、再発は認められませんでした。
H氏は、ビンダン病院でロボット支援手術を受けた1,167人の前立腺がん患者のうちの1人です。現在、前立腺がん手術の75%以上がロボット支援手術で行われており、ビンダン病院における前立腺がん治療の主流となっています。
ロボット支援による前立腺がん手術を受ける前、NXH氏は以前のような生活に戻れるとは思っていませんでした。しかし、術後の経過観察のためにビンダン病院(ホーチミン市)を訪れた彼は、健康で機敏な男性のように見えました。検査結果と画像診断はすべて正常範囲内で、再発は認められませんでした。
H氏は、ビンダン病院でロボット支援手術を受けた1,167人の前立腺がん患者のうちの1人です。現在、前立腺がん手術の75%以上がロボット支援手術で行われており、ビンダン病院における前立腺がん治療の主流となっています。
ビンダン病院泌尿器腫瘍科部長のグエン・テ・カ医師が手術用ロボットを操作している。写真:HN
2025年11月、ホーチミン市のチョーライ病院は、南部地域で初となる最先端のテスラ・シグナ・プレミア3.0 MRIシステムを稼働させた。チョーライ病院画像診断科部長のグエン・フイン・ニャット・トゥアン医師によると、このシステムは優れたハードウェア機能に加え、包括的な人工知能(AI)も統合しており、医師が複雑な症例を正確に診断し、緊急事態を迅速に特定するのに役立つという。
具体的には、AIは画像処理を支援し、背景ノイズやアーティファクトを低減し、解像度を最大60%向上させ、撮影時間を50%短縮します。この高速化されたプラットフォームにより、心臓の画像化をわずか1拍で完了させることが可能になり、従来の技術よりも12倍高速です。
サイゴン医療グループの医療専門家部門の上級執行役員であるホアン・チュン・キエン博士は、「近年、AIは臨床現場でますます普及しています。特に眼科をはじめとする多くの専門分野では、AIは糖尿病網膜症、緑内障、加齢黄斑変性症などの複雑な疾患の早期スクリーニングを支援し、画像を高速で分析し、膨大な訓練済みデータベースに基づいて診断を提案し、検査間の自動比較を通じて疾患の進行を監視します」と述べています。
「最も重要なのは、AIは医師に取って代わるものではなく、むしろ超強力なアシスタントとして機能し、医師が患者への助言や会話、ケアに時間を費やせるようにするということです」とキエン博士は強調した。
AIとデータの時代において、電子カルテは医療のデジタル化戦略における重要な基盤となっている。ホーチミン市では、公立病院の100%が電子カルテを導入している。
ホーチミン市大学医療センターの総合企画部副部長兼肝胆膵外科部長であるレ・クアン・アイン・トゥアン医師は、電子カルテは単に手書きのメモの代わりにタイプされたメモを表示する場所ではないと述べた。電子カルテは、詳細で符号化された医療情報の保管庫であり、インテリジェントにチェック、分析、処理できるデータなのだ。
紙の医療記録と電子カルテの最も明白な違いは、更新、比較、および操作の容易さです。紙の記録では、入院ごとに情報が断片化されることが多く、全体的な経過を把握したり追跡したりするのが困難です。一方、電子カルテでは、医師は数回のクリックだけで、数日間の患者の状態や治療セッションを簡単に更新できます。すべての情報がシームレスかつ継続的に管理されるため、患者のモニタリングがはるかに便利になります。
「電子カルテは、医療業界が新たな発展段階に入るための基盤となるものです。データが貴重な資産となり、テクノロジーによってより良い治療、より賢明な管理、そしてより迅速な学習が可能になります。このモデルが広く普及し、すべての医療機関が患者のために賢明な運営を行えるようになることを願っています」とトゥアン医師は述べました。
ホアン・チュン・キエン博士は、現在のAIモデルは、糖尿病網膜症、OCTに基づくリスク加重緑内障、加齢黄斑変性、白内障の重症度分類など、特徴的な画像と豊富な学習データを持つ病態に対して特に効果的であると指摘した。しかし、AIは複雑な全身疾患、多因子合成を必要とする臨床状況、あるいは非標準化された入力データを持つ症例などには依然として限界がある。
「したがって、AIは適切な状況で使用され、医師の経験と厳密なプロセスで組み合わされた場合にのみ、真に正確になる」とキーン博士は述べた。
レ・クアン・アン・トゥアン博士によれば、テクノロジーは医師に取って代わるものではなく、優れたテクノロジーは効果的なサポートを提供し、システム全体におけるエラーを防止するものだという。どんなイノベーションも最初は抵抗に直面するだろう。しかし、解決策が十分に優れていて、十分に実用的で、私たちが目標に揺るぎない信念を持ち続ければ、必ず実現するだろう。
サイゴン眼科病院システムを含む多くのベトナムの病院での実際の導入事例を見ると、AIを医療に統合するプロセスは依然として4つの大きな障害に直面していることがわかる。すなわち、専門家の責任からデータセキュリティ基準に至るまで、法的枠組みがまだ整備途上であること、AIインフラへの投資コストが非常に高いこと、医療データが分散していて標準化されていないため、モデルが最適な精度を達成するのが難しいこと、そして、新しい手順に適応し、サポートツールを信頼することを学ぶ際の医療スタッフの習慣である。
出典:https://thanhnien.vn/tri-tue-nhan-tao-bat-benh-cung-bac-si-185260302210706308.htm



