臨床検査技師に将来性がないことを技術的な側面から解説します【もうこれはほぼ決定しているようなものですので対策方法も紹介しておきます】

みなさんこんにちは!

「Webサイトエンジニア」×「臨床検査技師」のハイブリットおじさんこと、ウエノです。

臨床検査技師を15年しながら独学でプログラミングを勉強し、Webサイトエンジニアとしてフリーランスで活動しています。

同業の臨床検査技師のみなさんには悲報となりますが、臨床検査技師の将来性がないことを技術的な側面から解説します。

誤解がないように先に言っておきますが、僕は臨床検査技師に対してアンチでも何でもなく、ただ現代のテクノロジーのめざましい発展によって臨床検査技師の仕事は将来的になくなるよと言いたいだけです。

そこに感情論は一切なく、分析を重ねることよって導き出された結果が「臨床検査技師の将来性はない」となっただけの話です。

そのあたりについて、現在の状況を確認しながら将来に向かって時系列に並べて解説していきます。

臨床検査全体としてお話をすると際限がなくなりますので、僕が専門としている臨床化学をメインに話を進めますのであしからず。

受け入れるも受け入れないもみなさんの勝手ですが、最後まで読んでいった方がためになりますよ。

臨床化学といえば血液検査ですよね。

まずは臨床検査技師の血液検査業務について、現在機械化できているところを確認していきましょう。

血液検体測定の始まりは採血からスタートですが、機械化できているのは採血後の検体搬送からです。

検体搬送を導入している施設は大学病院や市民病院などの大規模病院または国営市営病院くらいで、まだあまり一般的ではありませんが、とりあえず導入実績はありますので機械化できているというカテゴリーに入れておきます。

どこまで搬送させるかも施設によりますが、採血後から受付(検体到着確認)、遠心、分注、自動分析機測定、検体保存まですべて1つの搬送で繋げることができます。

搬送で有名な企業でいえばIDS社やA&T社といったところでしょうか。

搬送は各施設の機械配置や搬送ルートが違いますのでフルオーダーメイドとなり、費用も何千万とかかる超高額商品ですので導入している施設が限られてくるのです。

また、搬送があれば人手を減らせるね、とはならない施設が多いのではないでしょうか。

僕の近隣の施設も搬送がトラブったら人力に戻すリスクを考慮して、実際にはスタッフ数を減らせていないのが現状と聞いています。

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これは搬送がもっと普及してくればユーザーの意識も変わり、搬送を導入しているのだからスタッフ数を減らそう、という人件費削減に向かっていくのではないでしょうか。

そうなればもっと普及が促進し、もっと機械化が進んでいきますよね。

受付についてはRFID(Radio Frequency Identification:無線周波数識別)機能を用いたテクノメディカ社のTRIPSがメジャーです。

検体に巻き付けるバーコードに超小型のセンサーが埋め込めれており、ボックスのようなセンサー読み取り装置に検体を置くとバーコードを読み取ることができます。

検体スタンドは100件セットすることができ、これを4秒ですべて読み込むことができますので、受付業務が圧倒的にラクになりますし到着確認漏れもなくなる画期的なシステムです。

また、これは病院あるあるですが、病棟のような離れた場所から検査室に検体を提出した、してない問題がよく起きますがRFIDなら一発で解決できます。

病棟にRFIDを設置して検体搬送前に検体照合、検査室に到着したら再度RFIDで検体照合すれば、検体を提出したしてない問題をスッキリ解決することもできますね。

これなら採血すらしていない、または検体を(理由はわかりませんが)ゴミ箱に廃棄したのに提出したと言い張るスタッフを撲滅することができますし、検体搬送中に紛失したこともすぐにわかります。

検体が届いておらず病棟に問い合わせると「提出した」と言われ、ゴミ箱を見に行くとたいてい廃棄されているパターンが多いので、このような装置があると本当に助かります。

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検体到着確認がマッハで完了し業務効率化になるだけでなく、こういう使い方もできますのでとても優れたシステムです。(宣伝ではないですよ)

それとテクノメディカ社のTRIPS以外にもアボット社の「AlinIQ」というのもあります。

2023年現在ではAlinIQはまだ発売したばかりで認知度は低いですが、いちおうTRIPSに似たようなシステムではあります。

こちらはセンサーで読み取るタイプではなくて、読み取り装置に検体ラックを乗せてバーコードを覚え込ませるタイプです。

センサー付きバーコードでない分、ラベル費用を安価で抑えられるのが特徴です。

参考に僕が務めている施設では、通常のラベルが1枚換算で5円ですがセンサー付きですと12円ほどとなります。

分注機については日立の「LabFLEX」やA&Tの「MPAM」あたりがメジャーでしょうか。

検体をラックにセットして流すと、自動開栓機能で蓋を開けてくれ、外注検査のスピッツを自動で用意して必要分の血清を分注してくれます。

外注分の分注だけでなく、生化学スピッツ1本から複数の測定機にかけるため小分け分注もすることができます。

さらにMPAMはモジュール連結機能があり、分注機モジュールだけでなく検体保冷庫モジュールまでつければ検体を片付ける手間すら省くことができます。

しかし、まだ未搭載な機能として「閉栓」ができません。

また、分注の設定がかなり大変ですので、導入担当者はきっと苦労しますよ。

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ここまで紹介した3つの機器「搬送」、「自動受付機」、「分注機」は高額なうえ、検査室の売り上げに直結しないシステムですので、余計に導入が難しいのが現状です。

人件費の削減についてはあまり貢献できないと世間からは判断されているようです。

測定について、血液検査においてはほぼすべての検査が機械化できています。

臨床化学の自動分析機といえばCanon社の「TBA」、日本電子社の「BioMajesty」、日立社の「LABOSPECT」、ロシュ社の「cobas」あたりがメジャーでしょうか。

それぞれの機器にはそれぞれの良いところがあり、どれが正解というものはなくそれぞれの施設の要望に沿ったものが導入されているはずです。

また、臨床化学モジュールと免疫モジュールが一体となった「連結機」も増えてさらに選択の幅に広がりを見せています。

通常であれば人が検体を測定機にかけて、終わったら回収して閉栓するのですが、搬送が繋がっているのであればこの動作は自動化できます。

例えば、分注機を通ったら自動的に測定機に向かいそこで分注が終わると終点の回収レーンに搬送されたり、検体保存モジュールが繋がっているのであればそこに搬送されます。

搬送があるととても便利ですね。

「検収」という言葉を使わない施設もあると思いますので解説しておくと、測定データを電子カルテに反映させることをいいます。

例えば、分析機から送られてきた測定データを一度検査システムに取り込み、そこで臨床検査技師の目で問題ないかを確認してから電子カルテに反映させるという作業ですね。

現在の臨床検査の現場では、この検収作業を自動的に行う「自動検収」を導入している施設と、上記のように1人ひとり測定データを確認してから検収する施設があります。

わりと大規模な病院では自動検収が導入されており、100~300床くらいの中小規模の施設ではあまり導入されていないのでないでしょうか。

自動検収はただ送られてきた測定データを検収するのではなく、施設ごとに決めた条件(目視確認が必須なのか)に一致するかを機械側でチェックしてから自動検収がかかるように設定します。

この条件を決めるのが難しく、要は自動で検収がかかるということは誰の目にも触れずに臨床側に測定データを返すわけですから、ポカデータや何らかの測定異常データを返さないように自動検収が止まる条件を組む必要があります。

自動検収の欠点としては上記のように「条件設定が難しい」ことと、「測定データの読めない技師が育つ」ということです。

自動検収は便利な反面測定データを見る機会が激減するため、各検査項目のデータが読めない検査技師に育ってしまいます。

自動検収を導入するまでの検査技師は1人ひとりの測定データを確認してきましたので、各項目の正常データやどんなときにどのくらいデータが動くのかの変動幅を目で覚えています。

しかし、自動検収を導入するとほとんど測定データを見ずに検収されてしまうので、まったく目が慣れません。

すると、測定機や試薬に何か異常が起きているのに気付けない場合や、臨床データを読めない検査技師に育ってしまいますので、これは自動検収を導入するにあたって大きな課題となります。

当院で自動検収を導入した身として、ルーチンの負担が大きく減ったことはよく実感しますが、最近になって5年目くらいの子でも全然データの読めない子に育っていることに気付いて、頭を抱えている今日この頃です。

この課題については現在模索中です…。

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「現在機械化できているところ」の確認が終わったところで、次に「まだ機械化できていないところ」を見ていきましょう。

こちらも引き続き、血液検査業務をメインにお話していきますね。

採血に関しては完全に人の手で行っています。

採血を機械化するとなると、上下左右奥手前に精密な動きができて、最低でも空間位置センサーと血管位置センサーが搭載されたロボットが必要になります。

精密さでいえば圧倒的にロボットが有利ですが、人間の手のように柔軟な動きを再現するのが難しく、血管のような細い物体に針を刺して血液を採取する動作はまだ難かしいでしょう。

特に血管の細い患者ではさらに精密で繊細な動作が求められるのでなおさらです。

しかし、ロボット化が不可能なレベルでは全然ないはずであり、さらに神経も認識できるセンサーが搭載されればなるべく痛くない採血もできるはずですので、期待度は高いですね。

わかりやすい例でいうと、市販の「新型コロナウイルス抗原検出キット」ですね。

綿棒を鼻に突っ込んでそれを抽出液に浸してこしり取り、検査キットに滴下する必要があります。

採取した綿棒を機械に預けるとそのまま検査してくれて判定してくれる、という装置はありません。

できれば、綿棒を機器にセットしてどの迅速検査か選択すると、勝手に判定までしてくれて電子カルテにデータを飛ばしてくれる検査機器がほしいところですね。

マルチ迅速検査測定機器のようなものですね。

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「お手軽に誰でもその場で検査できるのが迅速検査だ!」と言われればそれまでかもしれませんが、当院のように何種類もの迅速検査を多数こなさなければならない施設にとっては、迅速検査も機械化してほしいものです。

検査室としては、前処理は手間がかかるため抽出作業などもなるべくしない方向でいきたいわけですよ。

検査数のわりに頭数が足りてませんから。

臨床化学の精度管理は血清ベースを使うことが多いので、測定前の分注の段階でよく混和する必要があります。

しかし、測定機には精度管理試料を混和する機能はついていませんし、開栓・閉栓機能もついていません。

混和ができないと試料中で濃度勾配ができてしまいそこから分注することになりますので、測定データが安定せず高くなったり低くなったりしてしまいます。

開栓・閉栓ができないと、空気にさらされ続けることになりますので劣化が進みやすくなり、濃縮(水分だけ揮発して成分だけそのまま残るため濃度が濃くなってしまう現象)もしてしまいます。

ですので精度管理の測定自体は検体を測定するのと同じですので自動化できますが、準備は完全人力です。

また、精度管理の判定ですが、こちらも測定機でグラフにプロットすることはできますが、その善し悪しの判定することはできません。

というのも、その善し悪しの判定方法は施設ごとに違ってくるので、メーカー側でアルゴリズム(この場合は善し悪しを判定するAIプログラム)を組むのが困難、いや無駄なのでしょう。

このように精度管理において準備と判定については、まだまだ人力で行う必要があります。

測定機の試薬・消耗品の補充については完全に人力です。

保管してあるところから持ってきて補充するしかありません。

これはもう自立型AIロボットでもないと代替えは無理ですね。

もしくは測定機から保管場所に補充命令文が飛ぶと自動的に搬送ラインに乗ってきて、そこからはロボットアームで補充動作をするもアリですね。

しかし、補充にここまでする労力も開発費も充てられる企業はないと思いますので、おとなしく自立型AIの普及を待つしかないでしょう。

血液像、細胞診、組織診などの目視系について、血液像はある程度自動でカウントができますが、白血病患者で出現する幼若細胞、すなわち骨髄球系の細胞は判別が困難です。

血液像は臨床検査技師で訓練を受けているなら誰でも実施可能ですが、マルク(骨髄穿刺液)鏡検は医師が行わなければならないほどの重要な検査なため、自動化が進まないのでしょう。

また、細胞診と組織診もまだ自動化が進んでいません。

こちらも同じような理由で、細胞診は臨床検査技師でも細胞検査士という資格を持っていないと検査できませんし、組織診はマルクと同じで医師が鏡検するため自動化のハードルが高いです。

要は確定診断になる検査は医師が実施し、スクリーニング検査は臨床検査技師が実施するということです。

確定診断になる検査の自動化はまだまだ難しいようですね。(いろんな意味で)

さて、次に「そう遠くないうちに機械化できるところ」をお話します。

この話のベースは上記の「まだ機械化できていないところ」であり、そこから「こういう風にしたら機械化できるよね」という感じで進めていきます。

採血のロボット化については、これはもうセンサーの機能向上と繊細な動きのできるロボットアームができればすぐにでも実現できます。

あとは採血される側の問題ですね。

今まで人の手でやってきたことをいきなり機械でやるよ、となったら誰でも上手くいくのか不安ですよね。

しかも注射針を刺すわけですから、なおさら怖いです。

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しかしこれは最初だけです。

採血ロボットが普及して「ロボットでも採血は大丈夫」となって、時代も「採血はロボット任せ」となれば、逆に人の手でやっていたことが怖くなる時がくるはずです。

「昔はね、採血は人の手でやっていたんだよ」

「えっこわ!」

みたいな親子のやり取りが想像できますよね。

センサーの高性能化とロボットアームの進化が課題ですので、あと5年~10年もしないうちに初号機が商品化されてもおかしくはないでしょう。

ただし、採血ロボットが登場するのは「血液検査があと10年は続く見込み」くらいの前提がないと、開発する企業が現れないことが予想されます。

というのも、あとでお話ししますが僕は血液検査は2030年~2035年くらいにはほとんどなくなると考えていますので、企業側も血液検査が廃れることを予想されれば開発をしません。

技術的には採血ロボットは可能なはずですが、採算が合わなくて開発されないことも十分に予想されます。

果たして、採血ロボットは日の目を浴びることはできるのでしょうか。

精度管理の測定と判定の自動化については、企業努力ですでにどうにでもなるレベルです。

技術的にはすぐにでも実現可能です。やる気があれば。

精度管理の判定については3つぐらいのメジャーな判定パターンを用意しておき、あとはユーザー側で選べば良いのではないでしょうか。

そして判定で管理幅オーバーになった場合にはアラームが鳴り、ならなかった場合には何かしらの異常なしサインをお知らせすれば良いでしょう。

判定の仕方に賛否両論あると思いますので、そのあたりはユーザーにアンケートを取ってからでも遅くはないでしょう。

混和についてはいろいろやり方はありますが、バイヤルごと転倒混和するのが良いでしょう。

ハンドルが管理試料を掴んで回れば良いので、これはすぐにでも実装できますよね。

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開栓閉栓に関しては、各メーカーの分注機を見ればわかる通り、ラベルタイプのものやゴムキャップのものは機械で開栓できます。

閉栓については既存のものでできそうであればそれで良いのですが、今のところ難しいようです。

機械で閉栓できそうな蓋の形状を研究して、その形状のもので管理試料を売り出せば良いのです。

理想としては。

ただ現実問題、管理試料の中身を新しく開発するわけにはいきませんので既存の販売会社と提携する必要性が出てきますし、このためだけに生産ラインを作らなければならないのでとても現実的ではないです。

しかもただでさえ測定機をコンパクトにするのが定石なのに、混和機能や開栓閉栓機能のために本体が大きくなってはよろしくないでしょう。

精度管理の判定については実装できたとしても、測定の自動化については技術的には可能なレベルであっても様々な事情が重なり実装されない見込みです。

この「血液像、細胞診、組織診などの目視系の自動化」については機械がかなり得意とする分野ですので、技術的には全然可能なレベルです。

画像認識機能は飛躍的に上がっていますし、画像の診断はディープラーニングで何十、何百万ものパターンから判別させれば人の目より確実でしょう。(ディープラーニング用のデータが大量にあれば実現可能)

ここでも言いますがこの案件も技術的には可能なレベルです。

ただし、これまで検査技師だけでなく医師が鏡検してきたものを機械判定で良しとする文化が築けるのであればの話です。

僕としては機械に任せた方が確実な診断ができると思いますが、世の中はまだ機械任せにすることには懐疑的でしょうね。

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これまで機械化できているところ・できていないところ、近いうちに機械化できるところを1つずつ見てきましたが、僕の予想では血液検査は2030年~2035年くらいにはほとんどなくなると考えていますので、それまでの検査における概念や仕事は大きく変わる予想です。

血液検査の代わりに何が台頭するのか。

それは光学検査です。

皮膚の上から光を当てるだけで検査ができるのです。

これを最初に実現しようとしているのはiPhoneやMacでお馴染みのApple社です。

なぜにApple!?と思うかもしれませんが、みなさんはAppleWatchをご存じですか。

2023年現在では小型化が難しくまだ実装されていませんが、AppleWatchを付けているだけで血糖値(GLU値)がわかるシステムが搭載されるのです。

これはとんでもない大発明です。

現在の血糖値の測定には必ず穿刺が必要であり、採血、指先穿刺、皮膚接着型センサー(中央に穿刺針あり)と穿刺は欠かせないものです。

しかし、AppleWatchは本体背面から光を放射し、皮膚の上から穿刺のなしの無侵襲で血糖値を測定します。

素直に凄すぎます。

これがもし血糖値だけでなく、総蛋白やアルブミン、尿素窒素、AST、CRPなどこれまで血液検査でしか測定できなかった検査項目がすべて光学検査に置き換えることができるようになったら、もう臨床検査技師の出番はなくなるでしょう。

いつでもどこでも検査ができるようになり、診察もビッグデータと照合するだけでどの病気に罹患しているのかがわかってしまえば、もう内科系で病院に行くこともなくなるでしょう。

薬もドローンに配達させて決済もオンラインで引き落としにしてしまえば、便利な世の中になること間違いなしですよね。

このように、最終的には技術の進歩によって検査をしなくてもいつでもデータがわかる時代へ移行することが予想されます。

次のブログでも技術の進化によって検査いらずの世界になる話を解説していますので、もっと深堀りしたい人はどうぞ。

臨床検査技師の将来性については正直、壊滅的です。なぜなら「AI」と「測定法」の進化によって臨床検査技師の存在意義が大きく揺らぐことになるからです。その「AI」と「測定法」がどう影響してくるのか、それを解説します。現役臨床検査技師の人は必見です。

ちなみになぜ「血液検査は2030年~2035年くらいにはほとんどなくなる」といっているのかについてですが、みなさんは「シンギュラリティ」という言葉を知っていますか。

「シンギュラリティ」とは「技術的特異点」をいい、「2045年問題」ともいわれます。

わかりやすくいうと「AIが人類の知能を超える」のが2045年ということです。

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AIが人類の知能を超えるとどうなるのかなど、シンギュラリティについては詳しくしたい人は次のブログでどうぞ。

「今後AIに仕事をどんどん奪われる」と言われるこのご時世、どんな仕事が残るのか、どの業種に未来があるのか、将来就くべき仕事は何なのか、気になりますよね。未来は現在の延長線上にあるものなので、現在のテクノロジーを知ればおのずと未来が見えてくることもあります。そのあたりをご紹介していきます。

何が言いたいのかというと、2045年にAIが人類の知能を超えるほどの技術レベルになることから逆算すると、だいたい臨床検査の血液検査が光学検査に置き換わってもおかしくない年が2030年~2035年くらいではないか、といいたいのです。

もしかするともっと早く光学検査に置き換わるかもしれませんが、検査項目もたくさんあるので10年くらいは見積もっても良いかなとも思います。

臨床検査技師の仕事の自動化が進み、どんどんAIにお任せしていけることは明白です。

上でもお話しましたが、最終的には光学検査に置き換わるため臨床検査技師の仕事はなくなる方向に行くでしょう。

よって、臨床検査技師の将来性はないため脱出の準備を進めましょう。

「いや待て。エコー検査なら残るだろ」と思う人もいるかもしれませんが、大丈夫です、ロボットがエコーを取るかプローブ操作のいらない機器が開発されるかのどちらかになりますので。

AIにお任せしていきましょう。

では今のうちにできることは何か、という話になりますが、それは「自分で稼ぐ力を養うこと」です。

人間の仕事がAIに置き換わり、経済はAIがまわすようになれば人間は働かなくて良くなります。

そうなると生活費はどうするのかという疑問が出てくると思いますが、ベーシックインカムのように最低限の生活費を国が保障してくれるようになるでしょう。

AIが稼いでくれますので、それを国が国民に分配する流れですね。

どこまで国が保障してくれるのかはわかりませんが、これまでの行いを鑑みるに期待はしない方が良いでしょう。

そこで役に立つのが「自分で稼ぐ力」です。

少しでも贅沢したいのなら「自分で稼ぐ力」で解決するしかないですね。

「自分で稼ぐ力」については、おすすめはIT関連が良いです。

これからもっとテクノロジーは発達し、さらにデジタルな世界になっていきますので、「デジタルわかりません」は正直生き辛いはずです。

ですので、デジタルを勉強しつつ「自分で稼ぐ力」も身につけられれば一石二鳥ですよね。

そこでおすすめしたいのが「Web系プログラミング」です。

プログラミングは難しそうに感じますが、最近ではプログラミングスクールも成熟してきましたので習得のハードルは昔に比べるとだいぶ低くなりました。

特に「Web系プログラミング」はプログラミングの中でもまだ簡単な部類に入るので、プログラミング初心者が習得するなら絶対的におすすめです。

「Web系プログラミング」だけでは物足りない人は、他のプログラミング言語にも手を伸ばしてスマホアプリを制作しても良いですし、ゲーム開発をしても良いと思います。

将来のためにも今のうちにプログラミングを始めておくと有利に働きますので、早いうちから始めておきましょう。

すぐにWeb系プログラミングを始めたい人は次のブログからどうぞ。(仕事をしながらで大丈夫です)

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とりあえず臨床検査技師の業界から脱出したい人は転職をどうぞ。

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このブログがみなさまのお役に立てれば幸いです。

最後まで、ご閲覧いただきありがとうございました。

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