概要図書式
提案番号(6桁)

申請技術名

申請学会名

724102

AIを利用した放射線治療の管理加算

日本放射線腫瘍学会

【技術の概要】

【既存の治療法との比較】

• 放射線治療計画を立案する際に人工知能（AI）を利用す

• 臓器の囲みや線量分布の最適化は計画者の熟練度によって差が生じる
→

ることで、放射線治療計画の質の向上を図ることが可能
となる。

AIの適切な利用により質を担保！

治療計画の質
（高いほど良質）

計画者No.

放射線治療においてAIが
活用され始めたが、
中身はブラックボックス

AI

Irene Hazell et al.
JACMP 2016
ヒトよりもAIが作成したほうが
正常臓器の被ばく線量が低減可能
手動計画
AI計画

計画者の経験計画数
Scaggion A et al. Phys Med. 2018 Sep;53:86-93.

熟練した放射線治療スタッフによる

適切な品質管理が必要

治療計画立案業務の経験年数が
少ない場合でも、AIを用いるこ
とで治療計画の質の均てん化が
見込める

【有効性及び診療報酬上の取扱い】

• 放射線治療計画にAI技術を使用した際、適切にAIを管理

有効性
• ①治療計画の質の改善による局所制御率の向上、副作用の低減、
• ②患者の治療開始までの待ち時間の短縮、
• ③治療成績向上による医療費の抑制（27.8億円の減額）が可能
• また、医師等の働き方改革のみならず、放射線治療の質のダブル
チェック、ヒューマンエラー対策にも寄与する。

している場合の加算として、「人工治療技術を用いた
放射線治療計画立案の管理に対する加算」を提案する。

【対象疾患】

診療報酬上の取り扱い
• 放射線治療管理料の注釈の新規追加として、
放射線治療人工知能管理加算 （600点) の新設を提案する。

放射線治療管理料を算定する患者においてAI技術を使用
する症例

施設基準：医師1名（5年以上の経験）、技師1名（5年以上の経験）、精度管理者（1名）
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