ヘルスケアとライフサイエンス向け人工知能

ヘルスケアにおける AI とは?
ヘルスケア向け AI の利点
ヘルスケアにおける AI のユースケース
医療分野における AI の未来
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ヘルスケアとライフサイエンス向け人工知能

AI は、効率と精度を向上させ、業務に利益をもたらし、最終的には患者により良い結果をもたらします。
AI はすでにヘルスケアとライフサイエンスの分野で活用されていますが、組織はその可能性を探り始めたばかりです。
医療機関は AI の導入により、大規模で異種混在かつサイロ化されたデータセットに起因する複数のデータ課題に対処できる可能性があります。

世界中のヘルスケア産業の 40% がすでに何らかの人工知能 (AI) を活用しており、¹ AI は数十年にわたってライフサイエンスにおける発見を推進してきました。² 最近のテクノロジーの進歩により、AI がより身近なものとなり、患者ケアの質を向上させ、診断、発見、意思決定を迅速化し、業務効率を高める新たなユースケースが実現しています。

ヘルスケアにおける AI とは?

ヘルスケアにおける AI は、マシンラーニング、ディープラーニングなどのテクノロジーを活用して膨大なデータセットを処理し、患者、医療提供者、研究、ヘルスケア業界内の業務にメリットをもたらしています。

研究から患者ケアまで、ヘルスケアは膨大な量のデータを生成します。適切かつ効率的なケアを提供するには、ある程度、それらの情報すべてを理解することが必要となります。マシンラーニング、ディープラーニング、生成 AI (GenAI)、その他のアルゴリズム・メソッドを包む人工知能は、膨大な量の異種データを分析し、人間の能力を超えたスピードと規模でパターンを見つけ出し、行動するよう設計されています。

ヘルスケアに AI を適用すると、患者、臨床および看護スタッフ、管理者に対して、データ駆動型のメリットが数多く提供されます。診断速度と精度の向上、遠隔患者モニタリング、仮想アシスタントによる患者サポートの強化などの成果があります。合理化されたワークフロー、自動化された管理タスク、在庫追跡の改善により、コストを削減し、より価値の高い個人的なやり取りにスタッフを充てることが可能になります。研究室では、AI が検査器具を自動化し、精密で正確な検査結果を大規模に提供し、診断と創薬を加速させ、精密医療を可能にしています。

AI 拡張セキュリティー・ソリューションと AI PC は、医療機関がコンプライアンスを遵守し、システムとデータ、患者のデータをサイバー脅威から保護するのに役立ちます。

ヘルスケア向け AI の利点

AI は、ヘルスケアとライフサイエンスに具体的なメリットをもたらしています。

投資収益率: 2023 年に Microsoft が委託した IDC の調査によると、医療機関は 14 カ月以内に AI 投資に対する実証可能なリターンを達成し、AI プロジェクトとイニシアチブに費やした 1 ドル当たりの平均 ROI は 3.20 米ドルと推定されています。³
運用効率: AI によって管理タスクが自動化され、スタッフはより価値のある個人的な交流に専念できるようになります。自然言語処理 (NLP) は、音声テキスト機能に活用することで、電子カルテ (EHR) の文書化プロセスを効率化します。生成 AI ツールは、スタッフのコーチングとスキル開発を指導し、パーソナライズするために使用できます。AI を利用して在庫管理を改善したり、ビジネスプロセスを分析して効率改善を推奨したりすることが可能です。
診断と検出を加速: AI で強化された医用画像ワークフローは、より多くの視覚的詳細により、結果を得るまでの時間を短縮します。AI 拡張分析により、人間の目が見逃した異常やパターンにフラグを立てることができます。異種システム間の遺伝子データや患者記録を分析することで、臨床医に疾患の初期兆候を警告し、治療までの時間を短縮することができます。
ケアとモニタリングへのアクセスを向上: AI 対応ウェアラブルは、患者のバイタルを遠隔で追跡し、インテークを自動化することで、遠隔診断時の時間を短縮できます。病院における AI 対応統合プラットフォームは、スタッフにほぼリアルタイムのデータと過去のデータをより多く提供し、ワークフローとケア提供を改善することが可能です。また、仮想看護ステーションを構築し、1 人の看護師が複数の部署や施設にわたり、場合によっては 50 人以上の患者を 1 つのユーザー・インターフェイスでモニタリングできるようにすることも可能です。⁴
患者体験の向上: AI 拡張されたセルフサービス・キオスクにより、患者のチェックイン、スケジュール設定、支払いを効率化できます。AI チャットボットと仮想アシスタントは、患者が診察後のメモからケアのチェック項目を作成したり、重要ではない健康上の質問に対する答えをプロバイダーの資料から検索したりするのを支援できます。
個別化医療: AI は、最も効果的な治療法を予測するためにデータを分析することによって、個人に合わせた治療計画を作成するために使用できます。より大規模に、研究室では、AI 対応システムは膨大な量のデータを分析して病気を診断し、遺伝マーカー、形質、または状態を共有する個人の特定のサブセットに対して、治療法や患者中心のケアをパーソナライズすることが可能です。
研究と発見の加速: 新たな救命治療法を求めて、ライフサイエンスの研究者たちは、インサイト獲得までの時間を加速させ、効率性と生産性の向上を通じて市場投入までの時間を短縮するために、ますます AI に頼るようになっています。AI は、研究開発プロセスの強化、創薬の加速化、臨床試験の最適化、個別化医療の支援を可能にします。

AI に関する考慮事項

AI の活用は大きなメリットをもたらす一方で、見逃してはならない課題やリスクも存在します。

セキュリティーとプライバシー: ヘルスケアは世界で最も規制の厳しい業界の 1 つであり、それには大きな理由があります。医療施設は、非常に多くの保護された医療情報 (PHI) にアクセスし、保存しているという事実が、医療分野で人工知能を採用する際に、一部の管理者の間に慎重さをもたらす可能性があります。しかし、規制の状況により、すでに医療機関にはデータ・ガバナンス・ポリシーが設定されており、AI の使用を開始するための重要な基盤となっています。
バイアス: AI モデルは、バイアスを持つ可能性のある既存のデータに基づいてトレーニングされ、そこから学習します。したがって、AI モデルがそのようなバイアスを受け継ぎ、その後に生成される回答にそれらを伝播させる可能性があります。これに対処するため、説明可能な AI が重視されるようになってきています。これは、組織、意思決定者、データ・サイエンティストに、アルゴリズムが特定の結果に至った経緯について追跡可能なインサイトを提供するものです。アルゴリズムの仕組みを透明化することで、ユーザーは潜在的なバイアスを特定し、変数がどのように結果に寄与するかを知ることができます。説明可能な AI は、多くの場合、医療などの規制産業で必要とされます。
AI の責任ある利用: AI の利用におけるさらなる課題として、倫理的および社会的影響が挙げられます。AI イノベーションのリーダーたちは、透明性、包括性、説明責任を備えた責任ある AI の実践を追求し、AI が社会に及ぼす潜在的な影響について心を配り、AI の進歩が継続的に地域社会を向上させることを確実にするために、協力して取り組んでいます。

ヘルスケアにおける AI のユースケース

AI はすでにヘルスケアとライフサイエンスの分野で活用されていますが、組織はその可能性を探り始めたばかりです。AI が業界全体に価値を提供しているその他の方法をいくつか紹介します。

AIOps

堅牢な IT インフラストラクチャーは、プライバシーとセキュリティーを特に重視するあらゆる医療機関に必要不可欠です。AI は、システムのモニタリング、システム分析、セキュリティー機能の自動化に最適で、IT プロフェッショナルに円滑な運営に必要な情報を提供します。

ヘルスケアにおける AI ガバナンス: ビジネス革新と規制遵守の両立は、すべての人に利益をもたらします。AI は、これまで区分化されていたデータを集約するのに役立ち、臨床医にとってはより明確な画像を作成し、患者にとっては個々のデータをより管理しやすくなります。
AI システムのモニタリング: IT チームは、AI 支援セキュリティー・ソリューションを利用して、サイバーセキュリティー・リスクを事前に特定できます。AI 運用 (AIOps) は、手動モニタリングや自己報告よりも迅速に PC とネットワークの問題を特定し、解決したり、スタッフに警告したりすることで、業務の中断を抑えることができます。

患者ケアにおける AI

患者ケアはヘルスケアの最も重要な側面であり、患者ケアを改善するための AI の使用事例は次々と現れています。早期診断、患者モニタリングの改善、医療画像解析の迅速化は、AI がすでに患者の治療に良い影響を与えている 3 つの分野にすぎません。

予測分析における AI: がんの早期発見が、予後を改善します。膵臓癌は早期診断が困難ですが、診断が遅れると 5 年生存率がはるかに低くなります。AI の新たな用途として、がん病変の早期発見が挙げられます。例えば、膵臓のある上腹部のスキャンを分析することで、非侵襲的スキャンによって、はるかに早い段階で膵臓がんの人体確認 AI 医療診断ができる可能性があります。病変を有する数千人の患者から得られた匿名データを使用してトレーニングされたモデルは、大きな可能性を示しています。病変の発見など特定の目的に合わせたヘルスケアにおけるマシンラーニングは、医療における AI の最も成功した例の 1 つです。
看護における AI: 人口の高齢化と出生率の低下に伴い、現在の医療従事者不足はさらに深刻化すると予想されています。看護における AI は、看護スタッフが多数の患者に対応している間、患者の安全を確保するための遠隔患者モニタリングなどの機会を提供します。
画像処理における AI: 現在、AI の最も一般的な用途の 1 つは、画像処理です。AI はすでに画像処理の分野で広く使用されており、生成 AI がますます強力になるにつれ、新たなユースケースが次々と現れています。MRI、CT スキャン、その他の種類の画像が有用であるためには、膨大な量のデータを処理する必要があります。AI は、画像撮影に必要な時間と患者の被ばく量を短縮し、画像処理にかかる時間も短縮します。

研究室における AI

医療の改善には研究が不可欠です。創薬と疫学は、AI を導入して研究を効率的に加速できる多くの分野の 2 つに過ぎません。

創薬における AI: ゲノミクス研究は個別化医療を再定義し、膨大なデータセットを生み出しています。AI は、ゲノミクス研究が提示する課題に対処すると同時に、データからインサイトを得る科学者の能力も向上させます。
疫学における AI: AI を活用したテクノロジーが疫学に適用されると、感染症の拡大をより正確に追跡し、今後の発生と傾向を予測することが可能になります。現在、AI ツールが、いつ、どこで発生が最も起こりそうかを予測するために使用されています。また、研究者たちは、診断数が増加する前に予防措置を取ることができるよう、公衆衛生上の注意を促すツールの開発にも取り組んでいます。