人工知能が世界の医療を変える：展望

人工知能(AI)は 、世界の医療を再定義しつつある。電子カルテ、画像保存通信システム、病院管理情報システム、保険請求記録、患者調査などから収集される医療データの増大は、効果的なAIモデルの迅速な策定を可能にしている。

電子カルテ、IoT機器、医学文献から得られるテキストデータは、AIによる診断、意思決定支援、研究に貴重な情報を提供する。医療画像システムも同様の用途がある。手術や患者モニタリングの動画も、技術評価、手術ボットのトレーニング、既存の品質パラダイムの改良のために分析できる。音声記録からのデータは、音声関連の異常診断に活用でき、自動文書化手順や患者との対話分析を可能にする。人間のジェスチャーをAIで分析することで、無菌処置中の医療機器や画像をハンズフリーで操作したり、理学療法中の患者の運動機能を評価したりすることができる。可能性はまさに無限だ。

臨床行為の最適化以外にも、AIは医療業界で多方面に応用できる。AIは、より良い医療管理のために業務ワークフローを合理化し、適切な候補者の識別を強化することで患者募集を支援し、臨床試験プロセスを最適化するのに役立つ。したがって、今日のヘルスケアにおけるAIの応用可能性は、新製品開発から製造、オペレーション管理、そしてユーザートレーニング、コンプライアンス対応、資産メンテナンスの予測など、製品開発ライフサイクルを横断している。

ここでは、AIを活用することで将来性のあるヘルスケア分野のトップ7を紹介する。

AIを活用した診断

AI対応電子カルテ（EHR）は、患者の徴候、検査報告、病歴、家族歴、センサーからのデータに基づいて、診断の示唆、疾病リスク、進行経路に関する貴重な洞察を提供することで、すでに臨床医をサポートしている。

医療画像の分野では、AIは、スマートな画像のセグメンテーション、画質の向上、疾患の早期発見、画像のトリアージ、レビュー、レポーティングに貢献することで、放射線科医がより正確で迅速な診断を行うことを可能にしている。

AIはまた、病理学的スライドや乳頭塗抹スクリーニングの解釈を迅速化し、結果までの時間や熟練者の必要性を削減し、主観的要因による偏りを克服するのに役立ちます。疾病診断では、AIは早期の疾病特定を可能にし、死亡率、罹患率、医療費全体の削減につながる。

精密医療

FDAは精密医療を「人々の遺伝子、環境、ライフスタイルの違いを考慮し、病気の予防と治療を調整する革新的なアプローチ」と定義している。AIを使用することで、より具体的な根本原因を特定し、個人のライフスタイル、病歴、家族歴、ゲノム、その他の要因に基づいてパーソナライズされた介入計画を立てることができる。

そのような例のひとつが、がんの不均一な性質をターゲットにしたものだ。分子腫瘍特性、ゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクス、その他多くの重要な変数を捉えた膨大な生物学的データセットは、AIモデルによって解析され、患者特有の変異が特定される。そして導き出された結果は、患者に特化した治療法の考案に利用される。

このように、「画一的」から「的を絞った」アプローチへの転換は、試行錯誤を最小限に抑え、治療効率を向上させ、健康転帰を改善する可能性を秘めている。

患者エンゲージメントと治療アドヒアランス

AIを活用したバーチャル・アシスタント・ツールは、患者との関わりや、問い合わせへの対応、予約、健康増進情報の提供に活用されている。

服薬アドヒアランスは、健康状態を良好に保ち、抗菌薬耐性を予防するために極めて重要です。AIは、コンピュータ・ビジョンを搭載したスマートフォンのカメラとともに、患者が薬を適時に正しく摂取しているかどうかを検証するのに役立ちます。このようなリアルタイムのモニタリング方法は、自己申告や錠剤数のチェック、そして単純なリマインダー通知よりも優れた結果を示している。

管理・薬事

AIは予約スケジューリング、請求プロセス、保険請求処理に活用できる。予測分析は、リソース配分や需要予測に役立ち、全体的な業務効率を向上させる。AIは、データ抽出、データ検索、医療コーディング、データの正確性確保などの作業を自動化することで、医療記録の管理を支援する。この技術は、潜在的な規制リスクや逸脱を特定するためのデータの継続的モニタリングにも利用できる。その後、監査レポートを最小限の手作業で作成し、問い合わせへの迅速な対応を促進することができる。

集団健康管理

公衆衛生や地域医療の専門家は、疾病の予防に継続的に取り組んでいる。AIを活用することで、人口統計や医療特性に基づいて集団をコホートに分類し、疾病リスクを特定したり、データ主導型の公衆衛生イニシアチブを提案したり、患者向けにパーソナライズされた教材を作成し、医療情報を翻訳することで言葉の壁を乗り越えるなど、病状や治療法の選択肢を概説することで、ターゲットを絞った地域社会への働きかけを可能にすることができる。

医療機器の予知保全

資産の予知保全の概念は、さまざまな医療機器の効率と信頼性を向上させるために活用できる。センサーからの履歴データを分析してパターンを特定し、異常を検出し、将来起こりうる故障を予測することで、患者ケアに影響が出る前に事前に対処することができる。メンテナンス作業の優先順位を適宜設定することで、ダウンタイムを最小限に抑え、機器の性能を最適化し、コストを削減し、患者の安全性を高めることができます。

創薬

AIは、臨床試験やその他の実世界の情報源から得られた大規模なデータセットを分析し、特定のターゲットに効果がありそうな新しい分子や化学構造を特定するために使用できる。AIアルゴリズムによって仮想化合物を生成し、イン・シリコ、すなわち実験室ではなくコンピュータ・シミュレーションで試験することで、コストを削減しながら医薬品開発の旅を加速することができる。

今日のヘルスケア・データの流れは、その膨大な量、多様性、速度によって特徴づけられる。これはチャンスであると同時に、特に効果的な管理と分析を確保する上での課題でもある。AIが進化を続け、ヘルスケアのワークフローへの統合が進むにつれて、データのプライバシー、セキュリティ、規制コンプライアンスに関する問題に対処することが不可欠になる。アルゴリズムが安全で信頼性が高く、医療基準に準拠していることを保証することは、極めて重要である。

AIは、患者ケアの向上、診断の強化、より効率的な医療提供のパラダイムを可能にし、世界のヘルスケアの未来を変革する上で重要な役割を果たすだろうと感じている。テクノロジーと医療が交差することで、医療提供のあり方を変革し、世界中の患者や介護者にとって、より個別化され、利用しやすく、効果的な医療を実現する可能性がある。

ヘルスケアの#engineerthechangeを一緒に実現しましょう！