AIとヘルスケアの未来

先進国と発展途上国は、前例のない人口動態の変化に直面しています。変化は、世界最大の国々で最低限の出生率に達し、数十億人の労働者が退職の準備をしています。

研究者と政策立案者は、過去20年間で、高齢化する人口の医療費の増加に対処する方法を積極的に探してきました。全体的に、AIは最も有利な解決策とみなされています。

AIは、基本的なタスクを自動化し、多くの場合、高価な人間の介入の必要性を除去するだけでなく、患者にプライバシーと裁量を与えることができます。また、マシンラーニングにより、今日に導入された実装は時間の経過とともに改善し、将来に生じる可能性のある新しい課題に適応することができます。

この記事では、ヘルスケアにおけるAI/ML技術のいくつかの可能な応用について説明します。以下に記載されているものは、近い将来に実現するものであり、2026年までに440億ドル規模になることが予想されているヘルスケアのAI市場の一部になる可能性が高いです。予想されているヘルスケアのAI市場の一部になる可能性が高いです。

効率化された医薬品開発

医薬品業界は、毎年、研究開発に約100億ドルを費やしています。ビッグデータ分析ツール、ニューラルネットワークなどの適用により、このプロセスに関わる多くのコストを削減できます。これらのツールは、医薬品の構造を分類するデータベースに適用できます。

この戦略は、時間が重要な状況、たとえばパンデミックの際に特に有望です。2015年、東アフリカでのエボラ出血熱の際、トロント大学はAIを使用して医薬品化合物のデータベースを迅速に処理しました。従来、数か月または数年かかると考えられていた治療の発見は、1日以内に達成されました。

AI分析は、よく報告されているように、COVID-19ワクチンと治療の開発にも重要でした。新しいウイルス株が現れるにつれて、同様の技術が継続的に適用されています。

自動化された医療文書化

大多数のクリニックと病院の記録がすでにデジタル形式で保存されているため、EHR（電子ヘルスレコード）はヘルスケアで重要な役割を果たしています。この技術により、患者記録へのアクセスがより簡単、迅速、かつ安価になりましたが、医療文書化の実際のデジタル化は、時間が限られているヘルスケア提供者にとって重大な負担を表す可能性があります。

自然言語処理（NLP）技術は、医療データの収集と保存に関連する多くのプロセスを合理化できます。音声認識と音声入力ソフトウェアは医学では新しいものではなく、提案が行われており、医療専門家と患者とのやり取りの全容を文書化および分析するためのAIアルゴリズムの適用が行われています。

この技術の1つの提案された実装は、医療専門家が着用するカメラで録画されたビデオを処理するためにAIとマシンラーニングを使用することです。実質的には、これは今日の多くの警察官が着用するボディカメラと似ています。収集された情報は、さらに分析するために他の医療データと迅速にインデックス化および組み合わせることができます。

セルフィー診断

世界の某些地域では、健康クリニックや病院が少ないか、ない場合があります。他の地域では、忙しい1日のスケジュールから時間を取り出して、ルーティンネックアップのために医師に会うことは、不必要な手間のように思えるかもしれません。どちらの状況に住んでいる人にとっても、深刻な状態は、時には手遅れになるまで発見されません。

幸いなことに、最も遠隔地に住む人でも、すでに強力な診断ツールを持っています。彼らのポケットの中のスマートフォンです。携帯電話カメラの画像の品質は毎年向上しており、技術の製造コストも低くなっています。携帯電話で撮影された画像は、AIアルゴリズムによって分析するのに十分な品質です。

すでに、臨床級の画像が利用できない地域の医師は、患者を分析するために携帯電話で撮影された写真を使用し始めています。実際、機械学習を搭載したスマートフォンは、90%という高い精度で皮膚がんや黒色腫を診断するために使用されています。消費者向けのアプリも、ユーザーが自分で体の皮膚の変化を検出できるものが市場に出てきています。

同様の技術が眼科にも適用されています。糖尿病患者における網膜症を写真分析によって検出するためのアルゴリズムが開発され、アメリカFDAによって承認されています。

チャットボット対応のテレメディシン

誰しもが、プライベートにしたいことがあります。健康はその1つです。同僚や上司と医療問題について話すことには、当然、慎重さが必要です。ただし、医療専門家と話すことさえ、恥ずかしいと感じる人もいます。

チャットボットは、このような患者にとって解決策を提供する可能性があります。この技術は、すでにテレメディシンでアポイントメントのスケジューリング、処方の更新、トライアージュに活用されています。また、基本的な自己管理型ヘルスケアについてのアドバイスが必要な個人との関わり方を調査するために活用されています。

実際、研究者は、イギリスで、チャットボットは、性感染症などの恥ずかしい健康状態を持つ患者にとって、第一の選択肢になると考えているようです。匿名性が高まれば、患者は、無視すると大きな問題になる可能性のある問題について助言を求める可能性が高くなります。

結論

この記事で説明したヘルスケアにおけるAIのユースケースは、実際に可能なもののごく一部です。メドテック開発の次の10年間に、多くの革新的な発見が見られるでしょう。今日ではまだ理論的なものですが、これらの発見のいくつかは、将来にわたって実現する可能性があります。

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