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。世界最大の国々では、出生率が最低水準に達し、数十億人の労働者が退職する準備をしています。

研究者や政策立案者は、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求し始めました。全般的に、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。さらに、機械学習により、今日導入される実装は時間の経過とともに改善し、将来発生す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テクノロジー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はなく、2026年までに440億ドルに達する予定のヘルスケア人工知能市場の一部になります。

効率化された医薬品開発

毎年、医薬品業界は、研究開発に約100億ドルを費やしています。このプロセスに関連する多くのコストは、ニューラルネットワークを含むビッグデータ分析ツールを、潜在的な医薬品成分の分子構造を分類するデータベースに適用することで削減できます。

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。

これまでによく報告されているように、AI分析は、過去1年半でCOVID-19ワクチンと治療の開発にも不可欠でした。新しいウイルス株が現れるにつれて、同様のテクノロジーが継続的に適用されています。

自動化された医療文書化

ほとんどのクリニックと病院の記録は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）はヘルスケアにおいて重要な役割を果たしています。ただし、医療文書のデジタル化は、時間が足りないヘルスケア提供者にとって、重大な負担を意味する可能性があります。

自然言語処理（NLP）テクノロジーは、医療データの収集と保存に関連する多くのプロセスを効率化できます。医療では既にボイスレコグニションとDictationソフトウェアが使用されていますが、提案が医療専門家と患者とのやり取り全体を文書化および分析するためのAIアルゴリズムの適用に向けてなされています。

このテクノロジーの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撮影されたビデオを処理するためにAIと機械学習を使用することです。実際、今日警察官が着用するボディカムと非常に似ています。ビデオで収集された情報は、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結合できます。

セルフィー診断

世界の某所では、ヘルスクリニックや病院がほとんどありません。他の場所では、日々の忙しい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も、深刻な病状が発見されるのは、多くの場合、手遅れになるまでです。

幸いなことに、今日、ほとんどの人はすでに強力な診断ツール、つまりスマートフォンを持ち歩いています。携帯電話カメラの画像の品質は毎年向上し、生産コストも低くなっています。携帯電話で撮影された写真は、AIアルゴリズムによって分析することができます。

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ています。実際、機械学習を活用したスマートフォンは、皮膚がんや黒色腫を、90%という高い精度で診断するために使用されています。消費者向けのアプリは、ユーザーが自分で体の皮膚の変化を検出できるようになっています。

同様のテクノロジーが眼科にも適用されています。アメリカFDAによって承認されたアルゴリズムは、写真分析によって糖尿病患者に網膜症を検出することができます。

チャットボットを活用したテレメディシン

誰しもが、他の人から隠したいことがあります。多くの人にとって、健康はその1つです。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、これらの患者にとって解決策を提供する可能性があります。このテクノロジーは、すでにテレメディシンで予約のスケジューリング、処方のリフィル、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を必要とする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、STDなどの恥ずかしいと感じる健康状態を持つ患者にとって、第一の選択肢となるだろうと発見しました。より匿名性の高い環境では、患者は、無視されたままになる可能性のある問題についてより頻繁に助けを求めるようになります。

結論

この記事で説明されているヘルスケアにおけるAIのユースケースは、実現可能なもののごく一部に過ぎません。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。その多くは、今日ではまだ理論的なものです。

重要な点は、理論を現実化する能力です。Daigerでは、AIと機械学習に関連する理論的なアイデアを、ビジネスに価値を追加する実行可能なソリューションに変えることを専門としています。詳細については、ご連絡いただくか、ウェブサイトをご覧ください。