ヘルスケアAI導入のボトルネック

すべての業界には、人工知能を統合する機会がある。ヘルスケア業界は、慎重さと懸念をもって、AIが他の業界に新しい収益と生産性の高みへと導いているのを遅れて追っている。

ヘルスケア業界がAI導入を望まない理由は、無限のデータを持つことが患者をよりよく診断し、ヘルスケア施設での運用コミュニケーションを合理化できるにもかかわらず、どこにあるのか。業界が包含するすべてのもののため、移行は多くの人々が考えるよりも複雑である。

巨大なデータ表面

電子ヘルスレコード（EHR）は、保険データベース、医療レコード、放射線検査画像など、数えきれない電子的な景観を包含している。また、まだデジタル化されていない多くの医療メモがあり、AIが最も洞察力のある情報を見つけることができる。しかし、ヘルスケア業界の競争的で機密的な性質により、このデータは同じシロに集まらない。

これらのデータをリンクすることは時間がかかり、費用がかかる。また、多くの独立したヘルスケア施設は、機械学習アルゴリズムに情報を提供するために協力することをためらっている。彼らはデータを渡す努力に対して補償を求めている。

個人を特定できる情報（PII）と保護されたヘルス情報（PHI）は、デリケートなリソースである。ヘルスプライバシー規制に従いつつAIのデータセットを提供するのは、グレーゾーンである。逆に、AIは常に最新のコンプライアンスを維持できるため、慎重な情報入力がこの道を安全に進むのを助けることができる。

しかし、業界がこのハードルを克服すれば、AIのデータセットはすべての既知の治療、処方、改善計画をすべての現在の医療状況に対して知ることができる。業界はこの巨大な情報の広がりをどうやって克服できるのか。規制が鍵である。

ヘルスケアにおけるAIには、ほとんど政府による基準がない。基準を設けると、最も著名な病院でも、時間とリソースをこの取り組みに割く際に懸念が軽減される。規制機関とヘルスケア施設の共同で、基準を設定する必要がある。新しいAIトレンドである予測分析とセキュリティの強化の試行錯誤は時間がかかるが、基準は調和と動機を生み出し、業界の懸念を除去する。

患者からの懐疑

AIは業界で十分に使用されていないため、患者からのフィードバックが十分ではない。AIが診断または回復計画を提供する際に患者がどう反応するかは、ヘルスケアAI導入の初期段階ではわからない。専門家の中には、人間の医師がこの情報転送のために口pieceとなることを要求する人もいる。

人間の医師よりも正確性が高いAIを持つことができるにもかかわらず、人々は技術が人間を置き換える世界に慣れていない。AIは医師を古いものにはしない——人間の影響が常にAIの決定に対して第二の意見を提供できる。

また、実装後、人々は効率性と正確性を確保するためにAIを教え、微調整する——これは、ヘルスケアAIがデータに圧倒されるという関連するハードルを克服する。人間の管理がデータスケーリングと入力を管理し、偽の、古い、または不要な情報が決定を偏らせたり、誤った情報をもたらしたりしないようにする。

患者は、医師がこれを患者に伝える場合、より安心できるかもしれない。研究者は、反応と信頼性を測定するために、患者にAIをより多く露出させる必要がある。ただし、相互作用を通じてのみ、潜在的な利点——待ち時間の短縮、処方の迅速化、診断の精度の向上、バーンアウトを最小限に抑えるためのスタッフのバランス——を見出すことができる。これは特に有益である可能性がある。なぜなら、36%のケア提供者が仕事が非常にストレスが高いと回答しているからである。

AIでオーバーヘッドを削減することで、下から中位の病院は数千ドルを節約できる。これにより、彼らはより専門的なスタッフや優れた設備に投資して、ヘルスケアの新しい未来に向けて進むことができる。患者は、前方に展開する変化の良い影響を見れば、考えを変えるかもしれない。

AIの意思決定の未知数

人間は、AIに何のデータを入力しているかを知っているが、AIはまだ予測や仮定を行い、驚かされることがある。プログラマーやエンジニアは技術的な側面を説明するために存在するが、AIがデータポイント間をどのように接続するかは、まだいくつかの点で不明確である。

この概念は、説明可能性と呼ばれる。質問は、人間がAIがどのようにして解決策に到達したかを理解できない場合、臨床医はAIリソースとどうやって強力な関係を築くことができるか、というものである。特に、人間が歴史上にない解決策に到達した場合に。AIは、治療法、症状、診断の飛躍を特定することができる。人間の認識を超える。

研究者は、これがどのように機能するか、そして医療専門家がAIリソースと強力な関係を築く方法を発見したい。人間がAIがどのようにして不可能な解決策に到達したかを理解できない場合、機関はそれを信頼性を持って実装することができるか。さらに研究がこのボトルネックを解決することで、AIの処理を明確にする。

しかし、研究と並行して、AIに対する人間の認識と仮定の書き換えは別の解決策である。AIは誤った等価性や決定を下すことができるが、その正確な予測の能力は根拠のないものではない——数多くの人間の研究と貢献がヘルスケアAIを情報に基づいている。この認識が正常化されると、ヘルスケアにおけるAIの導入はよりスムーズになる。

ヘルスケアにおけるAIへの抵抗

AIのような革新的なインフラストラクチャの導入は、ヘルスケアの実践者が業界について考える方法を変える。すべての技術的変化には、セクターとその患者に利益をもたらす方法を明らかにし、道路上の障害や法的問題をできるだけ避けるために、前向きで積極的な議論が必要である。

巨大な論争やAIの実装に伴う労力に直面することを誰もが望まないため、巨大な躊躇が存在する。しかし、正しく利用される場合、AIはヘルスケアを、より効果的で正確に人間をケアする新しい時代に導くことができる。患者とスタッフの全世界の生活の質を向上させる。