医療における人工知能とは

最近のコンピューター・サイエンスと情報科学の進歩により、人工知能（AI）は急速に現代のヘルスケアに不可欠な存在になりつつあります。AIアルゴリズムやAIを活用したその他のアプリケーションは、臨床現場や進行中の研究において医療専門家をサポートするために使用されています。

現在、医療現場におけるAIの最も一般的な役割は、臨床意思決定支援と画像分析です。臨床意思決定支援ツールは、患者に関連する情報や研究に医療従事者が迅速にアクセスできるようにすることで、治療、投薬、メンタルヘルス、その他の患者のニーズに関する意思決定を支援します。医療画像処理では、CTスキャン、X線、MRIなどの画像をAIツールで分析し、人間の放射線科医が見逃す可能性のある病変やその他の症状を見つけています。

新型コロナウイルス感染症の拡大が多くの医療システムにもたらした課題により、世界中の多くの医療機関が、患者のモニタリングを支援するために設計されたアルゴリズムや新型コロナウイルス感染症患者をスクリーニングするためのAI搭載ツールなど、AIを活用した新しいテクノロジーの実地テストを開始するようになりました。

これらのテストに関する研究と結果は、現在も収集・分析が進められており、医療におけるAIの利用に関する全体的な基準も、まだ確立されていません。しかし、AIが臨床医、研究者、そして患者にもたらすメリットは着実に広がっています。現時点では、AIが現代医療を支え、その姿を形作るデジタル・ヘルス・システムの中核となることはほぼ間違いないでしょう。

研究のペースを加速したり、臨床医がよりよい意思決定を行えるように支援したりするなど、AIが医療の実践にプラスの影響を与える方法は数多くあります。

ここでは、AIの活用例をいくつかご紹介します。

人間とは異なり、AIは眠る必要がありません。機械学習モデルは、重症患者のバイタルサインを監視し、特定のリスク要因が高まった場合に臨床医へ警告を発するために利用できます。心臓モニターなどの医療機器はバイタルサインを追跡できますが、AIであればそれらの機器からデータを収集し、敗血症などのより複雑な状態を探すことができます。IBMのあるお客様は、重度の敗血症を75％の精度で検出できる未熟児の予測AIモデルを開発しました。

仮想AI支援により、精密医療のサポートが容易になる可能性があります。AIモデルは好みを学習して保持できるため、AIは患者に24時間いつでもカスタマイズされたリアルタイムの推奨事項を提供できる可能性があります。新しい担当者に代わるたびに同じ情報を繰り返し伝える必要はなく、医療システムでは、患者の病歴、好み、個人のニーズに基づいて質問に答えるAI搭載のバーチャル・アシスタントに患者が24時間いつでもアクセスできるようにすることができます。

AIはすでに医療画像診断で重要な役割を果たしています。研究によると、人工ニューラル・ネットワークを搭載したAIは、乳がんやその他の疾患の兆候を検出するのに人間の放射線科医と同じくらい効果的です。臨床医が病気の早期兆候を見つけるのに役立つだけでなく、AIは患者の病歴の重要な部分を検出し、関連する画像を臨床医に提示することで、臨床医が追跡しなければならない膨大な数の医療画像をより管理しやすくするのにも役立ちます。

臨床試験では、患者の転帰に医療コードを割り当て、関連するデータ・セットを更新する作業に多くの時間が費やされます。AIは、医療コードをより迅速かつインテリジェントに検索することで、このプロセスをスピードアップするのに役立ちます。IBM Watson Healthを活用しているお客様2社は最近、AIを使用することで医療コードの検索回数を70％以上削減できると報告しています。

創薬は、医薬品開発の中でも最も時間がかかり、コストがかかる部分です。AIは、主に2つの方法で新薬開発のコストを削減できます。より優れた医薬品設計の作成と、有望な新しい医薬品の組み合わせの発見です。AIを使用すれば、ライフ・サイエンス業界が直面しているビッグデータの課題の多くを克服できます。