ヘルスケアにおける人工知能

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AI の恩恵を受けるすべての業界の中で、ヘルスケアはおそらく最も重要かつ関連性の高い業界の 1 つです。

最近の COVID-19 ワクチン開発の取り組みの加速は、AI 主導の医療イノベーションが人間の健康と幸福にとっていかに重要であるかを示す一例にすぎません。とはいえ、新薬の発見は、人工知能によって変革が起こっているヘルスケア業界のほんの一分野にすぎません。

今日のヘルスケアにおける人工知能

研究機関が最近発表した調査レポートによると、医療用人工知能と認知コンピューティングの市場収益は2021年に67億米ドルに達し、年平均成長率は40％になる見込みです。2015年にはわずか8億1,100万米ドルでした。

急成長している分野としては、医療画像診断における AI の使用、病院のワークフローを最適化し医療サービスを強化する AI ベースのソリューション、患者治療の時間、複雑さ、コストを削減するためのユースケースなどが挙げられます。

ヘルスケアにおける AI の 5 つの例:

（１）創薬を加速する人工知能

COVID-19パンデミックに対するワクチン研究者の迅速な対応は、人工知能技術によって支援された。

AI アルゴリズムは、新しい分子の組み合わせの発見の加速、毒性の可能性の追跡、活性メカニズムの特定、その他の創薬アプリケーションにおいて、新たな境地を開拓するのに役立っています。

興味深いことに、モデルナ社の場合、AI はコロナウイルスワクチンの開発を加速し、ビジネスにとって重要な他のシステムやプロセスを自動化するのに役立っています。

（２）人工知能を活用した医療画像解析

効果的な治療と回復には、患者の状態をタイムリーかつ正確に評価することが不可欠です。

この目的のために、AI はケースのトリアージ、つまりケースが緊急か非緊急かを判断することにおいて大きな進歩を遂げました。たとえば、放射線科医や心臓専門医は、AI ベースのソリューションを使用して画像やスキャンを自動的に確認しています。これにより、重要な洞察を迅速に特定し、緊急の状況を優先順位付けできるようになります。

AI 支援診断画像診断は、医療における AI の最も有望な臨床応用の 1 つとして広く考えられています。

（３）人工知能は医療費を削減する

COVID-19パンデミックのような危機においては、緊急性から医薬品開発のスピードが大きな懸念事項となります。

通常、医薬品の研究と発見の予算は、実験関連の活動とプロセスに大きく割り当てられます。分子とタンパク質の結合などの複雑なプロセスは、畳み込みニューラル ネットワークなどの人工知能技術を使用して自動的に予測できます。 AI 対応ソリューションは、研究者チームが独自に行うよりも速く、大量の実験測定からのヒントや信号を分析できるため、安全で効果的な薬剤候補をより短時間で、大幅にコストを削減して特定できます。

その他のイノベーションは、コスト削減策として長期的な有効性を向上させます。たとえば、デジタル ピルなどのソリューションでは、パーソナライズされた AI ベースのツールと標準的な投薬処方を組み合わせて、患者の投薬に対する反応を改善し、服薬遵守を高め、慢性的な投薬管理を改善します。

（４）人工知能を活用したメンタルヘルス治療

ユーザーのメンタルヘルスを管理し、強化するための、iOS および Android 向けの AI 搭載アプリが多数提供されています。

人気があるにもかかわらず、これらのソリューションのほとんどは消費者向けの品質であり、モバイル デバイスに限定されています。最近、Kernel などの企業から、AI/機械学習を使用して人間の脳を定量化して理解し、より正確なメンタルヘルスの評価と治療を行う医療グレードのソフトウェア/ハードウェア ソリューションが登場しています。

Google の DeepMind Health も、機械学習とシステム神経科学を組み合わせて人間の脳を模倣したニューラル ネットワークを構築する技術を開発しました。 Google はまた、臨床医、研究者、患者と協力して、AI 技術を応用し、現実世界の医療問題の解決に取り組んでいます。

（５）人工知能ががんをより正確に診断

がんは人類の死亡原因の第 1 位であり、多くの腫瘍学関連の AI ソリューションが、研究者ががんの診断と治療における多面的で複雑な課題に対処するのに役立っています。

PathAI などの企業は、病理学者がより正確な診断を下し、高度に個別化されたがん治療のための効果的な方法を開発するのに役立つ機械学習ベースのソリューションを開発しました。

AI を活用した乳がんスクリーニングは、高度なコンピューター画像処理と機械学習を活用した疑わしい特徴の検出および悪性腫瘍の可能性の予測を組み合わせた、医療のもう一つの活発な分野です。例えば、オランダの企業であるスクリーンポイント・メディカルは、乳がんのX線写真を評価する同社のAIシステムは、乳がんのX線写真を撮影する放射線科医よりも優れた診断を提供できると述べている。

AIヘルスケアソリューションプロバイダーは、分子レベルでもがんと闘っています。たとえば、ドイツのバイオテクノロジー開発企業 Evotec は最近、AI 創薬企業 Exscientia と提携し、AI 技術を低分子創薬に応用しました。両社は、新たな抗がん分子の第1相臨床試験の開始を発表した。