ヘルスケアにおける AI: 注目すべき 3 つのトレンド

COVID-19 パンデミック、メンタルヘルス危機、医療費の高騰、人口の高齢化により、業界のリーダーたちは医療用の人工知能 (AI) アプリケーションの開発に躍起になっています。ベンチャーキャピタル市場からのシグナル: 40 社以上のスタートアップ企業が、業界向け AI ソリューションの構築に 2,000 万ドル以上を調達しました。しかし、AIは実際に医療にどのように活用されているのでしょうか?

2022 年のヘルスケア AI 調査では、ヘルスケア AI を定義する課題、成果、ユースケースをより深く理解するために、世界中の 300 人を超える回答者を対象に調査が行われました。この調査は2回目で、結果に大きな変化はありませんが、今後数年間に医療AIがどのように発展していくかを予感させる興味深い傾向がいくつか示されています。この進化には肯定的な側面（AI の民主化）もありますが、他の側面（攻撃対象領域の拡大）はあまり刺激的ではありません。

企業が知っておくべき 3 つのトレンドは次のとおりです。

1. ノーコードツールによるAIの使いやすさと民主化

ガートナーは、2025 年までに企業が開発する新しいアプリケーションの 70% がノーコードまたはローコード テクノロジを使用するようになると予測しています (2020 年の 25% 未満から増加)。ローコードはプログラマーの作業負荷を簡素化できますが、データサイエンスの介入を必要としないノーコードソリューションは、企業やその他の分野に最も大きな影響を与えます。

だからこそ、AI の使用が技術職からドメイン専門家自身へと明確に移行しつつあるのを見るのは、とてもエキサイティングなことです。

ヘルスケア業界にとって、これはヘルスケアにおける AI 調査の回答者の半数以上 (61%) が臨床医をターゲット ユーザーとして挙げ、次いでヘルスケア保険者 (45%)、ヘルスケア IT 企業 (38%) が続くことを意味します。これは、ヘルスケア向け AI アプリケーションへの大幅な開発と投資、およびオープンソース テクノロジの利用可能性と相まって、より広範な業界での採用にとって良い前兆となります。

ヘルスケアの場合、ヘルスケアにおける AI に関する調査回答者の半数以上 (61%) が臨床医をターゲット ユーザーとして挙げており、続いてヘルスケア保険者 (45%)、ヘルスケア IT 企業 (38%) となっています。これは、ヘルスケアに特化した AI アプリケーションへの大幅な開発と投資、およびオープンソース テクノロジの利用可能性と相まって、業界でのより広範な採用を示唆しています。

これは重要なことです。Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールと同様に、医療従事者にコードを渡すことで、AI が向上します。テクノロジーがより利用しやすくなるだけでなく、ソフトウェアの専門家ではなく医療の専門家が主導権を握るため、結果の正確性と信頼性も高まります。こうした変化は一夜にして起こったわけではありませんが、AI の主なユーザーとしてのドメイン専門家の増加は大きな一歩です。

2. ツールはより洗練され、テキストはより便利になっている

その他の心強い調査結果としては、AI ツールの進歩と、特定のモデルをさらに深く探求したいというユーザーの要望が挙げられます。 2022 年末までにどのテクノロジーを導入する予定かを尋ねたところ、調査に参加したテクノロジー リーダーは、データ統合 (46%)、BI (44%)、NLP (43%)、データ注釈 (38%) を挙げました。現在、テキストは AI アプリケーションで使用される可能性が最も高いデータの種類であり、自然言語処理 (NLP) とデータ注釈に重点が置かれていることから、より洗練された AI 技術が増加していることが示唆されています。

これらのツールは、臨床意思決定支援、新薬の発見、医療政策評価などの重要な活動をサポートします。パンデミックが始まって2年が経ち、新たなワクチンの開発や、大規模な事態発生後の医療システムのニーズをより良くサポートする方法の発見など、これらの分野での進歩がいかに重要であるかが私たちには明らかです。これらの例から、ヘルスケアにおける AI の使用は他の業界とは大きく異なり、異なるアプローチが必要であることも明らかです。

したがって、テクノロジーリーダーと成熟した組織の回答者の両方が、ローカルにインストールされたソフトウェア ライブラリまたは SaaS ソリューションを評価する際に、医療固有のモデルとアルゴリズムの可用性を最も重要な要件としてランク付けしたことは驚くことではありません。ベンチャーキャピタルの状況、市場における既存のプロファイル、AI ユーザーからの需要から判断すると、ヘルスケアに特化したモデルは今後数年間で成長するでしょう。

3. セキュリティ上の懸念が高まる

過去 1 年間に AI が成し遂げたあらゆる進歩により、新たな攻撃ベクトルも数多く生み出されました。回答者に AI アプリケーションの構築にどのような種類のソフトウェアを使用するかを尋ねたところ、最も人気のある選択肢は、ローカルにインストールされた商用ソフトウェア (37%) とオープンソース ソフトウェア (35%) でした。最も注目すべきは、昨年の調査と比較してクラウドの使用が減少していることです。

12% (30%)、おそらくデータ共有に関するプライバシーの懸念によるものと思われます。

さらに、回答者の大多数 (53%) は、サードパーティやソフトウェア ベンダーの指標ではなく、独自のデータを使用してモデルを検証することを選択しました。成熟した組織の回答者 (68%) は、内部評価を使用し、モデルを自ら適応させることを明らかに好んでいます。さらに、医療データの取り扱いに関しては厳格な管理と手順が設けられており、AI ユーザーは可能な限り社内で運用を維持したいと考えていることは明らかです。

しかし、ソフトウェアの好みやユーザーによるモデルの検証方法に関係なく、医療セキュリティの脅威が増大すると、大きな影響が生じる可能性があります。他の重要なインフラサービスが課題に直面している一方で、医療における侵害の影響は評判や金銭的損失だけにとどまりません。データの損失や病院機器の改ざんは生死を分ける可能性があります。

開発者や投資家がテクノロジーを日常のユーザーに届けようと努力するにつれ、AI はさらに大きな成長を遂げる態勢が整っています。しかし、AI がより広く利用されるようになり、モデルやツールが改良されるにつれて、安全性、信頼性、倫理が重要な焦点となるでしょう。今年、ヘルスケアにおける AI のこれらの分野がどのように発展し、それが業界の将来にどのような意味を持つのかを見るのは興味深いでしょう。