医療AIの将来に注目すべき3つのトレンド

COVID-19の流行、メンタルヘルスの危機、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に特化した人工知能（AI）アプリケーションの開発を急いでいます。一つの兆候はベンチャーキャピタル市場から来ています。40 社以上のスタートアップ企業が、業界向けの AI ソリューションを構築するために多額の資金 (2,000 万ドル以上) を調達しています。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 年のヘルスケアにおける AI に関する調査では、ヘルスケアにおける 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 人を超える回答者に質問しました。 2 年目も結果は劇的には変化していませんが、今後数年間の展開を予感させる興味深い傾向がいくつか示されています。この進化は、ある意味ではプラスですが (AI の民主化)、他の側面はそれほど魅力的ではありません (攻撃対象領域の拡大)。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. ノーコードツールを活用してAIをアクセスしやすく民主化する

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 エキスパートへと飛躍していくのを見るのは、とてもエキサイティングなことです。

ヘルスケアの場合、ヘルスケアにおけるAIに関する調査の回答者の半数以上（61%）が、臨床医がターゲットユーザーであると考えていることを意味します。続いて、ヘルスケア支払者（45%）、ヘルスケアIT企業（38%）が続きます。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、より幅広い業界でのアプリケーションを示唆しています。

これは大きなことです。Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールと同じように、コードを医療専門家の手に渡すことで、AI がさらに向上するでしょう。この技術は使いやすくなるだけでなく、医療専門家（ソフトウェアの専門家ではない）が実行できるため、より正確で信頼性の高い結果も得られます。こうした変化は一夜にして起こるものではありませんが、AI のコアユーザーがドメインの専門家として成長することは、間違いなく大きな前進です。

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に関連しています。 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%)、ビジネス インテリジェンス (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、臨床上の意思決定、新薬の発見、医療政策の評価などの重要な活動をサポートできます。 COVID-19パンデミックから2年が経過し、新たなワクチンの開発や、大規模災害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の重要性は明らかです。これらの例から、医療業界における人工知能の活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わかります。

したがって、既存の組織の技術リーダーと回答者の両方が、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。ベンチャー資金調達の状況、市場にある既存のライブラリ、AI ユーザーのニーズから判断すると、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. 安全とセキュリティの問題が増大している

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、クラウド サービスの使用が昨年の調査 (30%) と比較して 12 パーセント ポイント減少したことです。これは、データ共有に関するプライバシーの懸念によるものと考えられます。

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 ベンダーの指標に頼るのではなく、独自のデータを利用してモデルを検証することを選択しています。成熟した組織の回答者（68%）は、内部評価および自己調整モデルの使用を明確に好むと回答しました。同様に、医療データの取り扱いには厳格な管理と手順があるため、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るのは明らかです。

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、人工知能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善されるにつれて、安全性、セキュリティ、倫理が重要な焦点になるでしょう。ヘルスケアにおける AI のこれらの分野が今年どのように発展し、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。

出典: www.cio.com