集中治療室における人工知能の未来

他の業界と同様に、ヘルスケアにおける AI の応用と議論は幅広く行われています。 AIはすでに診断の分野で正確な作業を実現しており、今後も医療分野で重要な役割を果たすことが期待されています。しかし、患者の状態を長期にわたって検査し、治療の推奨を計算できるように AI をトレーニングするには課題があります。

このテクノロジーは、幅広いデータをどのように活用するのでしょうか?

集中治療室では、さまざまなデータが24時間体制で収集されます。患者は常時医学的監視下に置かれています。医師はこれらの法則を観察して、特定の結論を導き出します。

ほとんどの場合、彼らは ICU で最適なケアを提供するために考慮しなければならないパラメータに精通しています。ここで、コンピューターを使用すると、さらに多くのパラメーターにアクセスできるため、驚くべき効果が得られます。

コンピューターはどのようにして計画エージェントになることができるのでしょうか?

たとえば、多数の画像を、腫瘍を示す画像と、腫瘍は示さず、むしろ時間の経過に伴う変化の進行、つまり特定の患者が経験する可能性のある進行を示す画像に分割します。数学的には、それはまったく別のことです。医学界ではこの分野の研究はほとんど行われていません。

ここで、コンピューターはエージェントとして機能し、独立した決定を下すことができます。患者が健康であればコンピュータは「報酬」を与えられ、状態が悪化すれば「罰」を受ける。さらに、コンピューターは、適切なタイミングでアクションを実行することで仮想的な「報酬」を増やすようにプログラムされています。したがって、広範な医療データを使用することで、多くの場合、高い成功確率で戦略を自動的に決定できます。

人工知能と人間

この文脈における AI の可能性を理解することは、ゲームチェンジャーとなるでしょう。たとえば、敗血症は集中治療における最も一般的な死亡原因の 1 つであり、早期発見と治療が患者の生存に非常に重要であるため、医師や病院にとって大きな課題となっています。

これまでのところ、この分野では医学的な進歩はほとんどなく、新たな治療法やアプローチの探求がさらに急務となっている。このため、AI がヘルスケアの改善にどの程度貢献できるかを調査することは特に興味深いことです。

人間の意思決定ではなく AI 戦略を使用した治癒率が非常に高いことから、AI の能力は人間の能力を超えています。例えば、彼らの研究によれば、90日以内の死亡率を伴う治癒率は3％から約88％に急上昇した。

AIは精度が高く、高い可能性を秘めていますが、コンピューターに完全に依存することはできません。代わりに、AI はベッドサイドの追加デバイスとして動作できる可能性があります。一方、医療専門家はそれを参照し、自らの評価を AI の推奨事項や観察結果と比較することができます。

避けられない法的問題

最初に思い浮かぶのは、AI が犯した間違いに対して責任を問われるかどうかという疑問です。しかし、逆の問題もあります。 「AIが正しい判断を下しても、人間が別の治療法を選択し、その結果患者が被害を受けたらどうなるでしょうか？」これは、医師がAIの豊富なデータと経験を理由にAIを信用していないと非難される可能性があるかなどの疑問を提起します。

研究プロジェクトによれば、人工知能は今日の技術によってすでに臨床現場でうまく応用できるが、社会的な枠組みや明確な法的ルールに関する議論は避けられない。