私の国の人工知能の医療応用シナリオは非常に人気があり、既存の実践では依然として3つのボトルネックを突破する必要があります。

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私の国には1,100社以上の人工知能企業があります。人工知能の最もホットな分野として、医療アプリケーションは約5％から10％を占めています。昨日、世界保健機関と国際電気通信連合の指導の下、中国情報通信研究院、国家衛生健康委員会などが共催した「2019年国際人工知能フォーラム」は、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、インターネット、仮想現実、拡張現実、ブロックチェーンなどの新世代情報技術の急速な発展により、実体経済との融合が加速するだろうと発表しました。しかし、専門家は率直にこう述べています。「医療用人工知能の現在の応用状況から判断すると、データサイロ、政策ギャップ、人材不足という3つのボトルネックを打破する必要がある。そうして初めて、医療健康分野でより大きな役割を果たし、人類の健康に利益をもたらすことができるのだ。」

データは孤立しており、AIのトレーニングはまだ不十分である

私の国の人工知能の発展は世界の最先端にあります。人工知能は2016年に始まり、現在では金融や交通など多くの場面で応用されています。その中でも、医療保健は現在、私の国で人工知能を応用する最大の場面です。中国情報通信研究院クラウドコンピューティング・ビッグデータ研究所所長の何宝紅氏は、コンピュータービジョンと人工知能の研究が、多くの疾病のスクリーニングや補助診断の成果に消えることのない貢献を果たしたと語った。例えば、眼底疾患スクリーニング、肺結節スクリーニング、乳がんスクリーニングなどでは、疾患の病理学的特徴と視覚画像の高精細さに基づいて、人工知能支援による診断と治療が実現されます。しかし、アプリケーションをさらに拡大していくとなると、トレーニング用の高品質なデータの不足が最初の障害となります。専門家は、人工知能も現実の医師と同様に、高度な診断スキルを習得するには十分な訓練と豊富な経験が必要であると考えています。現在、わが国の医療情報データは孤立した状態にあり、人工知能の訓練量も十分とは言えません。

フィリップス・グレーター・チャイナの副社長である陳聖宇氏は率直にこう語った。「わが国の医療データの80%以上は非構造化データです。非構造化データを解明し、高品質のデータに変換することによってのみ、医療と健康に有意義な価値をもたらすことができます。」このプロセスには、自然言語処理、ディープラーニング、ビッグデータのマイニングと分析という 3 つのステップが必要です。彼は例を挙げて、海外では医師が患者一人に1時間を費やし、臨床診断の基礎となる関連情報をさまざまな報告書から収集して統合するのにほぼ2時間かかると述べた。以前、フィリップスは中山病院と協力し、構造化されたレポートによって医師の時間を85％節約できることを発見した。専門家は、データの「孤島」を解体することで人工知能がより大きな役割を果たし、診断と治療の真の助けになることができると強調した。

政策はまだ実施されていないため、病院は「使用したい」

データによれば、我が国の人工知能の発展は過去10年間、国際的に最前線に立っています。論文発表数や特許数で見ても、我が国は先進的な立場にありますが、変革の面では若干遅れをとっています。関連する政策の詳細の発表が遅れていることが、医療用人工知能が補助診断に限定されている主な理由です。何宝鴻氏は、既存の方法と操作では人工知能の診断レベルが高いかどうかを判断できないと述べた。さらに、リスクや法律などの一連の倫理的問題についても明確な発言がなく、統一された標準的な評価がないため、多くの医療機関の人工知能に対する態度は「使いたいが、あえて使わない」となっている。医療機器としての人工知能には、統一された標準化された評価とアクセス資格が必要です。基準を明確にすることによってのみ、人工知能はできるだけ早く試験段階に入り、その後臨床実践で独立して使用できるようになります。

中国医師会放射線科支部長の金正宇氏は、より良い政策支援があって初めて新しい技術を病院に導入し、その価値を最大化できると考えている。定量的医療画像を例にとると、確立された標準には、機能的な使いやすさ、医療臨床の専門性、アプリケーションの多様性、堅牢な効果などが含まれる可能性があります。専門家の意見では、産学研究の連携を強化し、起業家精神のある企業に優れた方法と結論の貢献を奨励し、医師を統合することで、より良い成果と変革がもたらされるだろう。同氏は特に、「人工知能が必ずしも医師に取って代わるとは思わないでほしい。人工知能の時代には、医師は患者とコミュニケーションをとり、対話したり、治療計画について合理的な選択をしたり、患者に人間的なケアを提供したりといった、冷たい機械ではできない付加価値の高いサービスを提供できる」と強調した。

医療と工学の融合人材を大規模に育成する必要がある

人材と情報のギャップも、我が国における人工知能の徹底的な発展を妨げるボトルネックとなっています。中国科学院院士で北京航空航天大学の副学長である方建成教授は、医学と工学の融合こそがハイエンド医療機器開発の唯一の道であると語った。医学と工学の融合は医療技術に変化をもたらす可能性がありますが、現実には医学と工学の人材は依然として「表皮」の状態です。医学の人材は科学と工学を理解しておらず、工学の人材は医学をまったく学んでいません。これらの分野は完全に融合されておらず、人工知能の発展は限られています。彼は、第一世代のロボット工学の専門家であり、中国工程院の院士でもある張其賢教授を例に挙げて、中国初の宇宙ロボットに最初に使われた二自由度ロボットハンドを研究した。第二世代のロボット工学者はロボットを医療に応用し、現在では脳神経外科や整形外科の分野で優れた実践例があります。

方建成氏はフォーラムに「北航実践」を持ち込み、人材育成の根本から医工学の融合を実現した。医療技術と科学技術の発展と変化は同期しており、現在、情報技術は爆発的な成長期にあり、これは医療の発展にも大きなチャンスをもたらしていると語った。北京航空航天大学は、ビッグデータサイエンスと脳コンピューター知能を活用して人工知能アルゴリズムの研究を実施し、バイオメカニクス工学を立ち上げ、ビッグデータを活用して精密医療を実現しています。現在、北航大学は工学資源の一部を医療保健支援に充て、医学と工学の交差点を医療保健と生命科学の発展に向けた新たな戦略的方向性として、人材を源泉から育成し、わが国の医療人工知能の発展に向けた人材育成の道を模索しています。また、同フォーラムでは、国家薬品監督管理局医療機器技術審査センター、中国情報通信研究院、国家衛生健康委員会国際交流協力センターが共同で「インテリジェント医療機器技術評価共同実験室」を発足、開設したとも報じられている。 CAICTは上海深康病院開発センターとも戦略的協力協定を締結した。