「AI+医療」の強力な発展の勢いが医療革命を引き起こしている

「AI+ヘルスケア」は現在最も注目されている人工知能の応用シナリオの1つであり、人工知能技術は医療・健康産業にとって効果的な補助と強力なサポートとなっています。わが国の著名な学者である周海中教授は30年前に次のように指摘しました。「社会の発展と科学技術の進歩に伴い、人工知能技術は医療保健分野でその能力を発揮できるようになり、その成果は継続的に現れ、その応用の見通しは刺激的です。」現在、「AI+医療」は大きな勢いで発展しており、医療革命を引き起こしています。その応用シナリオには主に以下の側面が含まれます。

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診断に関しては

人工知能技術は、心臓、肝臓、肺、胆嚢、脾臓、胃、膀胱、脳など、さまざまな臓器の医療画像データのインテリジェントな認識と分析を提供できるだけでなく、病院の画像診断部門に迅速かつ正確な医療補助診断を提供することもできます。これにより、臨床診断と治療の精度と効率が向上し、医師の作業負荷が軽減され、診断の見逃しや誤診の可能性が減り、身体検査機関に高品質の画像検査が提供され、検査と診断のレベルが迅速かつ全面的に向上し、医療資源の逼迫の問題が効果的に緩和されます。応用効果から判断すると、人工知能技術の大規模な利用は、将来の医療診断における発展の傾向となるでしょう。将来的には、AI 診断ツールが人間の医師よりも迅速かつ正確に病気の原因を特定し、診断できるようになるかもしれません。

例えば、米国のマウントサイナイ・アイカーン医科大学の研究者らは最近、人工知能アルゴリズムを使用して胸部CTスキャンの結果を臨床症状、曝露歴、臨床検査と組み合わせて、COVID-19陽性患者を迅速に診断した。研究者らによると、新しいAIシステムは、CTスキャンと関連する病歴の両方が利用可能な場合、経験豊富な胸部放射線科医と同等の精度を発揮するという。このシステムにより、医師は経験と頭脳だけに頼るのではなく、信頼できる人工知能アシスタントを活用して CT 画像を検査できるようになります。専門家は、COVID-19の流行により人工知能が重要な役割を果たすようになると考えている。

手術中

外科医、特に執刀医は重要な職業であるため、豊富な専門知識と正確な外科手術技術を習得する必要があり、継続的な学習と実践が必要です。学習教材や手術実習教材などのハードウェアおよびソフトウェア条件の制約により、医師が手術を学習し、実行することは非常に困難です。多くの大規模病院が人工知能技術を手術、特に現在普及している低侵襲手術に応用しており、データと3D技術を通じて従来の2次元画像情報が3次元化され、医師による患者の分析と外科的治療がより容易かつ正確になっています。人工知能技術は外科医の外科手術の実践を徐々に変えつつあります。

例えば、中国の天津愛爾眼科病院では、人工知能技術を活用した革新的な手術法を導入しており、医師は患者の両眼の違いに基づいて適切な近視手術法を選択し、良好な視力を実現しています。医師は患者の状態に基づいて専用の手術計画をカスタマイズし、学生、スポーツ愛好家、特殊職業（パイロット、警察官、運転手など）、角膜が薄く眼瞼裂が小さい近視患者に人工知能による近視手術ソリューションを提供して、近視患者に新たな選択肢を提供することもできます。

薬剤耐性に関しては

抗生物質耐性は、一般的な細菌感染症がいつか治療不能になる可能性があることを意味し、世界的な公衆衛生上の懸念事項です。抗生物質の広範な使用により抗生物質耐性菌が出現し、毎年世界中で7万人が死亡している。研究者たちは機械学習を利用して、抗生物質耐性を引き起こす細菌の遺伝子を特定しており、これは既存の抗生物質の有効性を改善したり、新しい抗生物質を開発したりするために使用できる可能性がある。彼らはディープラーニングシステムを通じて、人工知能が「最善のものを認識する」ことを可能にし、新しい抗生物質が複数の形態の薬剤耐性菌を殺すだけでなく、斬新な方法で殺すことを可能にした。

たとえば、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究者は最近、人工知能技術を使用して、結核をより迅速かつ効果的に治療するための薬剤の組み合わせレジメンを特定しました。このレジメンは治療時間を大幅に短縮するだけでなく、ほとんどの薬剤耐性結核にも有効です。研究者らは、細胞培養と動物モデルでこのアプローチを使用することで、数十億通りの潜在的な薬剤と投与量の組み合わせの中から、結核治療期間を大幅に短縮し、患者が薬剤耐性結核を発症するリスクを軽減できる3～4種類の薬剤の組み合わせを迅速に特定することができました。

医薬品分野では

医薬品の開発は長く費用のかかるプロセスです。コストがかかりペースが遅い問題を解決するために、研究者は機械学習、マシンビジョン、画像分析、自然言語処理などの人工知能技術を使用して、何千ページもの研究結果を整理し、プロセスをより効率的にしています。多くの製薬会社は、薬物相互作用の化学を深く研究し、生物学的システム全体を調査して薬物が患者の組織にどのように影響するかを理解するために AI を使用しています。大量のデータを分析し、AI 技術を使用することで、候補分子を特定し、創薬の時間とコストを削減することが期待されています。

例えば、日本の100年の歴史を持つ製薬会社である大日本住友製薬と英国の新興製薬会社エクセンシアが人工知能を使って強迫性障害（OCD）の治療薬として開発した化合物「DSP-1181」は、最近、初の臨床実験段階に入った。人工知能を使って作られた薬が臨床試験での使用が認められたのは初めてのことであり、非常に意義深い。専門家は、人工知能は薬物発現の分野で大きな可能性を秘めており、近い将来、製薬業界の様相を完全に変える可能性があると考えています。

心臓保護の観点から

人工知能技術は心臓病学で20年以上使われてきましたが、心臓病の深刻な結果を考えると、その進歩は遅いです。 AI 技術の一例としては、心臓発作のリスクがある患者の心臓のリズムを監視する埋め込み型除細動器があります。必要に応じて、この装置は除細動ショックを与えることもできます。長期的には、ウェアラブルデバイスや埋め込み型デバイスからのデータが電子医療記録と統合され、患者を継続的に監視することで、医師は患者に関するより最新の情報を入手できるようになります。

例えば、英国オックスフォード大学の研究者らは最近、通常のCTスキャンを読み取り、脂肪細胞の微妙な変化、組織の瘢痕化、小さな血管の成長など、心臓の変化の警告サインを探すことができるAIツールを開発した。この情報を分析するアルゴリズムを使用することで、AI システムは今後 9 年間にわたって心血管疾患患者における重大な心臓有害事象のリスクを予測できます。

脳コンピューターの観点から

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新興の情報科学技術として、人工知能技術は神経工学の発展を支援・促進する上で重要な役割を果たし、神経工学研究で遭遇する多くの困難な問題を解決し、高次元空間から人間の脳の動作原理を分析するのに役立っています。脳コンピュータインターフェース技術は、人間の脳が外界と通信するための「情報スーパーハイウェイ」と呼ばれ、新世代のヒューマンコンピュータインタラクションとヒューマンコンピュータハイブリッドインテリジェンスの重要な中核技術として認識されており、米国商務省によって輸出規制対象技術14項目の1つに挙げられています。

例えば、アメリカのNeuralink社は来年、脳疾患の治療を目的とした初の脳コンピューターインターフェース製品を開発する予定で、将来的には生体適合性の高い埋め込み型神経インターフェースを開発し、人間の脳に人工知能技術を埋め込み、人間の自然言語によるコミュニケーションに代わる、破壊的な知能型人間コンピューターインターフェース技術を実現し、脳卒中患者が正常な生活に戻れるよう支援する。

リハビリテーションに関しては

人工知能技術は、神経や四肢に損傷のある患者に正確なリハビリテーションサービスを提供することができます。今日のリハビリテーション治療には、一般的な理学療法、認知療法、漢方薬だけでなく、運動療法、作業療法なども含まれます。さまざまなインテリジェントなリハビリテーション補助具を利用して、ハイテクの「特急列車」に乗って、人間とコンピューターの相互作用、強力なマッチング、迅速な評価、高い効率を備えた体性感覚ゲームのようなリハビリテーショントレーニングを行っています。

例えば、わが国の常州千景リハビリテーション株式会社が製造する多姿勢知能リハビリテーションロボット「フレックスボット」は、横たわっている人を「直立」させ、負傷者の脚の外骨格を駆動することで歩行訓練を行うことができます。また、千景リハビリテーションは「静雲」プラットフォームも立ち上げており、リハビリ患者は自分の症状を入力するだけで、プラットフォームが患者に合わせた治療計画を作成できます。その仮想現実装置は、患者にAR「リンゴ狩り」などのリハビリテーション運動のシミュレーションサービスを提供することができます。

医療管理において

人工知能技術の応用により、医療管理サービスも画期的な発展を遂げ、特に動き、心拍数、睡眠などに焦点を当てたモバイル医療機器が急速に発展しました。スマートデバイスで身体検査を行うことで、血圧、心電図、体脂肪率など複数の健康指標を迅速に検出できます。収集された健康データはクラウドデータベースにアップロードして個人の健康記録を作成し、データ分析を通じてパーソナライズされた健康管理プランを立てることができます。

さらに、ユーザー個人の生活習慣を理解し、人工知能技術を使用してデータを処理することで、ユーザーの全体的な状態を評価し、パーソナライズされた健康管理プランを推奨し、健康管理者がユーザーの日常の健康計画や健康介入の実施を支援します。ウェアラブルデバイスやスマートヘルス端末を活用することで、ユーザーのバイタルサインを継続的に監視し、危険な状況を事前に予測して対処し、医療管理のレベルをさらに向上させます。

注目すべきは、一方では「AI+ヘルスケア」がヘルスケア業界全体の運営方法の変化を加速させ、医療研究、医薬品開発、医療推進、医療保険の最適化に重大かつ広範囲な影響を及ぼすだろうということである。他方では、科学技術は急速に発展しているものの、今後長い間、新しい医療技術が多くの面で医療従事者に取って代わることはないだろうということである。結局のところ、医師は思いやりの心を持っていますが、それは人工知能を含むさまざまな新しいテクノロジーが学ぶことのできないものです。