クラウドコンピューティングと人工知能が伝統的な医学を覆すのは時間の問題だ

2016年1月、国家衛生計画出産委員会は専門医向けの「5+3+x」標準化研修システムを発行しました。この制度では、医学生は学部課程から医師として働くまでに少なくとも 8 年間を費やす必要があると定められています。この制度は国際基準に沿うことを目的としています。しかし、中国では学習と研修のコストが高く、その後の収入が保証されないという違いがあり、この政策は医学を学ぶ道の障害となっています。医療業界には多くの困難があり、「医療紛争」や「医師と患者の関係」が頻繁に話題になっています。各当事者の利益が絡み合い、施設の建設や設備の更新に使用される分散資金が各レベルで搾取されているため、政策の実施が困難になっています。医者に診てもらうのが難しい、患者を見つけるのが難しい、医者を見つけるのが難しいという現状に直面して、医療改革も困難であり、業界の困難を解決することは差し迫っています。

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医療業界の悩みがビッグデータ改革の推進力に

実は、現代社会における情報爆発は、目に見えない形で医療業界の変革も推進しています。クラウドコンピューティングや人工知能などのインターネット技術は、スマート医療の創出を目指しており、複雑な利害状況を変え、伝統的な医療業界を変革する可能性があります。基本的に、現代の医療モデルには次の 2 つの問題があります。1 つ目は、患者情報の不足により患者の権利と利益が損なわれることです。2 つ目は、医療資源が不足しており、不均等に配分されていることです。

まず、情報不足により患者が権利を守ることが困難になります。当初は、外来診療費と入院費の払い戻し率がそれぞれ50％と75％にも達する新農村協同医療保険制度が導入されました。この制度は医療費を効果的に補助し、草の根レベルで効果的に実施されました。しかし一方で、これは病院側の交渉材料となり、薬価上昇の一因にもなっている。

2011年に薬価引き下げ命令が発令されましたが、予想外に、薬価を制限しても患者の出費が減るどころか、病院が無差別に薬を処方したり、薬を過剰に処方したりする事態を招きました。

一般的に、新しいシステムが導入されると、犯罪者は新たな抜け穴を探し、そのチェーンの背後にいる受益者は常に注意深く監視し、利用する機会を探しています。患者は情報不足であり、自分の病状や具体的な診断・治療法がわからず、病院の医師の言いなりになるしかない、比較的弱い立場にあります。たとえ医師が誤診したり、診断を見逃したり、間違った薬を処方したりしたとしても、患者が権利を守るための証拠を得ることは困難です。医療ビッグデータをうまく活用すれば、情報不足を効果的に補い、患者が医師の診察を受けにくいという問題を解決することができます。

第二に、医療資源の不足と不均等な配分により、大規模病院は混雑し、登録料が高額になり、地域の病院や小規模病院は閑散としており、訪れる人もほとんどいません。大規模な病院は市の中心部に集中しており、遠隔地の郊外や農村部の住民は重病になったときに医療を受けることができません。軽い病気で大きな病院に行くのは簡単に資源の無駄になりかねませんが、重い病気は小さな病院でしか治療できません。これら 2 つの現象は、医療資源の浪費と生命に対する義務の怠慢につながります。

クラウドコンピューティングは強力なデータ保存および処理機能を備えており、CRMや人事管理に使用できるだけでなく、都市交通システムの管理にも限定されません。医療業界にも適用され、ビッグデータのサポートを提供してスマート医療を実現し、患者情報の欠落や不平等の問題を解決できます。

クラウドコンピューティングがスマートヘルスケアへの扉を開く

クラウド コンピューティングにおける膨大な量の情報の保存と処理は、デジタル スマート ヘルスケアの最も困難かつ重要な部分です。生物学の基礎となるすべての画像をデータの形で保存し、専門的に分類することができれば、情報の検索と管理の利便性が効果的に向上することを想像してみてください。

実施にあたっては、一方では、臨床意思決定、病気の診断、医薬品開発などのためのビッグデータシステムを構築することで、医療界が難病克服のための効率的な研究を行うのに役立つだけでなく、クラウドストレージによって異なる地域間での情報の相互接続が容易になり、情報の普及と共有が効果的に実現されます。他方では、オンライン予約トリアージチャネルの設定、遠隔医療の開発、医師の診察が困難な問題の解決、医療保険をインターネットに接続することで煩雑な医療費償還手続きを省略することができます。さらに、個人の健康管理ファイルも確立され、革新的な技術が継続的に活用されて、データの暗号化とデータプライバシーの保護が図られています。もちろん、計画の実施には必然的にいくつかの困難が伴うでしょう。

まず、医療分野における情報の複雑性と多様性により、情報はビデオ、オーディオ、画像、テキストなどの複数の形式で存在することが多く、医療業界のデータ量は非常に大きいため、ビッグデータの保存、管理、処理が比較的困難になっています。第二に、医療業界の継続的な進歩により、以前は治療が困難だったいくつかの病気が、新しい技術の開発を通じて徐々に治療されるようになり、そのため、データを随時更新する必要があり、この改善プロセスも難しい点です。もちろん、最も重要なことはデータの完全性とセキュリティを保護することであり、リアルタイムの監視とメンテナンスが最優先事項です。

以上から、クラウドコンピューティングのビッグデータ医療は、患者と医療知識の情報接続を実現し、患者と医師の直接コミュニケーションを実現し、医療を最大限に促進することがわかります。医療資源のさらなる提供と、供給が需要を上回る業界の状況の解決に関しては、医療分野で初めて使用され、クラウドコンピューティングに基づくAI認識と診断を議題に上げたIBMの人工知能Watsonに言及しないわけにはいきません。

人工知能がスマートヘルスケアへの道を開く

クラウドコンピューティングとAIは実は切り離せない関係にあり、医療ビッグデータの形成は人工知能の基盤となっています。 AI+医療は、医療資源の不足の重要性だけでなく、クラウドコンピューティングに基づく人工知能の必然的な急速な発展により、人工知能の爆発的な発展のポイントとなっています。さらに、医療分野における人工知能の技術革新により、AI医療の導入が加速し、人工知能を人類の知的生活に応用する第一歩となった。

では、医療資源の不足や需要と供給の不均衡によって生じる医療を受けることの困難さを解決するために、AI を医療にどのように応用できるのでしょうか?

まず、補助的な診断と治療の面では、人工知能は人間よりも効率的であるという利点を示しており、医学的知識を大量かつ迅速に収集し、医学における構造化データと非構造化データを処理し、特定の医療分野の専門家にすぐになることができます。また、診断的思考をシミュレートし、非常に高い診断精度で医師が患者を診断し治療するのを支援します。

第二に、画像認識やディープラーニングにおける人工知能（AI）の技術的進歩により、AIが医療画像診断に応用されています。その原理は、大量の画像データに基づいて画像を認識・知覚し、有用な情報を取得し、独立した診断能力を習得することです。診断と治療計画が人工知能によって直接提供されるようになれば、医師はより価値のある研究開発作業に時間を割くことができるようになります。

***、人工知能は薬物研究においてコンピューターデータシミュレーションを通じて薬物開発サイクルを短縮することができます。それは困難で複雑な病気の研究におけるスーパーブレインのようなもので、大きな役割を果たすことは間違いありません。高品質の医療資源の供給不足と人々の健康的な生活への需要に牽引され、医療におけるAIの応用は幅広い発展の見通しと巨大な潜在的市場を持っています。しかし、病気の予防ではまだ不十分です。人々の健康的な生活のもう一つの主要分野である医療サービス製品は、健康的な生活の一般的な傾向の影響を受けて広く支持されています。

健康製品は、クラウド コンピューティングと AI の組み合わせのもう 1 つの実用的なアプリケーションです。現在、市場で最も一般的に使用されているヘルスケア サービス製品は、ウェアラブル デバイスです。この技術デバイスは、着用者の健康に関する情報を追跡することで、病気の予防や遠隔監視の面でユーザーにプラスの影響を与えます。最も一般的な製品形態はフィットネスバンドとスマートウォッチであり、これらはユーザーのバイタルサインを監視することで健康状態を改善し、医療費を大幅に削減し、ユーザーの心理に一定のプラスの効果をもたらします。

この業界はまだ初期段階ですが、生活水準の向上に伴い、人々の健康に対する要求はますます高まっています。現在、主要な携帯電話アプリで歩数計測やフィットネスデータ収集、身体の健康指標収集機能などがリリースされており、ウェアラブルデバイスなどの健康関連製品の研究開発がヘルスケアサービス市場の大きな部分を占めるようになると考えられます。健康製品はビッグデータと人工知能を統合する方向に向かっており、健康とスマートライフの主流のトレンドに沿って、ユーザーの健康に意味のある製品を作り、ユーザーにより良い製品体験をもたらすことが王道です。

包括的なスマート医療化にはまだまだ道のりが長い

情報爆発の時代においては、どのような形態の健康サービスが提供されても、クラウドコンピューティングとビッグデータを基盤とし、高効率かつ低コストのコンピューティングリソースを最大限に活用して、業界の発展を促進する必要があります。しかし、人工知能などの技術革新分野における基本的なリンクとしては、最も重要であり、かつより挑戦的なものです。

• 課題 1: システムを相互接続して共有することが困難です。データは、ネットワーク通信の作業層間で層ごとに転送される必要があります。各層は独立して動作し、密接に連携する必要があります。技術の継続的な改善と革新によってのみ、巨大なデータベースを人々が使いやすいものにすることができます。これは技術的な問題であり、医療の情報化に対する大きな障害でもあります。
• 課題 2: 従来の医療モデルを変革することは困難です。業界の存在は、安定した状況を形成するために何世紀にもわたる洗礼を受けており、一夜にして変革を達成できるものではありません。人々は新しい形態に適応するプロセスを必要とし、新しいモデルも検討する時間が必要です。
• 課題 3: 情報セキュリティは最も重要です。クラウドコンピューティングにおける情報プライバシーの保護は、ユーザーの受け入れと信頼を得るための前提条件です。クラウドコンピューティングのセキュリティ問題を重視し、技術レベルで徹底した研究開発を行う必要があります。同時に、クラウド コンピューティングには、それを保護するための完全な法的システムがまだ存在せず、標準的なセキュリティ評価システムも存在せず、現在の医療変革の要件を完全に満たすことができません。

この観点から、クラウドコンピューティングが医療業界に参入することは必須であり、クラウドコンピューティングに基づく人工知能とヘルスケア製品は、従来の医療モデルを完全に覆し、人々に新しい健康管理体験をもたらすでしょう。科学技術革新政策の推進により、グリーンで健康的な情報エコシステムを構築し、時代の進歩に適応した健康的な生活サービスを提供することは、大きな可能性を秘めた潜在的市場です。スマートヘルスケアはまだ道のりが長いです。クラウドコンピューティングと人工知能が困難を解決し、コアテクノロジーを習得することで、従来の医療業界を覆すのは時間の問題です。