ビジョンから現実へ: ヘルスケアにおける AI の台頭

[51CTO.com速訳]人工知能分野における音声インタラクション、コンピュータビジョン、認知コンピューティングなどの技術が徐々に成熟するにつれて、人工知能の応用シナリオはますます豊富になり、人工知能技術は徐々に医療産業の発展に影響を与え、医療サービスのレベルを向上させる重要な要素となっています。 COVID-19パンデミックの突然の発生により、この影響は加速しました。最近、経営コンサルティング会社 A.T. カーニーのパートナーであるポーラ・ムゲッツァ氏が、医療における人工知能の重要性の高まりについて議論しました。

かつてはSFの世界だけにあったものが、近年では徐々に私たちの日常生活に欠かせないものになりつつあります。家庭用音声制御システムからカスタマーサービスチャットボットまで、人工知能はマスマーケットに足場を築いたと言えます。そして過去 1 年間で、人工知能はヘルスケアにさらに根本的な変化をもたらしました。

人工知能と機械学習は、ロボット手術や 3D 画像分析から診断と治療の遠隔管理を可能にするスマートバイオセンサーまで、あらゆる分野で進歩を遂げ、長年にわたり医療分野を静かに変革してきました。 COVID-19パンデミックは破壊的であったが、医療用人工知能の技術開発と一般の認識も促進した。 2020年の第1四半期だけでも、AIに重点を置いたヘルスケアのスタートアップ企業に約10億ドルが投資されました。

人工知能はヘルスケア分野で大きな可能性を秘めており、その結果、この技術は投資家からの支持を急速に獲得しています。 AIの応用範囲は、疾病予防や診断から急性期医療や長期疾患管理まで多岐にわたりますが、この分野が転換点を迎えたのは2020年です。

しかし、私たちはまだ表面をかすめただけであり、リアルタイムで目撃されるあらゆる革命と同様に、可能性は無限です。検査から日常的な使用に移行し、患者の体験を根本的に変えるには、AI に関わる組織がこの問題に戦略的に取り組む必要があります。

人工知能の芸術

AI を支えるテクノロジーは驚異的なスピードで発展していますが、組織にとって真の試金石となるのは、このテクノロジーを自社の目的に合わせてどれだけうまく活用し、実装できるかということです。パンデミックの圧力によってイノベーションが加速したことは間違いありませんが、それをどのように実践するかを検討する前に、AI が実際に何であるか、そして医療現場で AI がどのように機能するかを検討する価値があります。

人工知能の中核は機械学習であり、コンピュータービジョン、自然言語処理、データ推論という 3 つの認知ノードで構成されています。コンピューター ビジョンは、デジタル画像内の視覚パターン、オブジェクト、シーン、アクティビティを人間よりもはるかに速く認識できるため、AI の「目」となります。自然言語処理とは、話し言葉を認識し理解する技術を指します。構造化データ推論は、データ (通常は数値) を使用して問題を解決する手法です。 2020 年には、ヘルスケアの 3 つの分野すべてで刺激的な発展が見られます。

たとえば、自然言語処理は、医療提供者が業務をオンラインに移行せざるを得なくなったパンデミック中に注目を集めました。 「遠隔医療」業界は、危機に対処するためのリソースを解放するために、医療提供者が重要なサービスを自動化および合理化できるようにするため、飛躍的に成長しています。たとえばフランスでは、パンデミックの最初のピーク時に、遠隔医療の予約が週1万件から驚異的な50万件に増加しました。

最近の人工知能の発展は、「遠隔医療」が単なる相談プラットフォーム以上のものになり得ることを示唆しています。スタートアップ企業の Vocalis Health は、病気の進行のバイオマーカーとして音声データを研究しています。この技術は人工知能を使用し、特定の音声クリップから肺高血圧症の症状を検出し、スマートフォンに記録することができる。同様の取り組みでは、音声ベースのCOVID-19スクリーニングアプリに焦点を当て、データを使用してパーキンソン病などの神経疾患を追跡しています。この分野には大きな可能性があり、遠隔医療をまったく新しいレベルに引き上げる可能性があります。

さらに、アルファベットの人工知能子会社であるディープマインドなど、大企業も医療用人工知能の分野で大きな進歩を遂げています。昨年11月、DeepMindのAlphaFoldプロジェクトは、タンパク質がどのようにして独特な3次元形状に折り畳まれるかを理解することで、半世紀にわたって多くの科学者を悩ませてきた課題をほぼ解決し、病気や医薬品に対する理解を深める道を開くことを明らかにした。

膨大な量のデータを活用して非常に複雑な問題を解決する AI の能力は、人間の能力をはるかに上回っています。医療提供者は、今後数十年を見据えて、これらの可能性のある発展を自社の戦略に効果的に取り入れるにはどうすればよいでしょうか?

とらえどころのない青写真

人工知能は、多くの潜在的な応用分野を持つ、かなり幅広い分野です。その可能性を活用したい医療機関は、財務面と技術面の能力に合った選択を行う必要があります。

ベンダーが AI の旅に乗り出す前に自問すべき最初の質問は、「これらの機能を社内で構築する能力があるか?」です。具体的には、社内 AI ソリューションを開発するための社内リソース、独自のデータ、資金があることを意味します。企業は、独自のタイムラインに基づいてこれが現実的かどうかを判断する必要があります。

次に、提携か買収を検討すべきでしょうか?最高のリソースと社内能力があっても、パートナーシップにより AI システムとツールの開発と展開が急速に進む可能性があります。 AI スタートアップ企業への投資や小規模企業の買収により、企業は迅速に開発段階に入り、より強力な専門知識と能力を提供することもできます。

最後に、企業は AI 戦略を加速させる主要な推進要因を検討する必要があります。これは、技術の獲得からチームのマッチングまで、全体像を見ることを意味します。

共通要因

人工知能がヘルスケアの多くの側面を変革する可能性を秘めていることは否定できません。過去 1 年間に見てきたように、世界中で急速に進化しています。しかし、AI を使用する医療提供者も特定の課題に直面しています。

データは人工知能開発の基礎です。データが継続的に供給されなければ、AI テクノロジーは現在のレベルに到達することはなかったでしょう。しかし、「ダーティデータ」のクリーンアップに苦労している組織にとっては、面倒なこともあります。 「ダーティデータ」はまだ標準化されておらず、差異が残っています。プライバシー プロトコルとセキュリティ要件も進歩に対する追加の障壁となりますが、患者の権利が関係するため、これらの障壁を克服する必要があります。すべての組織は、患者データの使用に同意する方法や、アルゴリズムにおける偏見に対処する方法など、倫理的な問題に注意する必要があります。

これらの課題は現実のものですが、決して克服できないものではありません。人工知能との統合は、追求する価値のある革新的な技術であるだけでなく、今後数年間でヘルスケアの不可欠な部分になるでしょう。医療チェーン全体の多くの組織は、すでにデジタル変革の取り組みに深く取り組んでいます。 AI ヘルスケアの実現までの道のりは長く、成功への道を歩み出すにはビジョンを現実に変える戦略を持つことが極めて重要であることに留意することが重要です。

要約すると、アプローチは職業や分野によって異なる可能性があります。ヘルスケアの未来は大きく変わるかもしれませんが、AI によって定義される未来においては、スタートアップ企業であれ多国籍企業であれ、すべてのヘルスケア組織は独自の道を切り開かなければなりません。

オリジナルソース: https://www.healtheuropa.eu/the-rise-artificial-intelligence-in-the-healthcare-sector/105870/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_201

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]