「映画を見る」こと以外に、人工知能は医療の分野で何ができるのでしょうか?

6月26日に開催されたセコイア・グローバル・ヘルスケア産業サミットで、スタンフォード大学のフェイフェイ・リー教授は、アンビエント・インテリジェンスに基づく医療分野における人工知能の新たな応用動向を提唱した。

[[390265]]

2020年9月、フェイフェイ・リー氏と彼女のチームは、ネイチャー誌に関連論文を発表しました。「アンビエントインテリジェンスで医療の暗い部分を照らす」と題されたこの論文は、集中治療室（ICU）、手術室、メンタルヘルス、慢性疾患管理、高齢者介護などの分野におけるアンビエントインテリジェンスの応用を主に扱っています。これは、医療環境にさらに多くの受動的な非接触センサー（カメラ、深度、温度、無線周波数、音響センサーなど）を埋め込むことで実現されます。

具体的には、病院のICUを例にとると、米国のICUへの年間予算はGDP全体の1％を占めています。ICUの患者は床ずれを起こしやすく、患者の命を脅かしたり、医療費を増大させたりする可能性があります。患者の寝返りやその他の動作は、床ずれの予防に非常に重要です。従来の方法では、患者の寝返りを定期的に手動で記録していましたが、この記録は正確ではありませんでした。

この場合、非接触型環境センサーは継続的かつ微妙な知覚を提供し、ICU 内の患者のさまざまな動きを比較的正確に測定できます。論文の中で、フェイフェイ・リー氏とそのチームは、ICU病棟に環境センサーを設置し、8人の患者から362時間分のデータを収集したと述べています。 3 人の医師による手動のバックテストと比較すると、機械学習アルゴリズムを使用して活動を分類すると、精度はほぼ 90% になりました。

アンビエントインテリジェンスは、メンタルヘルスの分野でも役立つ可能性がある。論文では、米国では4,300万人、欧州では1億6,500万人が精神疾患（うつ病、不安障害、双極性障害など）に罹患しており、精神疾患患者の56％が経済的コストなどの要因により治療を受けていないと指摘している。現在、精神疾患の診断は主に自己申告の質問票と臨床評価に依存しており、アンビエントインテリジェンスはこの場合、継続的かつ低コストで症状のスクリーニングを提供できる。

さらに、環境インテリジェンスは介入して高齢者の慢性疾患の管理を支援することもできます。李飛飛氏は同日、セコイア・グローバル・ヘルスケア産業サミットで、高齢者の慢性疾患の一部は発症初期に発見されれば、抗生物質で問題を解決できる可能性があると述べた。高齢者はウェアラブルデバイスにあまり慣れていません。この場合、アンビエントインテリジェンスは高齢者の行動の変化や食事、睡眠、心拍数、呼吸などの重要な医療情報を継続的に観察し、家族や医療スタッフにタイムリーなフィードバックを提供することができます。

李飛飛氏は、彼女と彼女のチームは、単に検査データや画像フィルム、細胞に焦点を当てるのではなく、医療や健康のシナリオにおける人々の行動や行為に焦点を当てていると語った。集中治療室の患者の移動軌跡、精神科救急科の患者の行動、高齢者の初期感染状況など、これらは医療シナリオにおける人間の行動です。アンビエントインテリジェンスは、医療の場面で人体の行動状態を感知、監視、分析することができ、この点で医療分野がこれまで抱えていた欠点を補うことができるかもしれません。

しかし、これらの技術を臨床現場で大規模に使用するには、さらなる臨床検証を受け、データのセキュリティ、モデルの透明性、倫理的コンプライアンス、法的承認などの課題を克服する必要があります。