AIによるヘルスケアの強化

人工知能を含む高度な技術が、驚異的なスピードで医療を混乱させています。ヘルスケアにおけるAIは、世界レベルで医療を向上させる刺激的な革新をもたらしました。人工知能がヘルスケア産業を強化するために、いくつかの具体的な方法があります。

放射線医学の改善

放射線医学は、人工知能やディープラーニングの活用によって急速に発展している分野です。医療従事者にとっては、医療画像と検査結果などの情報を組み合わせることで、より有用なものとなるでしょう。このような場合、特定の患者の遺伝情報に事前にアクセスすることなく、アルゴリズムによって画像から遺伝情報を抽出することが可能です。医療分野のAIが放射線科のワークフローを改善する方法はいくつかあります。

• AIはイメージング・バイオバンクを生み出します。これには、大量のデータを保存するためにコンピュータのメモリ容量が常に増加していることも含まれます。複数機関の画像があれば、病気のリスクの予測や、様々な治療法を検討することができるのです。

• AIは、放射線技師がスキャンを読み、解釈し、報告するまでの時間の遅延を軽減させます。

• AIは連携を改善し、臨床医のチームがより簡単に画像を読み、結果を議論し、意思決定を早めることを可能にします。

• AIはデータに優先順位をつけて自動化し、全体の生産性を高めます。

電子カルテのデータ管理

近年、電子カルテ（EHR）の普及により、大量のデータが収集されるようになりました。臨床データは大量かつ複雑であるため、医療従事者や医療機関は、これらのデータを効果的に管理・利用するために、人工知能への依存度を高めています。

人工知能は、EHRに含まれる膨大な量のデータをデータマイニングし、特定の病気や状態に関する情報を収集します。研究者は、このデータから、特定の病気を罹患しやすい人や、その人たちの共通点を知ることが可能になるのです。臨床医がこれらの記録を個々に調べるには、膨大な時間を要するでしょう。AIがEHRを利用するもう一つの方法に、予測分析があります。予測分析では、多様な選択肢や潜在的な結果を示し、医師が治療に関する意思決定の際に役立ちます。

がん治療の進歩

ヘルスケアにおけるAIは、特定のがんの治療における免疫療法の使用を改善することができます。免疫療法は、体の免疫システムを使って悪性腫瘍を攻撃するものです。現在、この種の治療法は、ごく一部の患者にしか効果がありません。また、一部の患者がこの治療法に反応する理由や、特定の患者を正確に特定する方法も、腫瘍学者には解明できていません。アルゴリズムを用いて複雑なデータセットを合成する機械学習は、成功した治療法をその人固有の遺伝子コードに適合させるための新たな選択肢を提供するために機能しています。

他にもいくつか、人工知能ががんの治療成績を向上させる方法があります。医療分野における人工知能は、医師が放射線治療のターゲットを正確に定め、治療中に可能な限り放射線を使用せずに済むよう導きます。また、偽陰性や偽陽性を排除し、肺がん検診を改善し、臨床医に個人に合わせたがん治療を行うためのツールを提供できるのです。

抗生物質耐性の低減

抗生物質耐性は、これらの重要な医薬品の過剰使用や誤用が続く中、世界的で問題となっています。研究者たちは、特定の化合物の毒性を予測するアルゴリズムを学習した後、そのアルゴリズムに6,000以上の化合物を吟味させ、情報や潜在的な使用可能性を調べました。これにより、科学者は化合物の新しい特性の発見に至ります。その結果、人工知能が新しい抗生物質を設計することにつながるのです。

この方法は、基本的には既存の化合物や薬を再利用します。この過程の第一の利点は、これらの化合物の多くがすでにFDAの承認プロセスを経ていることです。このようにAIを使用することで、新薬の発見や、再生産だけでなく、その過程を指数関数的に高速化することができます。

スマートフォンの診断ツール化

現在、多くの人がスマートフォンを利用しています。ヘルスケア分野のAIは、基本的なスマートフォンから画像を取り込み、診断ツールとして活用できます。携帯電話のカメラの画質は年々向上しており、ほとんどの携帯電話で、人工知能が分析に有効利用できる画像の提供が可能になりました。眼科と皮膚科は、この技術から特に恩恵を受けることができる分野です。

英国の科学者たちは、顔の画像を分析により、子どもの発達障害を特定するツールを開発しています。この技術では、子供の目の位置や顎のラインの違いなどを検出できます。これらの特徴は、頭蓋顔面の異常を示している可能性があり、このツールで画像を照合し、判断材料を提供できる疾患は90にも上るそうです。

パーソナルデバイスの監視

大部分の人々は特定の健康状態に関するデータを収集する機器を身につけています。スマートフォンは1日の歩数を記録し、ウェアラブルは1分間に何回心臓が動いたかをモニターしています。パーソナルデバイスは、人工知能とともに、さまざまな種類の健康関連データを収集・分析することが可能です。

このデータは、特定の健康情報を提供し、個人が自分の健康に関してより良い医療上の選択につながります。病院や研究者は、何千人もの人々のデータを用いて、大規模な集団における健康の傾向を研究できます。

発展途上国へのアクセス拡大

世界には資源に乏しい地域が多く、時には基本的な医療さえも受けられません。ヘルスケアにおけるAIは、遠隔地でも質の高い医療を迅速に受診できるようにします。スマートフォンや、パーソナルデバイスでも、遠隔地の人々により良い医療を提供できます。また、遠隔地での医療の拡大にあたり、ヘルスケア分野のAIができることは他にもあります。

• 電子的な予防接種データベースの作成—機械学習によるデータは、発展途上国におけるワクチンの必要性を数ヶ月前に予測します。これにより、需要と供給の橋渡しをし、無駄を省くことができるのです。正確な予測は、コストを削減し、限られた資源の効率的な利用を生み出します。
• 農村部の医療の向上— 医療従事者の不足は、農村部や未開発地域で質の高い医療を受けるための主要な問題の1つです。人工知能により、コンピュータシステムに診断機能を持たせることができます。モバイルステーションやインターネットの医療施設を設置することで、遠隔地の人々に遠隔医療の提供を可能にします。

これらの例は、人工知能が現在の医療システムを改善および拡張できるかのほんの始まりにすぎません。医療におけるAIは、治療結果を改善し、世界規模で医療の公平性を高めることができます。