ヘルスケアとライフサイエンスにおける AI

AI は、効率と精度を向上させ、業務に利益をもたらし、最終的には患者により良い結果をもたらします。
AI はすでにヘルスケアとライフサイエンスで活用されていますが、医療機関はその可能性を探り始めたばかりです。
医療機関は AI を実装することで、大規模で異なる要素を含む、サイロ化されたデータセットによって引き起こされる複数のデータの課題に対処できる可能性があります。

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世界中のヘルスケア業界の 40% がすでに何らかの人工知能 (AI) を使用しており¹、AI は数十年にわたりライフサイエンスにおいて発見を促進しています。² 最近の技術の進歩により、AI がより身近になり、新しいユースケースが利用できるようになっており、患者ケアの質の向上、診断、発見、意思決定の高速化、運用効率の向上につながっています。

ヘルスケアにおける AI とは

研究から患者ケアまで、ヘルスケアは膨大な量のデータを生成します。適切かつ効率的なケアを提供できるかどうかは、ある程度、すべての情報を把握することにかかっています。マシンラーニング、ディープラーニング、生成 AI (GenAI)、その他のアルゴリズム・メソッドを包括する人工知能は、膨大な量の異種データを分析し、人間の能力を超えたスピードと規模でパターンを検索し、行動するように設計されています。

ヘルスケアに適用すると、AI は患者、臨床および看護スタッフ、管理者にデータ駆動型のメリットを数限りなくもたらします。診断速度と精度の向上、遠隔患者モニタリング、仮想アシスタントなどの成果により、患者へのサポートが強化されています。ワークフローの合理化、管理タスクの自動化、在庫追跡の改善によりコストが削減され、スタッフはより価値の高い個人的なやり取りに専念できるようになります。実験室では、AI は実験器具を自動化して、正確な大量の検査結果を提供し、診断と創薬の迅速化、精密医療の実現を後押ししています。

AI 拡張セキュリティー・ソリューションと AI PC は、医療機関のコンプライアンスを遵守し、サイバー脅威からシステムとデータ、患者のデータを保護するのに役立ちます。

ヘルスケアにおける AI の利点

AI は、ヘルスケアとライフサイエンスにおいて具体的なメリットをもたらしています。

投資収益率: 2023年の Microsoft 委託による IDC の調査によると、医療機関は 14 カ月以内に AI 投資に対して明示できる収益を達成していることが判明しました。これは、AI プロジェクトとイニシアチブに費やした 1 ドル当たり 3.20 米ドルの ROI に相当すると推定されています。³
運用効率: AI によって管理タスクが自動化され、スタッフはより価値のある個人的な交流に専念できるようになります。自然言語処理 (NLP) は、音声テキスト機能に活用することで、電子健康記録 (EHR) の文書化プロセスを効率化します。GenAI ツールは、スタッフのコーチングとスキル開発を指導し、パーソナライズするために使用できます。AI を使用することで、在庫管理の改善やビジネスプロセスを分析し、効率の向上を促します。
診断と検出の高速化: AI を強化した医用画像ワークフローは、より詳細な画像処理で結果を得るまでの時間を短縮します。AI 拡張分析により、人間の目が見逃した異常やパターンをフラグ付けできます。異種システムからの遺伝子データや患者記録を分析することで、臨床医に疾患の初期兆候を警告し、治療までの時間を短縮することができます。
ケアとモニタリングへのアクセスを向上: AI 対応ウェアラブルは、患者のバイタルを遠隔で追跡し、受付を自動化することで遠隔相談時の時間を短縮します。病院における AI 対応統合プラットフォームは、スタッフにほぼリアルタイムのデータと過去のデータを提供し、ワークフローやケアの提供を改善します。また、仮想看護ステーションを作成して、場合によっては 1 人の看護師が複数の部署や施設にわたり 1 つのユーザー・インターフェイスで 50 人を超える患者をモニタリングできるようにします。⁴
患者体験の向上: AI 拡張されたセルフサービス・キオスクにより、患者のチェックイン、スケジュール設定、支払いを効率化できます。AI チャットボットと仮想アシスタントは、患者が診察後のメモからケアのチェック項目を作成したり、医療提供者の資料を検索して重大ではない健康に関する質問の答えを探したりするのに役立ちます。
パーソナライズされた医療: AI を活用してデータを分析し、最も効果的な治療法を予測することで、パーソナライズされた治療計画を作成できます。より大規模なレベルでは、研究室で AI 対応システムが膨大な量のデータを分析し、遺伝マーカー、特性、または条件を共有する特定の個人サブセットに対して治療や患者中心のケアをパーソナライズします。
研究と発見の加速: 新たな救命治療を求めて、ライフサイエンスの研究者たちはインサイト獲得までの時間を加速し、効率性と生産性の向上を通じて市場投入までの時間を短縮するため、AI にますます依存するようになっています。AI は、研究開発プロセスの強化、創薬までの時間の短縮、臨床試験の最適化、パーソナライズされた医療の支援を実現します。

AI に関する考慮事項

AI を使用することで大きなメリットがもたらされる一方で、見逃してはならない課題やリスクも存在します。

セキュリティーとプライバシー: ヘルスケアは世界で最も規制されている業界の 1 つであり、その理由は非常に重要です。医療施設が非常に多くの保護された健康情報 (PHI) にアクセスして保存しているという事実は、医療分野で人工知能を採用する際、一部の管理者が警戒心を持つ可能性があります。しかし、規制状況により、すでに医療機関にはデータ・ガバナンス・ポリシーが設定されており、AI の使用を開始するための重要な基盤となっています。
バイアス: AI モデルは、偏見を保持する可能性がある既存のデータに基づいてトレーニングされ、学習されています。したがって、AI モデルがこれらの偏見を受け継ぎ、その後の回答でそれらを広める可能性があります。この問題に対処するため、説明可能な AI にますます重点が置かれており、組織、意思決定者、データ・サイエンティストは、アルゴリズムが特定の結果に到達する方法について追跡可能なインサイトを提供しています。アルゴリズムの動作が透明化することで、ユーザーは潜在的なバイアスを特定し、変数が結果にどのように寄与するかを理解できます。説明可能な AI は、多くの場合、医療などの規制産業に必要とされています。
AI の責任ある使用: AI の使用に関するその他の課題として、倫理的および社会的な影響が挙げられます。AI イノベーションのリーダーは、透明性の高い、包括的で説明責任を備えた責任ある AI 実践の追求に協力し、取り組んでいます。これにより、AI が社会に及ぼす潜在的な影響についての認識を育み、AI の進歩がコミュニティーを引き続き向上させることを確実にしています。

ヘルスケアにおける AI のユースケース

AI はすでにヘルスケアとライフサイエンスで活用されていますが、医療機関はその可能性を探り始めたばかりです。AI が業界全体に価値を提供するための方法をいくつか紹介します。

AIOps

あらゆる医療機関に堅牢な IT インフラストラクチャーが不可欠であり、特にプライバシーとセキュリティーが重視されています。AI は、システムのモニタリング、システム分析、セキュリティー機能の自動化に非常に適しており、IT プロフェッショナルに物事を円滑に実行するための必要な情報を提供します。

ヘルスケアにおける AI ガバナンス: ビジネス変革と法規制のコンプライアンスを一体化することは、すべての人に利益をもたらします。AI は、これまで区分化されたデータを集約し、臨床医がより明確な画像を作成し、患者が自分の個人データをより管理しやすくなるように支援します。
AI システムのモニタリング: IT チームは、AI 支援セキュリティー・ソリューションを使用して、サイバーセキュリティー・リスクを事前に特定できます。AI 運用 (AIOps) は、手動モニタリングや自己報告よりも、PC とネットワークの問題をより迅速に特定して解決する、あるいはスタッフに警告できるため、業務の中断を抑えることができます。

患者ケアにおける AI

患者ケアはヘルスケアの最も重要な側面であり、患者ケアを改善する AI の使用事例が次々と生まれています。早期診断、患者モニタリングの改善、医療画像解析の迅速化は、AI がすでに患者の治療に良い影響与えている分野の中の 3 つにすぎません。

予測分析における AI: がんを早期発見することで、治療結果を向上させます。膵癌は早期診断が困難ですが、診断が後の段階になると、5 年生存率がはるかに低くなります。AI の新たな用途は、がん病変の早期発見を支援することです。例えば、膵臓がある上部腹部のスキャンを分析することで、非侵襲的スキャンではるかに早期に膵臓がんの人による AI 医療診断を確定できる可能性があります。病変を持つ何千人もの患者の匿名データを使用してトレーニングされたモデルは、大きな可能性を示しています。病変の発見など特定の目的に合わせたヘルスケアにおけるマシンラーニングは、医療における AI の事例として最も成功しているものの 1 つです。
介護における AI: 人口の高齢化や出生率の低下が進むにつれて、医療従事者の不足はますます深刻化すると予想されています。看護における AI は、看護師が多くの患者に対応しているときに、患者の遠隔モニタリングなどの機会を提供して患者の安全性を維持します。
画像処理における AI: 現在の AI の最も一般的な用途は、画像処理です。AI はすでに画像化で広く使用されており、生成 AI がますます強力になるにつれて、新しいユースケースが生まれ続けています。MRI、CT スキャン、その他の種類の画像では、膨大な量のデータを処理する必要があります。AI は、画像処理に必要な時間と患者の被ばく時間を減らし、画像処理にかかる時間を短縮します。

研究室における AI

研究は、医療を改善するのに不可欠です。創薬と疫学は、AI を導入して研究をうまく加速することができる、多くの分野のうちの 2 つに過ぎません。

創薬における AI: ゲノミクスの研究は、パーソナライズされた医療を再定義し、膨大なデータセットを生成しています。AI は、ゲノミクス研究が提示する課題に対処すると同時に、データからインサイトを得る科学者の能力を向上させます。
疫学における AI: AI を活用したテクノロジーを疫学に適用することで、感染症の拡散をより正確に追跡し、将来の発生と傾向を予測することができます。AI ツールは現在、最も発生しやすい時期と場所を予測するために使用されています。また、研究者は、診断数が上昇する前に予防措置を講じるために、公衆衛生に関して注意を促し、ツールの開発にも取り組んでいます。