人工知能(AI)が医療分野で頭角を現す理由は？

■解剖幾何学測定からガン検出, 放射線, 手術, 新薬開発から遺伝体学に至るまで, その可能性は無限

現在、人工知能(AI)は企業により多くのオプションを提供している。 特に、医療分野ではここ数年でマシンラーニングやディープラーニングなどをはじめとする人工知能(AI)技術が幅広く使われ、革新が加速している。

患者はもちろん、医療サービス提供業者や病院、医療装備製造業者、製薬会社などと専門家や様々な利害関係者たちは、多様なAI基盤のツールを通じてその恩恵を享受することができる。

また、解剖幾何学測定から癌検出及び放射線、手術、新薬開発及び遺伝体学に至るまで、その可能性は無限である。 このようなシナリオにAIを適用すれば、運営効率性を向上させ、非常にプラスの結果を導き出すことはもちろん、かなりのコスト削減効果が得られることが研究や臨床において続々と明らかになっている。

また、規制レベルの支援も拡大を続けている。 国内はもちろん、米国FDA（Federal Drug Administration）は診断支援をはじめとするいくつかのアプリケーションに対してますます多くのAI方式を承認している。 また、FDAはマシンラーニング基盤製品に対する新しい規制フレームワークも作った。 この新しいフレームワークではAI技術を「SaMD（Software as a Medical Device）」と名付けており、治療の質と効率を高めるのに相当なメリットを提供するものと期待されている。

様々な医学研究によると、医療従事者が行う活動の約50%が自動化できるという。 では、医療において人工知能とは何だろうか。

AI技術を使用することで、医療処置が必要な患者の診断や治療に「自動化されたプロセス」という。

診断と治療が基本過程と非常に似ているように見えるが、患者が適切な治療と回復を経るためにはいくつかの手続きを踏まなければならない。 まず、▷テストおよびインタビューを通じて患者データの収集、▷テスト結果の処理および分析、▷正確な診断を出すために様々なデータソースを活用し、▷適切な治療過程の解決、好まれる治療方法の準備および管理、▷患者モニタリング、事後管理、後続措置などだ。(このように、医療分野でAIの使用が増加する理由は、上記の多くが自動化できるためである。)

こうしたプロセスは医療従事者の自動化できる活動の50%を構成されるという。 また、このようなプロセスを自動化すれば、作業をより効率的に完了することができる。 つまり，他の仕事の担当者は医療関係の仕事の時間を増やしてもらうことができる.

一般的に医師は、患者との対話よりもデータの分析や管理作業に多くの時間を割くという。

しかし、医療および健康管理部門の過度の自動化は、予想される結果を算出することは難しい。 自動化が時間とエネルギーを確保できる領域を意図的かつ合理的に定義することに焦点を当てなければならない。 つまり、AIの使用の成功と医療専門家の人間能力およびAI判断のバランスを取ることである。

AI技術は私たちの生活のあらゆる面に大きな影響を与えている. さらに医療は、過去数十年間に経験した技術発展から最も多くの恩恵を受けた分野の一つに数えられる。

この新しい技術発展に伴う医療分野で最も注目すべき発展を挙げるとすれば、患者と臨床医との意思疎通の促進と医療エラーの減少につながる。

例えば、電子処方は医師が処方箋をオンライン薬局に自動で送れるようにすることで処方ミスを大きく最小限に抑え、人工知能はウェブデータベースを使用するため、健康専門家が数多くの診断リソースに容易にアクセスできる。 したがって、人工知能を使えば、医師の業務が大きく向上する。 また、彼らの医学知識に合わせてより良い結果を得ることもできる。

特に、データにおいてAIの能力はフィードバックを基盤に正確度を高める機会を提供する。

このフィードバックには複数の百円のデータベースソース、臨床医、医療専門家及び研究機関からのレビューが含まれる。 この医療AIシステムは常にリアルタイムで動作する。 これによりデータが最新の状態に維持されるため、品質関連性が向上し、得られたデータは特定の患者記録、医療機器の電磁的記録、実験室の結果、医療テスト及び様々な統計の報告である。

医療分野でAIの近未来には電話に出る、医療記録の分析、人口の健康傾向および分析が含まれる。 また、医薬品及び機器開発、放射線イメージ読み取り、医療診断及び治療計画の樹立、さらに患者との意思疎通もAI改善の一部である。 一部では医学分野でのAI適用に対する否定的な要素もあるが、現在の医学におけるAI使用を減らすことはほとんど不可能だろう。 ただ、効果的なモニタリングと適切な規制はさらに強化されなければならないようだ。

結論として、医療分野及び医療機器の作業フローは大きく変わってきている。 今後、医療分野の作業フローはコンピューティング、個人情報保護、セキュリティ、患者の安全および正確度に対する要求が大きく高まり、ビッグデータ企業のような形になるものと予想される。 このような複雑性を解決·管理するためには、分散型の非線形、並列および異機種コンピューティングプラットフォームが代案として浮上している。 これらのプラットフォームは医療産業はもちろん、未来のAIに最適化されたアーキテクチャを提供するものである。