ヘルスケアにおける人工知能の影響について、診断の強化からパーソナライズされた治療計画まで、包括的なガイドをご覧ください。
健康は富であり、ヘルスケア産業は非常に重要である。技術の進歩のおかげで、医療を必要とする人々はより良い助けを得ることができる。こうした進歩の中でも、人工知能は非常に多くのメリットを提供することで際立っている。
医療分野における人工知能の利点トップ10を詳しく見てみよう！
医師が診断を下す際には、患者の病歴、症状、検査結果などの要素を考慮する。考え抜くことは多く、診断が正確でない状況もある。複雑なプロセスであり、医師が最善を尽くしても正しく診断できないこともある。また、医師も人間であり、特に長時間の勤務で疲労困憊しているときには、重要な細部を見落とすこともある。
最適に動作している場合でも、病院は年間約50ペタバイトのデータを生成し、その97％は未使用のままになっている。人工知能は、医療従事者がこの情報を整理、分類し、より正確な診断のために効果的に利用するのに役立ちます。
例えば、グーグルとベリリーは、成人の予防可能な失明の2大原因である糖尿病性網膜症（DR）と糖尿病性黄斑浮腫（DME）のスクリーニングを支援する機械学習アルゴリズムを開発した。これにより、医師は最初の診断だけでなく、患者の治療と管理に多くの時間を割くことができる。
AIがより正確な診断を下すことは、病気や健康問題の早期発見に直結する。多くの病気は初期段階で発見されれば治すことができるため、これは非常に重要である。
例えば、肺がんは早期に発見されれば、治療が成功する確率が格段に高くなる。世界保健機関（WHO）によると、肺がんは世界のあらゆるがんの中で最も死亡率の高いがんである。肺がんは、毎年世界で170万人以上の死因となっている。
グーグルヘルスは 、支援を受けていない放射線科医と比較して、5％多くのがん症例を検出し、偽陽性を11％以上減少させるAIモデルを開発 した。このAIモデルはCTスキャンを3Dで解析し、肺がん全体の悪性度や微妙な悪性組織まで特定することができる。
図2.肺がん検出にAIがどのように利用できるかを示すGIF。
図2. 肺がん検出にAIがどのように利用できるかを示すGIF。
膨大な医療データを人間以上に効率的に分析することで、AIは初期段階の病気の兆候かもしれないパターンや異常を特定することができる。この能力は、数え切れないほどの患者に希望と健康の向上をもたらす！
AIが医療データの分析プロセスを加速させることで、すべての人にパーソナライズされた治療計画が現実のものとなる。個別化された治療計画とは、あなただけのために作成されたオーダーメイドの健康戦略である。その人独自の健康歴やライフスタイル、さらには遺伝的体質まで考慮される。画一的なアプローチではなく、個々の健康ニーズに合わせて特別に作られたプランなのです。
AIが作成した個別化された治療計画を持つことの利点をいくつか挙げてみよう：
医療用画像診断には、医師が人体の内部を観察し、健康問題を診断、監視、治療するための様々な技術が含まれる。医療従事者が怪我を発見したり、病気を特定したり、慢性的な症状を管理したりするのに役立つ非侵襲的な方法に依存している。医療用画像処理におけるAIは、人間の目では気づかないような問題のある領域や微妙な細部を発見するのに役立ちます。
その好例が、機械学習を使って脳腫瘍のMRI画像を解析することだ。従来の方法では、脳腫瘍を分類するのに40分もかかっていた。しかし、今ではわずか数分でできるようになった。これは時間の節約になるだけでなく、結果がより正確で精密なものになる。
医薬品開発として知られる、新しい医薬品化合物や治療法を発見し、設計し、試験し、市場に送り出すプロセスには、従来10年から15年かかることがある。このプロセスをAIを使って最適化することができる。AIを創薬に活用することで、時間とコストの両面で少なくとも25％から50％の節約につながるという研究結果が出ている。
AIを創薬や医薬品開発に応用する方法は多岐にわたる。いくつかの例を見てみよう：
AIの進歩により、個人の遺伝学に対する理解が再構築されつつある。膨大な遺伝子データセットを分析することで、AIは治療に対する個人の反応に影響を与える遺伝的変異を突き止めることができる。また、AI主導のアルゴリズムは、遺伝子情報に基づいて重要なバイオマーカーを発見し、健康リスクを予測することができる。これにより、個人は自分の健康を積極的に管理するための貴重な洞察を得ることができる。
ケース・ウェスタン・リザーブ大学遺伝学・ゲノム科学科の学科長であり、がんゲノム・エピゲノムプログラムの共同リーダーであるZhenghe J. Wang博士は、次のように説明する。「私たちは多くのゲノムデータを持っていますが、それを理解することは本当に難しいことです。AIは、人間の脳では不可能な重要な情報を抽出する手段となるでしょう。
将来的には、AIが画像スキャンと並行して膨大な遺伝子データを分析し、個人に合った治療計画を立てることができるようになる可能性が高い。
医療における人工知能の利点は、患者ケアや臨床業務にとどまりません。AIは、収益サイクル管理（RCM）など、医療業界のさまざまな部分の自動化と改善にも役立ちます。RCMは、病院や医療システムが財務業務を管理する方法を扱う。
米国の病院や医療システムの リーダーを対象とした最近の調査では、約74 ％が収益サイクル業務の一部を積極的に自動化していることが明らかに なった。医療における自動化の採用の増加は、効率性を高め、コストを削減し、患者の転帰を向上させることを目的とした、より広範なトレンドを意味する。
RCMにおける自動化の主なメリットの1つは、人間の介入を最小限に抑えながら反復作業を処理できることだ。また、AIは、患者請求プロセスの予測分析、パーソナライズされた患者コミュニケーション、保険確認、高度な請求拒否管理などのタスクに使用されるようになってきている。
医療管理における人工知能は、ますます必要不可欠になってきている。AIは、ロボティック・プロセス・オートメーションや自然言語処理のような技術を使って、スケジュール管理、請求書作成、データ入力などの日常業務を自動化することができる。今後数年間で、AIは病院の運営方法を大きく変えると予想されている。
例えば、医療サポートスタッフが行っている業務の約40％、医療従事者が行っている業務の約3分の1は、AIを使って自動化できる可能性がある。また、AIを医療に導入することで、看護師やその他の医療従事者の貴重な時間を解放できることが研究で示されている。これにより、彼らは患者ケアや専門的な開発にもっと集中できるようになる。
人工知能は、これらのプロセスをより効率的かつ革新的なものにすることで、医療人事や人材派遣のあり方を変えつつある。企業はAIを活用して従業員のエンゲージメントを高め、採用を合理化し、人材管理の方法を改善している。例えば、AIチャットボットは、候補者のスクリーニングや面接の設定などの作業を支援し、採用活動において一般的になっている。
人事・人材派遣におけるAIの主な応用例をいくつか紹介しよう：
AIは医療のITシステムをより効率的にすることで変革している。AIは脅威を検知し対処することで、サイバーセキュリティを強化することができる。これは患者情報の保護に役立つ。
AIは、ネットワーク管理やデータ・バックアップのような日常的なITタスクの自動化にも利用できる。これによりITスタッフは時間を節約し、より重要なタスクに集中することができる。AIと医療ITの組み合わせは、業務を洗練させ、医療サービスの質を高める。
ヘルスケアにおける人工知能の利点トップ10を探ってみたが、AIがこの分野のゲームチェンジャーであることは明らかだ。臨床診断の劇的な改善から病気の早期発見まで、AIはヘルスケアをより正確でパーソナライズされたものにしています。ヘルスケアにおける様々なAIソリューションの詳細については、こちらのページをご覧ください。
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