ヘルスケアにおける AI: より健康的な未来?

人工知能 (AI) は、医療の質とアクセシビリティを向上させるための鍵となりますか? この記事では、ヘルスケアにおける AI の長所、短所、および使用例について説明します。

15年2022月XNUMX日に投稿

200 年前の平均寿命は 35 歳でした。 73〜79. この平均余命の劇的な伸びは、医学の進歩の直接的な結果です。 ウイルスの発生を防ぐワクチンから、平均余命を延ばす慢性疾患や不治の病の治療法まで、テクノロジーの進歩に伴い、ヘルスケアも改善されています。

しかし、寿命が延びるにつれて、医療制度に対する要求も大きくなります。 推定では、2050 年までに、 4人に1人 ヨーロッパと北アメリカでは 65 歳以上になります。これは、すでに燃え尽きている労働力にさらに圧力をかけ、コスト、患者の待ち時間、およびケアの質に影響を与えると予想されます。

そして、業界はすでに追いつくのに苦労しています。 の 世界保健機関 (WHO) は、2030 年までに 18 万人規模の医療専門家が世界的に不足すると予測しています。 つまり、XNUMX兆ドルの質問は、「医療システムは、患者や従業員の安全を危険にさらすことなく、指数関数的に成長し続けるにはどうすればよいでしょうか?　

XNUMX つの言葉: 人工知能。

上のグラフが示すように、ヘルスケアにおける人工知能 (AI) は、AI 市場で最も急速に成長している分野です。 AI が診断、治療、精度、結果、およびケアの質を改善することを考えると、これは驚くべきことではありません。 さらに、患者の受付フォームなどの手作業を自動化することで、医療従事者の日常生活を向上させます。 その結果、医師や看護師は、患者の世話をしたり、目の前の問題に集中したりすることに多くの時間を費やすことができます。

今日のヘルスケアにおける AI

最近の OECD 報告書によると、フィンランド、イタリア、ポルトガル、スロベニア、中国、米国の政府が AI 関連の研究イニシアチブに多額の投資を行っていることがわかりました。 これらの投資の一部は、治療の有効性を評価し、医療過誤を特定し、患者ケアを強化する方法に焦点を当てています。

さらに、民間部門も重要な役割を果たしています。 2021 年、民間組織はヘルスケアにおける AI に注力する企業に 40 億ドルを注ぎ込みました。

AI が最初に登場したのは 1950 年代ですが、特許活動が本格化したのは 2014 年頃です。* 今日、AI 関連の発明は活況を呈しており、理論から商用化可能な技術へと劇的な変化をもたらしています。

特許データはまた、ヘルスケア企業ではなく、主要なテクノロジー企業がヘルスケア AI 分野のトップ イノベーターであることを示しています。 テクノロジー企業はすでに AI、クラウド、データ管理、AI の専門知識を持っているため、これらの組織は革新的なソリューションをヘルスケア市場に提供できます。

下のグラフは、この分野の主要な特許申請者を強調しています。 当然のことながら、Samsung、IBM、および LG Electronics が上位 XNUMX 位を占めています。

AI は、私たちが知っているように、ヘルスケアを混乱させる態勢を整えており、患者のケアと効率性に数え切れないほどのメリットをもたらしますが、固有の課題もあります。 次のセクションでは、ヘルスケアにおける AI の長所と短所について説明します。

ヘルスケアにおける AI の利点

AI が労働力に与える影響は、雇用の喪失や獲得だけでなく、世界そのものが変化します。 その実装は、患者のケアを真に改善します。 管理効率の改善だけでなく、さまざまな臨床活動を強化し、開業医が情報にアクセスして、患者の転帰とケアの質を向上させることができます。 これにより、診断の速度と精度が向上し、開業医に正確なリアルタイム データが提供されます。 さらに、遠隔患者モニタリングが可能になり、人々は積極的なセルフケア対策を講じることができます。

さらに、それは医療教育を混乱させるでしょう。 医療従事者は、情報を暗記したり吐き戻したりする必要がなくなり、継続的な学習と改善に集中できるようになり、より良い患者体験を提供できます。

4 ヘルスケアにおける AI の使用

ヘルスケアにおける AI の欠点

AI が提供する可能性があるにもかかわらず、プライバシー、倫理的懸念、および医療過誤の可能性にかなりの脅威をもたらす可能性もあります。 ヘルスケアにおける AI のリスクとメリットのバランスをとるには、技術開発者、規制当局、エンド ユーザー、消費者の間のコラボレーションが不可欠です。

プライバシーとセキュリティ

AI は、データのプライバシーとセキュリティに関連する一連の新しい課題を提示します。これらの問題は、ほとんどの AI アルゴリズムがトレーニングと検証のために大規模なデータセットを必要とするという事実によって悪化します。 大規模なデータセットを XNUMX つの場所に保存すると、一見安全に見えても、サイバー セキュリティのリスクが高まります。 そのため、AI を活用したテクノロジーで患者データを保護する方法に関連する規制は不可欠です。

ただし、AI は規制のグレー ゾーンに分類されます。つまり、患者のプライバシーを確​​実に保護することは困難です。 従来のプライバシーに関する懸念やサイバー ハッキングに加えて、 s2021 年にピッツバーグ大学が行った研究では、改ざんされた医療画像を使用したサイバー攻撃が AI モデルをだます可能性があることがわかりました。 この研究は、ハッカーが画像やデータポイントを改ざんして AI モデルに誤った結論を導き出し、患者に悲惨な結果をもたらす可能性がある、敵対的なサイバー攻撃の潜在的な概念に光を当てています。

倫理、責任、監督

AI に関連する倫理的責任の観点から、多くの議論は、人生を変える間違いがあった場合、誰が責任を負うべきかを中心にしています。

2018 年 XNUMX 月、 自動運転のウーバーが歩行者を殺害 アリゾナで。 車のプログラミングは横断歩道でのみ歩行者を認識し、通りの真ん中を横断するときは認識しませんでした。 これは簡単に予測できる単純な状況のように思えますが、ヘルスケアには、人間の行動を予測するのが難しい状況が非常に多くあります。

たとえば、AI が放射線スキャンの解釈、薬と病状の照合、病床の割り当てを間違えた場合、問題が検出、追跡、または修正される前に、未知の数の患者が危険にさらされる可能性があります。 この場合、これらのエラーが一握りの患者に影響するのか、それとも何百人もの患者に影響するのかに関係なく、影響を受けた患者は怒りと悲しみをどこに向けるでしょうか? コンピュータ？ 医者？ コンピュータを管理している病院？

これらは、事前に特定して解決しなければならない問題です。 さらに、AI には社会的および経験的偏見がないと推定されます。 ただし、推測に関しては、アルゴリズムは人間よりも影響を受けやすい可能性があります。 これは、AI がトレーニングされるデータが不完全であるか、ある視点または別の視点に偏っている場合に特に当てはまります。

2021 年に、WHO は 最初のグローバル レポート ヘルスケアにおける AI の倫理とガバナンスについて、組織は、特に多くの AI アルゴリズムが高所得者ケア環境の患者から収集されたデータに基づいてトレーニングされているため、AI の実装によって生じる可能性のある格差を強調しました。 WHO はまた、AI 技術の設計、開発、および展開中に倫理的要因を考慮する必要があると述べました。

AI に取り組んでいる人は、次の倫理的なテーマの下で活動する必要があります。

1. 人体構造の保護
2. 人間の福利と安全、および公益の促進
3. 透明性、説明可能性、わかりやすさの確保
4. 責任と説明責任の育成
5. 包括性と公平性の確保
6. レスポンシブで持続可能な AI の推進

AI をヘルスケアとうまく融合させるには、倫理的な考慮事項、正確性、安全性が最優先事項でなければなりません。

まとめ

今後数年間で、AI がヘルスケアに革命をもたらすと予想しています。 無限の可能性を秘めた AI は、診断、治療、研究、患者ケアを改善する態勢を整えています。 ただし、その可能性を最大限に引き出すには、患者の安全とセキュリティが最優先事項でなければなりません。