AIが医療診断を改善する方法

人工知能システムは刻々と賢くなっています。運転や自然言語の理解などの複雑なタスクはすでに AI で実現されていますが、さらに進化することはできるでしょうか? この記事では、医療診断に AI を使用することの可能性を探ります。

ヘルスケアにおける人工知能の利用は急速に増加している

AI は、がんの診断、医療画像における主要な所見の分類、急性異常のフラグ付け、放射線科医による生命を脅かす症例の優先順位付け、不整脈の診断、脳卒中の転帰の予測、慢性疾患の管理などに使用できます。

人工知能は長い間存在してきました。時が経つにつれ、人工知能を搭載したシステムはかつてないほどスマートになってきています。人工知能は、複雑なゲームをプレイできるコンピュータ プログラムとして始まりました。ディープ・ブルーは、当時の世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破った最初のチェス・コンピュータ・ソフトウェアでした。すぐに、より複雑なゲームをプレイできる AI が誕生しました。しかし、ゲームで私たちを打ち負かす以外にも、AIは正確な検索結果、データの構造化、サイバーセキュリティの強化、さらには古代の本のデジタル化でも私たちを助けています。専門家は、医療診断用の人工知能が近い将来、医師の補助となり、さらには医師に取って代わる可能性があると考えています。

医療診断における人工知能の役割

時間は医療において最も貴重な資源です。医療対応がわずか数分遅れると、心臓発作の患者は死亡する恐れがあります。末期患者であっても、早期診断により友人や家族と数日長く過ごせる可能性がある。しかし、関連データによると、医師が患者一人の診察に費やす時間は13～16分を超えることはほとんどない。患者の治療プロセス全体は、この数分以内に診断を通じて記録または修正される必要があります。最近の調査では憂慮すべき傾向が明らかになった。調査によると、アメリカの医師は勤務時間の最大3分の2をデータ入力や事務作業に費やしているという。診断を自動化できれば、医師は患者と過ごす時間を増やしたり、より多くの患者を治療したりすることができ、より良い医療サービスを提供できるようになります。人工知能はこれを実現できます。

医療診断におけるAIの働き

人工知能は、ディープラーニングと呼ばれる概念を通じて人間のように考えることを学びます。広範なサンプル データ セットを活用して、独自の意思決定を行います。これらのスキルは、スキルの専門知識を獲得する方法であると信じられているので、非常に重要です。ディープラーニングにより、AI は人間のように、あるいはそれ以上に考えることができるようになり、医療業務の遂行に適していると考えられます。グーグルは、糖尿病のコントロール不良の症状である眼底の血管の漏れや脆弱化を報告するよう訓練されたAI眼科医を開発した。インドでは現在、人工知能が実際の患者の診断に役立っています。中国を拠点とするインファービジョン社は、GEヘルスケア、シスコ、エヌビディアと提携し、コンピューター断層撮影（CT）スキャンやX線写真を分析して肺がんの初期症状となる可能性のある病変や結節を検出するよう訓練されたAIシステムを開発している。

AI システムが患者の診断を開始すると、同じ病気の患者間のパターンも引き続き探します。時間が経つにつれて、これらのパターンは病気が出現する前にそれを予測するための基礎を形成する可能性があります。医療診断用の人工知能が開発されるたびに、潜在的にすべての人にとって医療へのアクセスが劇的に向上します。