医療業界における人工知能の5つの主要な応用シナリオと典型的な事例

近年、スマートヘルスケアの開発は国内外で人気を集めています。 「セキュリティやスマート投資アドバイザーが最も注目されているが、AIは医療分野で最初に導入されるかもしれない」と指摘する人もいる。一方で、画像認識、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどの主要技術の進歩は、人工知能技術の新たな発展をもたらしている。これにより、データ集約型、知識集約型、精神労働集約型を特徴とする医療産業と人工知能の深い統合が大きく促進されました。

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一方、社会の進歩と人々の健康意識の高まりに伴い、人口の高齢化問題は深刻化し続けており、医療技術の向上、寿命の延長、健康の増進に対する人々の要求はより緊急なものとなっています。しかし、実際には、医療資源の偏在、医薬品の開発サイクルの長さとコストの高さ、医療従事者の育成コストの高さなどの問題があります。 医療の進歩に対する実際の需要は、人工知能技術によって推進される医療業界の変革とアップグレードの波の台頭を大いに刺激しました。

スマートヘルスケアの主な応用シナリオ

世界のスタートアップ企業の実践から判断すると、スマートヘルスケアの具体的な応用分野としては、洞察とリスク管理、医療研究、医療画像と診断、ライフスタイルの管理と監督、メンタルヘルス、看護、救急室と病院の管理、薬物マイニング、バーチャルアシスタント、ウェアラブルデバイスなどが挙げられる。要約すると、現在、医療分野における人工知能技術の応用は、主に次の 5 つの領域に集中しています。

1. 医療ロボット

スマート義肢、外骨格、損傷した人体の修復のための補助装置、医療従事者の業務を支援するヘルスケアロボットなどの技術など、医療分野におけるロボット技術の応用は珍しいことではありません。現在実践されている医療用ロボットには主に 2 つの種類があります。

• まず、人間の神経信号を読み取ることができるウェアラブルロボットは「スマート外骨格」とも呼ばれます。
• 2つ目は、IBMが開発したダヴィンチ手術システムが代表例である、外科手術や医療ケアの機能を実行できるロボットです。

2. インテリジェントな医薬品開発

インテリジェント医薬品開発とは、人工知能におけるディープラーニング技術を医薬品研究に応用し、ビッグデータ分析などの技術的手段を使用して、適切な化合物または生物を迅速かつ正確に発見およびスクリーニングすることで、新薬開発サイクルを短縮し、新薬開発のコストを削減し、新薬開発の成功率を高めることを指します。

人工知能はコンピューターシミュレーションを通じて薬物の作用、安全性、副作用を予測することができます。ディープラーニングの助けを借りて、人工知能は心臓血管薬、抗腫瘍薬、一般的な感染症の治療など、多くの分野で新たな進歩を遂げてきました。スマートドラッグの開発は、エボラウイルスとの戦いにおいても重要な役割を果たしてきました。

3. インテリジェントな診断と治療

インテリジェント診断と治療とは、補助的な診断と治療に人工知能技術を使用することで、コンピューターが専門医の医学知識を「学習」し、医師の思考と診断推論をシミュレートして、信頼性の高い診断と治療計画を提供することを可能にします。インテリジェントな診断と治療のシナリオは、医療分野における人工知能の最も重要かつ中核的な応用シナリオです。

（IV）インテリジェント画像認識

インテリジェント医療画像処理は、医療画像の診断に人工知能技術を応用したものです。医用画像処理における人工知能の応用は、主に 2 つの部分に分かれています。1 つは画像認識で、これは知覚リンクに適用され、主な目的は画像を分析して意味のある情報を取得することです。もう 1 つはディープラーニングで、これは学習と分析リンクに適用されます。大量の画像データと診断データを通じて、ニューラル ネットワークはディープラーニング用に継続的にトレーニングされ、診断機能を習得できるようになります。

（V）インテリジェントな健康管理

インテリジェント健康管理とは、健康管理の特定のシナリオに人工知能技術を適用することです。現在、重点は、リスク特定、バーチャルナース、メンタルヘルス、オンライン相談、健康介入、精密医療に基づく健康管理に置かれています。

1. リスク特定：人工知能技術を用いて情報を取得し分析することで、疾病のリスクを特定し、リスクを軽減する対策を提供します。
2. バーチャルナース：食習慣、運動サイクル、服薬習慣など患者の個人的な生活習慣に関する情報を収集し、人工知能技術を使用してデータを分析し、患者の全体的な状態を評価し、日常生活の計画を支援します。
3. メンタルヘルス: 人工知能技術を使用して、言語、表情、音、その他のデータから感情を識別します。
4. モバイル医療：人工知能技術を組み合わせて遠隔医療サービスを提供します。
5. 健康介入: AI を使用してユーザーのバイタルサイン データを分析し、健康管理計画をカスタマイズします。

スマート医療産業アプリケーションの典型的な事例

1. 医療ロボット

1. スマート外骨格

ロシアのExoAtlet社は、ExoAtlet IとExoAtlet Proという2つの「スマート外骨格」製品を製造した。前者は家族向け、後者は病院向けです。 ExoAtletⅠは下半身麻痺の患者に適しています。上肢の機能が基本的に正常であれば、患者が基本的な歩行、階段の昇降、およびいくつかの特別なトレーニング動作を完了するのに役立ちます。 ExoAtletProには、脈拍測定、電気刺激、所定の歩行モードの設定など、ExoAtletⅠをベースにしたより多くの機能が含まれています。

厚生労働省は、筋萎縮性側索硬化症や筋ジストロフィーなどの疾患患者の歩行機能の改善を主な目的として、「ロボットスーツ」と「医療用ハイブリッド補助肢」を日本で販売可能な医療機器として正式にリストアップした。

2. 外科用ロボット

世界で最も代表的な外科用ロボットはダヴィンチ外科システムです。 「ダヴィンチ手術システムは、手術室の手術台と医師が遠隔操作できる端末の2つの部分で構成されています。手術台は、患者の手術を行う3本の機械アームを備えたロボットです。各機械アームは人間よりもはるかに柔軟で、手術のために人体に入ることができるカメラが装備されています。そのため、手術の切開が非常に小さいだけでなく、人間が一生で完了することが難しい一部の手術も実行できます。制御端末では、コンピューターが複数のカメラで撮影した2次元画像を通じて人体の高精細な3次元画像を復元し、手術プロセス全体を監視できます。現在、世界中に3,000台以上のダヴィンチロボットが設置されており、300万件の手術が完了しています。」

2. インテリジェントな医薬品開発

米国のシリコンバレーの企業であるアトムワイズは、IBMのスーパーコンピューターを使用して分子構造データベースで治療法をスクリーニングし、医薬品開発の候補となる820万の化合物を評価しました。 2015年、アトムワイズは既存の候補薬と人工知能アルゴリズムの応用に基づき、1日以内にエボラウイルスを制御できる2つの候補薬を特定することに成功しました。

米国のバーグ・バイオファーマシューティカルズ社は、新薬開発のための化合物の採掘に加え、生物学的データを研究して新薬を開発している。 「バーグは、InterrogativeBiology人工知能プラットフォームを使用して、健康な人間の組織を研究し、人体自身の分子および細胞防御組織と発病メカニズムを調査し、人工知能とビッグデータを使用して、人体自身の分子に含まれる潜在的な薬物化合物を推測します。糖尿病や癌などの困難で複雑な病気を治療するために人体自身の分子を使用するこの方法は、新薬の研究にかかる時間とコストの半分です。」

3. インテリジェントな診断と治療

医療診断における人工知能の最初の海外応用は、MYCIN エキスパート システムでした。私の国は1970年代後半に人工知能に基づくエキスパートシステムの開発を開始しましたが、急速に発展しました。北京中医大学は初期に、有名な老中医である関有伯による肝臓病の診断と治療をシミュレートする「関有伯肝炎医療エキスパートシステム」を開発しました。 1980 年代初頭、福建省中医学院と福建省コンピュータセンターは、林如皐骨損傷コンピュータ診断および治療システムを開発しました。厦門大学、重慶大学、河南医科大学、長春大学などの他の大学や研究機関も、人工知能に基づく医療用コンピューターエキスパートシステムを開発し、臨床現場への応用に成功しています。

インテリジェントな診断と治療の応用において、IBM Watsonは現在最も成熟した事例です。 IBM Watson は、3,469 件の医学論文、248,000 件の論文、69 件の治療計画、61,540 件の試験データ、および 106,000 件の臨床レポートを 17 秒で読み取ることができます。 2012年、ワトソンは米国医師資格試験に合格し、米国の多くの病院に導入され、補助的な診断および治療サービスを提供しました。現在、ワトソンは乳がん、肺がん、大腸がん、前立腺がん、膀胱がん、卵巣がん、子宮がんなど、多くのがんの診断と治療サービスを提供しています。 Watson は本質的に、自然言語処理、認知技術、自動推論、機械学習、情報検索などの技術を統合し、仮説認識と大規模な証拠収集、分析、評価を提供する人工知能システムです。

（IV）インテリジェント画像認識

ベス・イスラエル・ディーコネス医療センター（BIDMC）がハーバード大学医学部と共同で開発した人工知能システムは、乳がんの病理画像内のがん細胞を92%の精度で正確に識別できます。

米エンリティック社は、がんなどの悪性腫瘍の検出にディープラーニングを応用した。同社が開発したシステムのがん検出率はトップクラスの放射線科医４人の検出率を上回り、人間の医師が診断できなかったがんの７％を診断した。

（V）インテリジェントな健康管理

1. リスクの特定

リスク予測・分析会社であるLumiataは、主力製品であるRiskMatrixを通じて、健康保険加入者や患者の電子医療記録や病態生理学などの大量のデータを取得し、ユーザーのために時間の経過に伴う疾病リスクの変化の軌跡を描きます。 MedicalGraph は患者の病歴を分析し、迅速かつ的を絞った診断を提供するために使用され、トリアージ時間を 30%～40% 短縮します。

2. バーチャルナース

NextIT は慢性疾患患者向けのアプリ仮想アシスタント (AlmeHealthCoach) を開発しました。「AlmeHealthCoach は特定の疾患、薬剤、治療向けに設計および構成されています。ユーザーの目覚まし時計と同期して、「睡眠はどうでしたか?」などの質問をトリガーし、薬を時間どおりに服用するようユーザーに通知します。医師が患者とよりよくつながるために使用できる実用的なデータを収集することが目的です。」このアプリは主に慢性疾患の患者に役立ちます。ウェアラブル デバイス、スマートフォン、電子カルテなどのマルチチャネル データを統合して、患者の状態を総合的に評価し、パーソナライズされた健康管理ソリューションを提供します。

国立衛生研究所（NIH）は、AiCure と呼ばれるアプリに投資しました。このアプリは、携帯電話のカメラと人工知能を組み合わせて、患者の服薬状況を自動的に監視します。

3. メンタルヘルス

2011年、アメリカの企業Ginger.IOは、ユーザーのスマートフォンデータをマイニングしてメンタルヘルスの微妙な変動を検出し、生活習慣の変化を推測し、ユーザーの習慣に基づいて積極的に質問する分析プラットフォームを開発しました。状況が変わった場合は、親戚、友人、さらには周囲の医師にも報告されます。

Affectivaが開発した感情認識技術は、ウェブカメラを使って人の表情を捉えて記録し、人の感情が喜び、嫌悪、混乱などであるかどうかを分析して判定することができます。

4. モバイルヘルスケア

Babylonが開発したオンライン医療相談システムは、オンライン人工知能システムとの会話中にユーザーの病歴や症状に基づいて、予備的な診断結果と具体的な対策を提供することができます。

AiCure は、ユーザーに時間通りに薬を服用するようリマインドするスマート健康サービス企業です。「モバイル技術と顔認識技術を使用して、患者が時間通りに薬を服用しているかどうかを判断し、アプリを使用して患者データを取得し、自動アルゴリズムを使用して薬と薬の摂取を特定します。」

5. 健康介入

Welltok は、CaféWellHealth 健康最適化プラットフォームを通じて人工知能技術を使用し、ウェアラブル デバイスを通じて MapMyFitness や FitBit などのパートナーからユーザーのバイタル サイン データを分析し、パーソナライズされたライフスタイル介入と予防的健康管理プランを提供します。

6. 国内スマートヘルスケア

ファウンダー証券が発表したインターネットヘルスケアに関する詳細なレポートによると、「中国のインターネットヘルスケアの発展は、人と情報をつなぐ情報サービス段階、人と医師をつなぐコンサルティングサービス段階、人と医療機関をつなぐ診断・治療サービス段階の3段階を経ている」とのこと。実際の産業発展において、中国のスマートヘルスケアはまだ初期段階にあるが、資金の追求により、多くのスマートヘルスケアの新興企業が資金調達に成功している。今後の発展において、国内企業はデータベース、アルゴリズム、一般技術などの基礎領域における研究開発と投資を強化し、基盤を強化しながらスマートヘルスケアの応用領域をさらに拡大していく必要がある。