新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミック、メンタルヘルス危機、医療費の高騰、人口高齢化の狭間で、業界リーダーはヘルスケア用途向けの人工知能 (AI) の開発を急いでいます。ベンチャー キャピタル市場からの 1 つの兆候は、40 社を超えるスタートアップが、産業向けの人工知能ソリューションを構築するために 2,000 万ドル以上を調達していることです。しかし、人工知能は実際にヘルスケアでどのように使用されているのでしょうか?
2022 年ヘルスケア AI 調査では、ヘルスケアの課題、成果、AI のユースケースを定義するものをより深く理解するために、世界中の 300 人以上の回答者を対象に調査を行いました。この調査は今回で 2 回目であり、結果に大きな変化はありませんが、今後数年間で医療 AI がどのように発展するかを予兆するいくつかの興味深い傾向を示しています。この進化のいくつかの側面は前向きなもの (AI の民主化) ですが、他の側面はあまり刺激的ではありません (より大きな攻撃対象領域の存在)。
企業が理解する必要がある 3 つのトレンドは次のとおりです:
Gartner は、2025 年までに 70 年になると予測しています。企業が開発する新しいアプリケーションの % は、ノーコードまたはローコード テクノロジを使用します (2020 年には 25% 未満)。ローコードはプログラマーのワークロードを簡素化しますが、データ サイエンスの介入を必要としないノーコード ソリューションは、企業やその他の分野に大きな影響を与えます。
だからこそ、AI の使用が技術的な肩書から分野の専門家自身へと明確に変化しているのを見るのは興奮する理由です。
ヘルスケア業界の場合、これは、AI in Healthcare 調査への回答者の半数以上 (61%) が対象ユーザーとして臨床医を特定し、続いて医療支払者 (45%) とヘルスケア IT 企業が続いたことを意味します。 (38%)。ヘルスケア向けの AI アプリケーションへの大規模な開発と投資、およびオープンソース テクノロジの利用可能性と相まって、これらはより広範な業界での採用の前兆となります。
ヘルスケアの場合、これは、AI in Healthcare の調査回答者の半数以上 (61%) が対象ユーザーとして臨床医を特定し、続いて医療支払者 (45%) とヘルスケア IT 企業 (38%) であることを意味します。これは、ヘルスケア固有の AI アプリケーションへの大規模な開発と投資、およびオープンソース テクノロジーの利用可能性と相まって、より広範な業界での採用を示しています。
これは重要です。Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールと同様に、コードを医療従事者の手に渡せば、AI が向上します。ソフトウェアの専門家ではなく医療の専門家が運転席にいるため、テクノロジーをより利用しやすくするだけでなく、結果の正確性と信頼性も高まります。こうした変化は一夜にして起こったわけではありませんが、AI の主要ユーザーとしての分野の専門家が増加したことは大きな進歩です。
その他の有望な調査結果には、AI ツールの進歩と、特定のモデルをより深く掘り下げたいというユーザーの願望が含まれています。 2022 年末までにどのようなテクノロジーを導入する予定かを尋ねたところ、調査のテクノロジー リーダーはデータ統合 (46%)、BI (44%)、NLP (43%)、データ アノテーション (38%) を挙げました。テキストは現在、AI アプリケーションで使用される可能性が最も高いデータ タイプであり、自然言語処理 (NLP) とデータ アノテーションの重視は、より高度な AI 技術が増加していることを示唆しています。
これらのツールは、臨床意思決定支援、創薬、医療政策評価などの重要な活動をサポートします。パンデミックが発生してから 2 年が経ち、新しいワクチンを開発し、大規模なイベントの影響で医療システムのニーズをより適切にサポートする方法を発見する中で、これらの分野での進歩がいかに重要であるかは明らかです。これらの例を通じて、医療業界での AI の使用は他の業界とは大きく異なり、異なるアプローチが必要であることも明らかです。
したがって、成熟した組織のテクノロジー リーダーとインタビュー対象者の両方が、オンプレミスにインストールされたソフトウェア ライブラリや SaaS ソリューションを評価する際に、最も重要なニーズとして医療固有のモデルとアルゴリズムの可用性を挙げたのも不思議ではありません。ベンチャー キャピタルの状況、市場の既存の情報、AI ユーザーからの需要から判断すると、ヘルスケア固有のモデルは今後数年間でさらに拡大すると考えられます。
過去 1 年間の人工知能の進歩に伴い、一連の新たな攻撃ベクトルも開かれました。回答者が AI アプリケーションの構築にどのような種類のソフトウェアを使用しているかを尋ねたところ、最も一般的な選択肢は、ローカルにインストールされた商用ソフトウェア (37%) とオープンソース ソフトウェア (35%) でした。最も注目すべきは、クラウド サービスの使用率が昨年の調査と比較して
が 12% (30%) 減少したことです。これはおそらく、データ共有に対するプライバシー上の懸念が原因であると考えられます。
さらに、回答者の大多数 (53%) は、モデルを検証するために、サードパーティやソフトウェア ベンダーの指標ではなく、独自のデータに依存することを選択しています。成熟した組織の回答者 (68%) は、内部評価を使用し、モデル自体を適応させることを明確に好みます。さらに、医療データの処理に関しては厳格な管理と手順が定められており、AI ユーザーが可能な限り社内での運用を維持したいと考えていることは明らかです。
しかし、ソフトウェアの設定やユーザーがモデルを検証する方法に関係なく、医療セキュリティの脅威が増大すると重大な影響が及ぶ可能性があります。他の重要なインフラストラクチャ サービスも課題に直面していますが、医療侵害の影響は風評被害や経済的損害にとどまりません。データの損失や病院の機器の改ざんは生死を分ける可能性があります。
人工知能は、開発者や投資家がこのテクノロジーを日常のユーザーの手に届けることに取り組んでおり、さらに大きな成長を遂げる準備が整っています。しかし、AI がより広く利用可能になり、モデルやツールが改良されるにつれて、安全性、信頼性、倫理が重要な焦点分野になるでしょう。これらのヘルスケア分野における AI が今年どのように発展し、これが業界の将来に何を意味するのかを見るのは興味深いでしょう。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
以上がヘルスケア AI: 注目すべき 3 つのトレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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