今後の医療AIで注目すべき3大トレンド

コロナウイルスの発生、メンタルヘルス危機、医療費の高騰、人口高齢化の狭間で、業界リーダーは医療に特化した人工知能 (AI) アプリケーションの開発を急いでいます。ベンチャー キャピタル市場からは 1 つのシグナルが発せられています。40 社を超えるスタートアップが、業界向けの AI ソリューションを構築するために多額の資金 (2,000 万ドル以上) を調達しています。しかし、人工知能は実際に医療においてどのように活用されているのでしょうか?

2022 AI in Healthcare Survey では、医療分野における AI を定義する課題、成果、応用について理解を深めるために、世界中の 300 人以上の回答者に質問しました。結果は 2 年目でも大きな変化はありませんでしたが、今後数年間の展開を示す興味深い傾向がいくつか示されました。この進化のいくつかの側面はポジティブなものですが (AI の民主化)、他の側面は刺激的ではありません (攻撃対象領域の拡大)。企業が知っておくべき 3 つのトレンドは次のとおりです:

1. コード不要のツールで AI を容易にし、民主化する

Gartner は、2025 年までに次のように予測しています。 , 企業が開発する新しいアプリケーションの 70% がノーコードまたはローコード テクノロジを使用することになります (2020 年の 25% 未満から増加)。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、ビジネスやその他の分野に大きな影響を与えます。だからこそ、技術職から専門分野の専門家まで、AI の使用が飛躍的に進むのを見るのは興味深いことです。

ヘルスケアの場合、これは、「医療における人工知能」調査の回答者の半数以上 (61%) が臨床医を対象ユーザーとして特定したことを意味します。これに医療保険料支払者 (45%) が続きます。 ）とヘルスケアIT企業（38％）。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 テクノロジの利用可能性と相まって、より広範な業界アプリケーションを示しています。

これは重要です。Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールと同じように、コードを医療従事者の手に渡せば、AI はより優れたものになります。このテクノロジーを使いやすくするだけでなく、(ソフトウェアの専門家ではなく) 医療専門家の手に渡せるため、より正確で信頼性の高い結果も得られます。こうした変化は一夜にして起こるものではありませんが、コアユーザーがドメインの専門家となるAIの成長は、確かに大きな前進です。

2. ツールは改良され、テキストはより便利になっています

その他の心強い発見には、人工知能ツールとユーザーの進歩に関するものがあります。特定のモデルをさらに深く掘り下げます。 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%)、ビジネス インテリジェンス (44%)、NLP (43%)、およびデータ 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、臨床上の意思決定、創薬、医療政策の評価などの重要な活動をサポートできます。新型コロナウイルス感染症の 2 年間を経て、新しいワクチンを開発し、大規模イベント後の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の重要性は明らかです。これらの例から、医療業界での人工知能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わかります。

その結果、テクノロジー リーダーと既存企業のインタビュー対象者の両方が、ローカル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の最も重要な要素として、ヘルスケア固有のモデルとアルゴリズムの可用性を挙げました。驚くことではありません。ベンチャー キャピタルの状況、市場の既存のライブラリ、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ますます拡大するでしょう。

3. 安全性とセキュリティの問題は増大しています

過去 1 年間の人工知能のあらゆる進歩に伴い、その問題も拡大しています新しい一連の攻撃ベクトル。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 サービスの使用量が昨年の調査と比較して 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 ベンダーの指標に依存するのではなく、独自のデータに依存することを選択しています。確立された企業の回答者 (68%) は、内部評価と自己調整モデルの使用を明確に好みます。同様に、医療データ処理に関する厳格な管理と手順により、AI ユーザーが可能な限り社内で運用を維持したいと考え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を及ぼす可能性があります。他の重要なインフラストラクチャ サービスが課題に直面している一方で、医療分野における侵害の影響は風評被害や経済的損失にとどまりません。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、開発者と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、セキュリティ、倫理が重要な焦点になるでしょう。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、そ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。

出典: www.cio.com

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