序論
現在、45億人が基本的な医療サービスにアクセスできていません。また、2030年までに1100万人の医療従事者が不足すると予測されています。人工知能（AI）は、このギャップを埋め、世界の医療を革命化する機会を提供しています。国連の持続可能な開発目標である2030年までの普遍的な医療保険の実現に向けて努力する中で、AIの役割はますます重要になっています。
急速な技術の進歩にもかかわらず、世界経済フォーラムの白書「AI活用による未来の医療：道を切り開く」によると、医療分野におけるAIの導入は他の産業と比較して「平均以下」です。医療分野内でのAIへの民間投資のレベルが異なるため、導入率にばらつきがあります。しかし、AIデジタルヘルスソリューションが効率性を向上させ、コストを削減し、世界中の健康結果を改善する可能性があることは明らかです。以下に、AIテクノロジーがすでに医療分野で大きな影響を与えている10の例を示します。
1. AIは脳スキャンを解釈できる
最近のAIソフトウェアの発展により、脳卒中患者の脳スキャンを人間の専門家よりも「2倍正確」に検査できるシステムが開発されました。800枚の脳スキャンデータセットで訓練され、2000人の患者でテストされたこのAIは、精度を評価するだけでなく、脳卒中の発生時刻を特定することもできます。この情報は、治療オプションの適格性を決定するために必要であり、特に医療介入の重要な時間枠について神経学者のポール・ベンツリー博士が指摘しています。
2. AIは人間よりも多くの骨骨折を見つけることができる
救急ケアの設定では、医師は最大10%のケースで骨折を見逃すことがあります。X線技術者の不足と重い作業負荷を考えると、AIが初期スキャンを行うことで不要なX線を削減し、骨折検出率を向上させる可能性があります。英国の保健医療優秀研究所（NICE）は、この技術が安全で信頼性が高いと支持しており、再診の必要性を軽減する可能性があると述べています。
3. AIで救急車の需要を評価
英国では、毎月約35万件の救急車呼び出しのうち、誰が病院搬送を必要とするかを判断するのが救急隊員の課題となっています。研究では、AIがさまざまな患者要因に基づいて80%のケースで病院搬送の必要性を正しく予測できることが示されました。この技術の公平性が強調されており、NICEはさらに訓練が必要であると提案しています。
4. 1000以上の疾患の早期兆候を検出
AIの機械学習モデルは、患者が症状を示す前に特定の疾患を識別することができます。アストラゼネカのモデルは、50万人の医療データから作成され、何年も前に疾患の診断を予測することができます。スラヴェ・ペトロフスキ博士は、早期の疾患指標を検出し、臨床症状が出る前の介入を可能にする能力を強調しました。
5. 医療決定をガイドする臨床チャットボット
医師が正確かつ迅速な医療決定を必要とする場合、AIはプロセスを加速させることができます。ただし、偏った情報を提供するリスクもあります。研究では、検索補完生成システムのChatRWDが58%の医療問い合わせに信頼性のある回答を提供したことが示されました。デジタルプラットフォームは、医療提供者の作業負荷を軽減し、患者のレビュー時間を最適化し、再入院率を最小限に抑えるのに役立っています。
6. 影像診断の精度向上にAIを活用
AIテクノロジーは、MRIやX線などの画像データの解釈を向上させ、より速く正確な診断を可能にしています。この技術は、放射線技師が見落としていた可能性のある異常をフラグ付けすることで、患者のケアと臨床結果を向上させます。
7. 診断と治療提案の第二意見としてのAI
AIシステムは、複雑な状態の診断において医師の第二意見を提供することができます。大量のデータセットを分析することで、AIはさまざまな患者ケースで検出されたパターンに基づいて治療提案を行い、医療提供者が最も包括的な情報を手に入れられるようにします。
8. 手術手続きにおけるAIの支援
手術設定では、AIが複雑な手順における外科医の精密さを支援するために使用されています。AIを搭載したロボットシステムは、手術中にリアルタイムデータを分析し、視覚化を向上させ、手術介入の精度を向上させることで、患者の結果を改善し、回復時間を短縮します。
9. 個別化医療のためのAI
大量の患者データを活用することで、AIは個別化された治療戦略を開発するのに役立ちます。遺伝的、環境的、ライフスタイルの要因を考慮することで、医療提供者は効果が高く副作用が少ない治療法をカスタマイズし、患者の服薬遵守率と満足度を向上させることができます。
10. AIと伝統医学
伝統医学は世界中で実践されており、AIの進歩とよく統合されます。世界保健機関のAIと伝統医学に関する報告書では、AIがこの実践を向上させつつ、文化的遺産を保護する方法が示されています。先住民の医療文献をカタログ化し、統合的なアプローチを探求することで、各国は医療アクセスと治療の多様性を向上させるためにAIを活用しています。
結論
AIが医療内で進化を続けるにつれて、診断から個別化治療まで、その能力は多くの領域を変革することが期待されています。これらのテクノロジーを責任を持って受け入れることで、医療提供の既存のギャップを埋め、世界中の健康結果を向上させることができます。最終的には、AIと個別化医療、伝統医学の融合は、より包括的で包括的な健康と福祉へのアプローチを示しています。
