人工知能 (AI) はいくつかの新しいアプリケーションとともに医療分野にも登場し、すでに利用可能です。
AIは遅かれ早かれほとんどすべての生産部門に入る可能性がありますが、いくつかの部門ではより役立つため、浸透するのが容易です。
Summary
AIによって生み出された進歩：医療分野における最高のアプリケーション
ヘルスケアセクターは、AIが最も役立つ分野の一つです。
特にこの分野の研究分野では非常に役立ちます。なぜなら、医療分野の研究はしばしばデータの分析に基づいており、AIはデータを分析するのに優れているからです。特に、他の方法では分析が困難な大量のデータを扱う場合に有効です。
しかし、データ分析に基づく研究が行われているすべての分野で成功裏に利用できるため、人工知能の使用がすでに広がっているのは、この分野だけではありません。
例えば、OpenAIの共同創設者兼CEOであるサム・アルトマンによると、AIは気候、航空宇宙、科学などの分野で、全人類に対して指数関数的な進歩をもたらす可能性があるとしています。
確かに科学分野は、最も大きな可能性を持つ分野の一つであるだけでなく、すでに比較的広く使用されている分野の一つでもあります。
AIが科学分野で特に効果的である理由は、研究者や学者に大きな助けを提供できることです。この分野ではすでに重要な役割を果たしています。
ヘルスケア分野における最も革新的なAIの応用
ヘルスケアセクターは特に科学研究と密接に関連しています。
したがって、AIがすでに普及しつつある分野の一つであることに驚くべきではありません。
例えば、この分野では新薬の発見を加速するために使用されたり、イメージングの改善のために使用されたりします。また、診断や医療提供にも使用されています。
実際にこれまでに行われたことは、おそらく長い道のりの最初の一歩に過ぎないでしょう。理論的には、AIが医療分野で提供できる支援は非常に広範で深いものです。
治療を管理するのはおそらく常に人間の専門医ですが、彼らの仕事を改善し、迅速化し、自動化することができる人工知能を搭載したツールによってますます支援されるようになります。同時にエラーを減らすことができます。
薬理学
いくつかのAIベースのアプリで最も有望なものは、研究者が新しい薬、すなわち薬の有効成分として使用される新しい分子を見つけるのを助けるものです。
事実は、分析する分子は数千あり、自然界には存在しないが実験室で作成可能な合成分子も考慮に入れると、それらは数百万になります。
これらの分子の効果を実験室でテストすることは非常に困難であり、非常に時間がかかり、時には単に不可能です。
代わりに、ニューラルネットワークのようなAIツールを使用することで、何百万もの分子を分析してその有効性を予測することができます。さらに、新しい薬の潜在的な有効性を、しばしば高価な臨床試験で分析される前に調べることもできます。
この方法により、時間とコストが削減されるだけでなく、動物や人間に対する分子や薬のテストの必要性も減少します。
イメージング
AIの古典的な使用法の一つは、医療分野でのイメージングの補助としてです。
例えば、専門家でなくても高品質な心臓の超音波画像を取得できるアプリがあります。これにより、専門的な研究所を通さずに早期診断が可能になります。
これらのアプリは、一方ではオペレーターが高品質の画像を取得するのを助け、他方ではそれらを解釈するのを助けます。
このようなものはレントゲンにも存在します。
アプリケーションは、例えば胸部X線写真を分析して異常を数秒で検出し、時間とコストを削減することができます。
画像解釈アプリは平均的な放射線科医よりも10,000倍速いと推定されています。
その上、これらのアプリはしばしば小さなサイズの異常も特定できるため、肺の悪性結節のような病気の診断を数ヶ月前に予測することもあります。
診断
AIを搭載したアプリは、画像の分析だけでなく、医師が診断を行うのにも役立ちます。
いくつかは臨床意思決定プロセスで人工知能を活用するために考えられています。
これは人間の医師によって行われる臨床意思決定プロセスへの統合であり、予測分析と自然言語処理を使用して医師がより意識的な決定を下すのを支援します。
さらに、これらのツールを使用すると、薬の処方をカスタマイズし、操作を簡素化し、リソースの管理を最適化することもできます。
医療
音声認識のおかげで、医療分野ですでに使用されているいくつかのアプリは、患者に提供されるいくつかのサービスを自動化することができます。
例えば、言語に困難を抱える患者との会話を助けるために使用されます。これは、人工知能に基づく音声認識機能を備えており、非典型的な言語の理解プロセスを自動化するためです。また、今日の主要なソフトウェアのいくつかとビデオ会議でも使用されています。
他のアプリは、人工知能を使用して医療提供を簡素化し、予定の計画、データの分析、患者のフォローアップなどの管理タスクを自動化しています。
もちろん、これらの使用法はすべて孤立した独立したものではなく、同じ患者に同時に使用することが可能であり、またはお互いをサポートすることがよくあります。
今のところ、多くのアプリは単一のサービスを提供する傾向がありますが、将来的には、データ交換のための基本プラットフォームを介して、例えば互いに通信できるようになることが想像できます。
道のりはすでに始まっていますが、まだまだ先は長いようです。
