「AIは医療に新たな機会をもたらす」

オーストラリアRMIT大学コンピュータサイエンス学部長のカリン・バースプール教授によると、AIは病気をより正確に予測し、治療を個別化することに役立つという。

ヘルスケアにおけるAIの応用は、徐々に世界的に急成長を遂げています。この問題について、カリン・バースプール教授がVnExpressのインタビューに応じ、この分野の進歩について語りました。

―教授、ヘルスケア分野におけるAI応用の世界的な動向を分析していただけますか？

ヘルスケア分野において、AIが最も成熟している分野の一つは画像処理です。例えば、機械学習を活用したコンピュータービジョンアプリケーションは、疾患の診断と検出を可能にします。また、胸部X線検査の結果を解釈したり、がんの兆候となる可能性のある皮膚病変を分類したりするためにも、この技術を活用することができます。多くの病院では、高精度かつ効率的な手術支援ロボットを導入し、個々の患者の特性に基づいて外科医をサポートしています。

電子健康記録に記録されたデータなど、構造化データ（血液バイオマーカー、バイタルサインなど）と非構造化データ（メモ、レポート、遺伝情報からのデータ）の両方を含む、より多様な臨床データを使用して、AI を活用した臨床意思決定のガイドがますます進歩しています。

もう一つの注目すべきトレンドは、臨床環境に関連したより幅広いAIアプリケーションです。自動メモ作成、手術中の臨床ナラティブ作成、医師の診察中の患者履歴記録など、臨床記録作成を支援するデバイスが登場しています。

2022年10月20日に開催された、インダストリー4.0の促進に向けたベトナム・オーストラリア協力に関する第3回年次セミナーに出席するカリン・バースプール教授。写真：提供

- なぜ画像処理技術はヘルスケア分野に大きな影響を与えているのでしょうか?

これは、ヘルスケア業界が他の多くの臨床データよりも頻繁かつ体系的なデータを有していることに起因しています。ヘルスケア業界では、画像診断装置とメーカーの数が限られているため、データの一貫性が非常に高いのです。

さらに、画像は現在のAIアルゴリズムに非常に適しています。画像は完全に密なピクセル行列として捉えることができ、行列内のすべてのセルに値が存在することを意味します。この種のデータは、AI手法が実行できる表現や数学的分析に適しています。

また、大量のラベル付き画像データ（つまり、各画像に関連付けられた既知の診断情報）も存在します。これは、教師あり機械学習の実装が容易であることを意味します。これらのシステムは非常に効果的であることが証明されており、場合によっては人間の専門家と同等、あるいはそれ以上の性能を発揮します。

- その全体像の中で、ベトナムでは AI は公衆衛生にどのように応用されているのでしょうか?

- 発展途上国では、電子医療記録などのソフトウェアシステムの導入が進んでいない可能性があります。また、これらの国では技術や医療資源へのアクセスも限られており、電子データ収集に依存する一部のアプリケーションの開発に影響を及ぼしています。

しかし、テクノロジーとAIは、これらの国やベトナムのユーザーに依然として大きなメリットをもたらす可能性があります。AIは、たとえ現地で入手できない場合でも、専門的な知識をもたらします。専用デバイスの代わりに、携帯電話やスマートウォッチなどの一般的な製品に搭載されたセンサーを使用して健康データを記録できます。咳の記録を分析して新型コロナウイルス感染症を診断したり、これらのデバイスのデータを用いて心拍数から心房細動を検出したりできるツールもあります。

スマートヘルスアシスタントをアプリを通じて導入することで、患者は自分の健康をよりコントロールできるようになります。

- では、ヘルスケアに AI を適用する上での障壁は何でしょうか?

- 臨床意思決定におけるAI活用の最大の障壁は、ベトナム人集団からのデータ収集です。あらゆるAIツールは、ベトナム人集団の特性に合わせてカスタマイズする必要があります。つまり、入力データは、モデルの学習に使用したデータと一致していなければなりません。

AIツールは、多くの場合、ある状況から別の状況へ容易に移植できるとは限りません。これは、AIがベトナムの状況において確実に機能するためには、ツールをその状況に合わせて適切に適応させ、評価する必要があることを意味します。そのためには、ベトナムの医療施設におけるデジタルインフラへの投資が不可欠です。医療施設、電子医療記録システム、そして医療提供者間のデータ共有・連携メカニズムなど、あらゆる側面への投資が必要です。

より大きな課題は、AIが最も価値を発揮できるベトナムという特殊な環境において、対処すべき問題を特定することです。そのためには、研究者、AIイノベーター、そしてヘルスケアリーダーが協力し、機会を特定し、優先順位を定め、投資を促進する必要があります。

- この分野でのオーストラリアの経験をいくつか教えていただけますか？

-オーストラリアでは、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響でデジタルヘルス技術の導入が加速し、その必要性がさらに高まりました。ロックダウンや規制により、人々はオンラインヘルスケアを利用するようになりました。これによりヘルスケアを取り巻く環境は変化し、テクノロジーを活用してヘルスケアと健康全般をサポートするというトレンドが生まれました。

これらの変化はコミュニティの注目を集め、支持され、政府内およびメディアにおいて、医療機器としてのソフトウェアの規制、医療分野におけるAI利用の倫理、そして公共資源としての健康データの価値について、全国的な議論が巻き起こっています。組織は、その価値だけでなく、データの機密性とプライバシーを尊重する必要があります。

ベトナムはこの経験から学ぶべきことがあると思います。それは、国民を巻き込み、AIが医療にもたらす可能性を理解することです。最終的には、これらの技術の導入によって恩恵を受けるのは患者と消費者です。しかし、技術の構築と評価には、彼らのデータも活用することになります。ですから、患者と医療提供者からAIシステムへの信頼を築くことが重要です。

AIの可能性について専門家と議論するカリン・バースプール教授（左端）。写真：人物提供

- ヘルスケア分野における AI の今後の発展をどのように予測しますか?

- 今日、AIはかつてないほど人々の関心を集めています。ChatGPTと生成AIへの関心の高まりにより、ビジネスや生活における無数の問題を解決するために人工知能を活用することへの関心が高まっています。

健康とウェルビーイング分野におけるAIの応用も例外ではなく、この分野では確実にイノベーションが加速していくでしょう。マルチモーダルデータ統合と複雑な予測モデリングを通じて、AIを活用して患者ケアを向上させる機会は数多くあると確信しています。

AIは、患者の転帰や病状の進行をより正確に予測し、高度に個別化された治療計画を提供するのに役立ちます。テクノロジーを活用して医療行為を記録し、治療の効果に関する知識とエビデンスを提供することが可能になります。これは、医療現場のさらなる改善、つまり「学習型医療システム」と呼ばれる好循環につながります。

治療プロセスのステップを積極的に提案し、医師の意思決定をサポートする適切な情報を提供することで、患者体験を向上させることができます。AIを活用して医療システムとのやり取りをより「人間的」にすることで、患者体験をさらに向上させることも可能です。例えば、準備や文書作成の作業を支援することで、医師は患者とより多くの時間を話すことができます。一部のリアルタイム翻訳ツールは多言語設定に対応しており、複雑な医療用語をより理解しやすい情報に翻訳することで、患者とのコミュニケーション効率を向上させます。

患者は自身の健康管理においてより自律性を持つようになります。また、デジタル技術を活用して自身の健康データを収集、管理、分析、解釈することで、医療システムとの関わりにおいてより多くの情報を得るようになります。

ミン・トゥ

ソースリンク: https://vnexpress.net/ai-mang-den-nhung-co-hoi-moi-cho-y-te-4661285.html