AI は、人類が 2030 年までに国民皆保険という国連の持続可能な開発目標を達成するための軌道に戻ることにも役立つ可能性があります。
しかし、世界経済フォーラムの報告書「AIを活用したヘルスケアの未来：先導する道」によると、テクノロジーの急速な発展にもかかわらず、ヘルスケア分野のAI導入は他の業界と比較して「平均以下」だという。
「AIによる変革は、単に新しいツールを導入するだけではなく、医療の提供とアクセスの方法全体を再考する必要がある」と報告書は述べている。
医療生成AI市場は今年27億ドル、2034年までに170億ドル近くに達すると予想されており、AIは医療を次のように変革しています。
AIは脳画像を分析できる
新しいAIソフトウェアは、脳卒中患者の脳スキャン画像の解析において、専門家の2倍の精度を誇ります。英国の2つの大学が、このソフトウェアを800件の脳スキャン画像で学習させ、その後2,000人の患者でテストしました。その結果は実に印象的でした。高い精度に加え、このソフトウェアは脳卒中が発生した時期を特定することもできました。これは医師にとって非常に重要な要素です。
「血栓が原因となる脳卒中の大半は、発症後4.5時間以内に来院すれば、薬物治療と外科治療の両方を受けることができます」と、神経科医のポール・ベントレー氏はヘルステック・ニュースペーパーに語った。「6時間以内であれば手術は可能ですが、それ以降は多くの症例が回復不可能であるため、判断は難しくなります。そのため、発症の正確な時間と回復の可能性を判断することが非常に重要です。」
AIは人間よりも正確に骨折を検出
初期分析にAIを活用することで、不必要なX線検査を回避し、骨折の見逃しリスクを軽減できる可能性がある。英国国立医療技術評価機構（NICE）は、この技術は安全で信頼性が高く、経過観察の回数を減らす可能性があると述べている。
AIを活用した救急車の必要性評価
英国では、毎月約35万人が救急車で病院に搬送されています。病床不足のため、誰を搬送すべきかの判断は、救急隊員に委ねられています。ヨークシャー（イングランド北部）で行われた研究では、AIが搬送が必要な患者を80%の確率で正確に予測できることが分かりました。このAIモデルは、移動能力、心拍数、血中酸素濃度、胸痛などの要素に基づいて学習させられましたが、データ処理において偏りは見られませんでした。
1,000種類の病気を早期発見
アストラゼネカの新しい機械学習モデルは、症状が現れる前に病気を検知することができます。英国の医療データベースに蓄積された50万人の医療データに基づくこのモデルは、「何年も後の診断を高い精度で予測」することができます。
英国で行われた別の研究では、AIツールが放射線科医が見逃していたてんかん関連の脳病変の64%を検出できることが分かりました。世界中の成人および小児のMRIスキャン1,100枚以上を学習させたこのAIは、病変をより迅速に検出するだけでなく、人間の目には見えない非常に小さな病変や隠れた病変も特定しました。
医療チャットボットは臨床意思決定をサポートします
医師は迅速かつ正確な判断を下す必要があり、AI はプロセスのスピードアップに役立ちますが、不正確な情報や偏った情報を提供してしまうリスクも伴います。
米国の研究によると、ChatGPT、Claude、Geminiといった標準的な大規模言語モデル（LLM）では、医師に完全かつ科学的に妥当な回答を提供できないことが判明しました。しかし、情報検索機能を強化した生成システムであるChatRWDは、58%の有用な回答（従来のLLMでは2%～10%）という優れたパフォーマンスを示しました。
デジタルインターフェースは、患者のトリアージを支援するためにも導入されています。世界経済フォーラムの「デジタルヘルス変革イニシアチブ2024」レポートによると、Humaのデジタル患者プラットフォームは、入院再発率を30%削減し、医師が患者の記録を確認する時間を最大40%短縮し、「医療従事者の負担を軽減する」可能性があるとされています。
報告書は、こうした技術が「医療における患者体験を劇的に変革する」と予測しています。「健康な人はモニタリング機器を用いて心身の健康状態を最適化できるようになる一方、健康状態に問題を抱える人は様々なデジタルソリューションにアクセスできるようになる」
（Weforum.orgによると）
出典: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html
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