AIとビッグデータが医療業界の新たな武器となるとき

(Dan Tri) - AI は予測だけでなく、ワクチン接種の計画、リソースの割り当て、伝染病対応モデルの構築など、医療分野もサポートしています。

人間と微生物の終わりのない戦い

ホーチミン市の熱帯病病院で開催された感染症の臨床診療における人工知能とビッグデータの応用に関する科学会議において、ホーチミン市保健局副局長のグエン・ヴァン・ヴィン・チャウ准教授は、感染症との長期的闘いにおけるイノベーションの重要性を強調した。

感染症は常に世界の公衆衛生における最大の課題の一つです。ベトナムのような熱帯諸国では、微生物の増殖に適した環境が整っているため、この戦いはさらに激しく、根強く続いています。

歴史を通じて、 世界は深刻な病気の流行に見舞われ、何千万人もの人々が亡くなってきました。

今日、人類は感染症、特に鳥インフルエンザ、SARS、MERS、そして最近ではCOVID-19など、動物から人間に感染する感染症による新たな脅威に直面し続けています。

古代から人類は、絶えず進化する微生物によって引き起こされる感染症の新たな脅威に常に直面してきました。

感染症の特徴は、その病原体の複雑性と予測不可能性です。微生物は絶えず変異を繰り返しながら進化し、免疫系や抗生物質による攻撃を回避しています。懸念されるのは、変異の必然的な結果である抗生物質耐性がますます蔓延していることです。

抗生物質は約100年前に発見され、1940年から1960年にかけて生産の黄金時代を迎えましたが、現在では新薬の数はますます少なくなっています。一方で、単一、複数、さらにはすべての抗生物質に耐性を持つ細菌株が出現し、医療は受動的な状態へと追いやられています。

微生物の進化は、あらゆる薬剤やワクチンが時間の経過とともに効力を失う可能性があることを意味します。そのため、人類は既存のツールに頼るだけでなく、アプローチ、診断方法、治療法から長期的な予防戦略に至るまで、常に革新と創造を続けていく必要があります。

同氏によると、現在のアプローチには、ゲノム解析、メタボロミクス、免疫学からワクチン開発（ワクチン経済学）まで、多くの分野を統合した体系的な戦略が必要である。

特に、mRNAワクチンの誕生は医学史上前例のない画期的な進歩であり、ウイルスの配列決定から地域社会へのワクチン接種まで人類が要したのはわずか12か月でした。

チャウ博士はまた、インペリアル・カレッジ・ロンドン（英国）の科学者による研究を引用し、もし新型コロナウイルスのワクチン接種キャンペーンがウイルスのゲノム解読からわずか100日後に開始されていたら、世界は830万人の死亡と2600万人以上の感染を防ぐことができただろうと指摘した。

この計画的な計算から、世界は将来のパンデミックに備えるための「100日ミッション」という概念を形成しました。

このミッションは、新たなパンデミック病原体が特定されてから100日以内に、迅速な診断ソリューション、効果的な初期治療、集団予防接種用のワクチンを用意することを目指しています。

「イノベーションは、人類が伝染病と闘うだけでなく、微生物と持続的に共存し進化していくための武器です」とチャウ博士は断言した。

AIがホーチミン市での麻疹の流行を予測

会議では、ホーチミン市熱帯病病院の副院長であるグエン・レー・ニュー・トゥン博士も、最近の病院における感染症の研究、診断、警告における人工知能（AI）とビッグデータアプリケーションの導入について、より具体的に話した。

董博士は、2018年から現在までに、同病院はインフルエンザやデング熱の予測、機械学習を用いた医療記録の手書き認識、ウェアラブルデバイスによる遠隔でのバイタルサインのモニタリングなどの研究を含む、AIとビッグデータを応用した22の研究プロジェクトを実施してきたと述べた。

AIとビッグデータは、病院が伝染病を早期に予測し警告する能力を向上させるのに役立ちます。

例えば、ホーチミン市保健局の感染症サーベイランスシステムは、2024年に麻疹症例の増加を記録し、迅速にワクチン接種キャンペーンを実施し、アウトブレイクを宣言しました。拡張された予防接種情報システムは、ワクチン接種率のデータも提供しており、地域や人口グループごとの疾患リスク予測を支援しています。

世界中で、BlueDot（カナダ）やFluMap（米国）などのシステムが、新型コロナウイルス感染症のパンデミック前に病気の初期兆候を警告するのに効果的であることが証明されています。

ベトナムでは、AIは病気のサイクル分析、流行の期間とピークの予測、年齢、性別、基礎疾患などの要因に基づいて蔓延を評価する疫学モデルの構築にも応用されています。

このテクノロジーは、高リスクグループを特定し、ワクチン接種戦略の優先順位を決定し、迅速な対応に必要な物資、医薬品、人的資源を見積もるのに役立ちます。

しかし、AI・ビッグデータの導入プロセスには、データ品質の不均一性、医療とテクノロジーの両方を深く理解する人材の不足、インフラ投資コストの増大など、依然として多くの課題が存在します。

出典: https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm