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デジタルヘルス分野におけるジェネレーティブAIの可能性

ヘルスケアにおけるAIの活用は、とてつもない可能性をもたらすだけでなく、ほとんど前例のないレベルの誇大広告でもある。 真のチャンスがどこにあるのかを理解するには、市場の現状を明確に把握し、地平線上にあるテクノロジーを把握する必要がある。 FDAはすでに、何らかの形でAIを使用した500以上の医療機器を承認している。

デジタルヘルスの分野は、AI、特にジェネレーティブAIにとって自然な住処のように感じられる。 ガレン・グロースでは、市場におけるGenAIの可能性について興味深い調査を終えたところだ。 他のデジタルヘルス分野と同様、デジタルヘルス分野のAIは急速に進歩しており、様々なところから投資を集めている。 マイクロソフト、アマゾン、グーグルといった大手テック企業はすでに水面下に足を踏み入れており、さらに多くの中小企業がこの舞台でしのぎを削っている。 世界中の民間デジタルヘルスベンチャーの39%以上が何らかの形でAIを使用している。

デジタルヘルスにおけるAIのインパクトが最も期待される分野のいくつかを以下に概説する。

  • 診断と治療の改善ジェネレーティブAIは、大規模なデータセットを分析し、人間の臨床医にはわからないパターンや傾向を特定することで、デジタルヘルスにおける診断と治療を改善することができる。 この技術により、診断ミスを減らし、患者一人ひとりに合った提案をすることで、治療結果を改善することができる。 例えば、2023年の研究によると、AIアルゴリズムは診断の3年半前まで、患者がアルツハイマー病を発症する可能性を正確に予測できることがわかった1。
  • 効率性の向上:自動化は、どのような分野においてもAIの重要な利点であり、膨大なデータを取得し、人間が何時間もかかるような作業を自動化する能力を持つ。 臨床用語では、これは、臨床ノート、患者リマインダ、請求書、その他多くを取ることを意味し、医療画像を分析し、標準的な分析と文書を作成するためにGenAIを使用することができます。 ここで重要なのは、AIはそれ自体が解決策ではなく、イネーブラーであることを明確にすることだ。 ヒューマン・イン・ザ・ループ・モデルは、臨床がコントロールし続けることを保証する。
  • データ分析と医薬品開発:ジェネレーティブAIは、データ分析と医薬品開発において重要な役割を果たすことができる。 臨床試験や医薬品開発で使用される大規模なデータセットは、AIアルゴリズムを使って分析することで、人間のチームには見えないパターンや傾向を特定することができる。 例えば今年5月、米国とカナダの研究者が機械学習アルゴリズムを使って、抗生物質耐性菌の治療に役立つ新しい抗生物質を特定した2。

デジタルヘルスにおけるジェネレーティブAIの可能性は計り知れない。 しかし、見過ごすことのできない課題もあるため、慎重であり続ける必要がある。 おそらく最も重要なのは、患者のプライバシーとデータセキュリティ、特に機密データに関する倫理的配慮であろう。

そして、地域によって異なり、技術に追いつくために常に進化し続ける規制遵守に関する疑問もある。 EU、英国、米国のすべてがAI規制を検討しており、ニュースでは、医療をはじめとする多くの産業でAIが悪用される可能性をめぐる懸念で溢れている。 デジタル・ヘルスケア・ソリューションにAI機能を組み込もうとする組織は、ビジネスと患者にとって大きな潜在的利益を活用するために、こうした問題に先手を打つ努力をしなければならない。

ガレン・グロースと当社のデジタルヘルス・ソリューション、ヘルステック・アルファの詳細については、こちらをご覧ください。

1 血清に曝露したヒト海馬前駆細胞を用いたアルツハイマー病への進行予測, 脳, 146巻, 5号, 2023年05月
2 ディープラーニングによるアシネトバクター・バウマンニを標的とした抗生物質の発見、Nature Chemical Biology誌、2023年5月号

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