ヘルスケアにおける AI: 実装と導入の課題

公開: 2023-05-04

医療業界が現在苦境に立たされていることは誰にとっても驚くべきことではありません。

増え続ける労働者不足、システムへの不信感、質の高いサービスへの需要の高まりにより、業界は解決策を切実に必要としています。

何年もの間、人工知能 (AI) が医療にもたらす可能性のある革命的な影響について人々は語られてきましたが、多くの業界が AI の導入を進める中、医療セクターはなかなか行動を起こしてきませんでした。

では、それはただの話ですか？ AI は本当に医療の問題に対する解決策となるのでしょうか?

AI導入のメリット

退屈なプロセスの合理化から完全な排除に至るまで、AI の導入は医療提供者に多くのメリットをもたらします。

最も明白なメリットは効率の向上です。AI 主導のワークフローは速度、正確さ、効率を重視して構築されているため、医療従事者は事務手続きではなく患者ケアの中核的な側面に時間とエネルギーを集中させることができます。特定のプロセスを自動化することで、より多くのデータを迅速かつ正確に収集できるようになり、患者の健康状態の中で何が起こっているかをより深く理解できるようになります。

(出典: DNV )

これにより、2 番目の利点である AI 主導の洞察が得られます。複数のソースからデータを収集することで、AI は医療専門家に意思決定のためのより良い情報を提供し、パターンを特定するのに役立ちます。これは、病気の進行状況や治療法を予測するのに役立つ可能性があります。

最後に、AI は日常的なタスクを自動化することで、医療専門家がより複雑で時間のかかるプロジェクトに集中できる時間を確保できます。多くの医療施設の過重労働と人員不足の性質を考慮すると、これは大きな意味を持ちます。

燃え尽き症候群のリスクの減少は最小限です。日常的な管理業務がワークフローを妨げることがなければ、従業員は自分の職務に集中し、仕事を楽しみ、創造性と共感力をより発揮できる可能性がはるかに高くなり、患者に対するより質の高いケアにつながります。

では、なぜヘルスケア分野における AI の導入がこれほどまでに遅れているのでしょうか?

ヘルスケア業界のような分野で新しいテクノロジーを導入する場合、考慮すべき点は数多くあります。

例えば…

既存のワークフローへの統合の複雑さ

確立されたシステムに新しいテクノロジーを導入するには、慎重な計画とテストが必要です。また、AI のような革新的なテクノロジーは、既存のワークフローと連携したり統合したりするのが難しい場合があり、そのため投資家が変化を起こすことを躊躇する可能性があります。

(出典: DNV )

ヘルスケア業界も、保険や政府プログラムなどの複雑なネットワークシステム上に構築されています。プロセスの上流で変更を加えると、ネットワークの他の部分のワークフローが中断される可能性があり、これだけ多くの関係者に相談する必要があるため、計画を軌道に乗せることは困難になる可能性があります。

AI と連動する補完的なソフトウェアとイノベーションは、医療業界で AI を広く導入するのに役立ちます。このテクノロジーには関心が寄せられていますが、開発は主に大都市の病院や大手医療企業が中心となっています。はい、これらの機関は AI 専門家を積極的に雇用しています。

データの制限と懸念事項

データへのアクセスは、 AI テクノロジーがどこまで実現できるかを決める大きな制限要因です。医療データの収集とアクセスが難しいことで知られるため、AI のトレーニングに利用できるデータは一般人口を代表するものではありません。この限られたデータも処理、フィルタリング、認定する必要があり、これには時間がかかります。

(出典: IDC )

さらに、AIがどのようなデータを保持するのかについても懸念があります。データ保持に関しては、当然のことながら患者のプライバシーが最優先されます。ただし、これは、急速に進歩する AI ソリューションと常に変化する医療提供者のニーズに対応するセキュリティテクノロジーを開発する必要があることを意味します。

全体として、現在は全体的に不足しています…

信頼

AI の導入をためらう根底にあるのは、その有用性、可能性、そしてその落とし穴を防ぐ安全対策の両方に対する深い信頼の欠如です。

(出典:ビジネスのインターネット)

AI を医療に導入する場合、倫理的および規制上の懸念が意思決定プロセスに大きな重しとなっています。 AI が人間と同じくらい正確に意思決定できるかどうかという疑問や、不正確なデータが望ましくない結果につながる可能性があるという懸念により、関係者は AI ソリューションに投資する前に立ち止まってしまいます。

規制当局の承認を得るプロセスには長い時間がかかる可能性があり、テクノロジーが非常に新しいため、プライバシーと責任に関する多くの考慮事項が既存の法律でまだ完全にはカバーされていません。

それに加えて、多くの人がアルゴリズムのバイアスや、既存の偏見によって AI モデルがどのような影響を受ける可能性があるかを懸念しています。医療のようなデリケートな分野では、AI によって意図せず反映される社会的偏見が深刻な懸念を引き起こす可能性があります。

開発プロセスの透明性と倫理的な AI 研究への投資拡大を求める声が高まっています。しかし、業界が何らかの包括的な監視を行えるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。

変化への抵抗

変化を受け入れることを嫌がる人間の自然な性質は無視できません。ヘルスケア業界は伝統に基づいて構築されており、多くの関係者は、確立されたワークフローを破壊し、まったく新しいスキルセットを必要とする可能性のある新テクノロジーへの投資に躊躇しています。

また、増大するワークロードの解決策を切望している最前線の従業員は、多くの場合、新しいテクノロジーを試したがりますが、混乱の可能性が非常に大きい場合、よりリスクを回避する上層部にとっては、それは難しい場合があります。

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ヘルスケアにおける AI 導入の成功例

多くの課題にもかかわらず、小規模かつ根本的な方法で、国内外で変化を受け入れている人もいます。

AI を使用したメディカルライティングの自動化

HubspotやChatGPTなどの AIコンテンツ作成ツールがマーケティングなどのさまざまな業界で使用されているのと同様に、医療分野でも患者レポート、製品説明、記事、医療概要などのコンテンツを生成するために使用されています。

これに関する興味深いケーススタディは、オンライン医薬品、遠隔医療ソリューション、診断サービスを提供するインドの新興企業 Pharmeasy が、 AI ライティングを使用してオーガニックトラフィックを 60% 増加させた方法です。

AI を使用してがん組織を特定する

ヒューストンメソジスト研究所では、研究者らがAI テクノロジーを使用してマンモグラムを解釈しました。彼らは AI 技術に基づいて、 99% の精度と人間の速度の 30 倍の速さで患者のカルテを処理するソフトウェアを開発しました。

研究チームは、患者の危険因子をより正確に評価し、マンモグラムの偽陽性結果の数を減らすことができる医師が自社のソフトウェアを使用できるようにすることを目指しています。彼らは、これにより不必要で不快な生検の実施数が減るのではないかと期待している。

仮想看護師を使用して患者の転帰を改善する

UCSFと英国のNHSはともに、AI技術開発会社Senselyと同社の会話型AI「Molly」と提携している。

(出典:センスリー)

24 時間年中無休で利用できるこのアプリは、好きな時間に患者をチェックインし、治療に関する質問に答えることができます。このアプリは、患者の気分や、治療や投薬によって発生する可能性のある副作用を監視することもできます。このデータは、患者の他の統合デバイスからのデータとともに医療記録に集約され、診断の基礎となるより正確な履歴を臨床医に提供します。

顔認識AIで認知症患者をサポート

中等度から重度の認知症に苦しむ患者は、不快感や痛みを介護者に伝えるのが困難です。しかし、PainChek と呼ばれるツールを使用することで、Dementia Support Australia の介護者は患者が痛みを感じているかどうかを判断し、必要なケアを提供できるようになります。

(出典:ペインチェック)

このツールは、患者の顔に 10 秒間の分析を実行し、眉が下がったり、まぶたが固くなったり、鼻のわずかなシワなど、痛みに関連した表情を評価したりすることで機能します。 PainChek は、認知症サポートオーストラリアのコンサルタントに、認知症患者の痛みを評価するためのより信頼性の高い方法を提供します。これは、以前の方法よりも侵襲性が低く、苦痛が少なく、より効率的です。

脅迫されましたか？小さなことから始めましょう。

AI の導入は、全か無かのプロセスではありません。移行の開始には、小さな段階的なステップが必要です。

一般的な開始点の 1 つは、更新と保守にコストがかかる古いソフトウェアではなく、システムをクラウドストレージに移行することです。最終的にこのデータを使用するための基礎を築くには、データの最適化、収集、および認定の計画も必要です。倫理とプライバシーの基準の枠組みを設定することも優先すべきです。

最後に、医療におけるAI テクノロジーの利点について医療従事者と患者の両方に教育を開始し、テクノロジーに対する信頼を築き、よりスマートな医療システムのビジョンに人々を賛同してもらいましょう。このテクノロジーは、受けているケアに取って代わるものではなく、それを補完し強化するために使用されているということを彼らに安心させてください。

AI テクノロジーをゆっくりと、しかし意図的に医療に導入することで、プロバイダーは神経質な投資家や労働者の移行を容易にし、導入が成功する可能性を高めることができます。深呼吸して、紙とペンを取り出してください。計画を立てる時期が来ました。