2番目の「スポットライト」記事へようこそ。ここでは、私たちの最大の課題のひとつであり、私が情熱を注いでいるものを探求します。
アブドゥル・ラティフ・ジャミール、副社長兼副会長、ファディ・ジャミール
世界中で、業界や職業は、驚くべきスケールで激動と混乱に直面しています。人工知能（AI）の発展により、21世紀の社会の中心に至る懸念が生じているように見えます。労働力が再編成され、仕事が再構成され、作業パターンの構想が変わります。
しかし、AIとは一体何でしょう？ 定義することが困難な用語ですが、一般的な解釈は 「分析や学習など、インテリジェントな行動が可能なコンピュータおよびコンピュータソフトウェア」です。[1]正確な定義はさらなる協議を要しますが、一般に共通して受け入れられていることがあります。AIはヘルスケアに対して真に変革的な影響を与えます。技術と多大データのコンサルタント、シービー・インサイトによると、「ヘルスケア業界全体のほぼすべてのエリアが、技術の上昇によって影響を受けます」。[2]実際、2016年には、この変革的な世界に106余りの新設企業が参入しました。
AIの主な利点は、膨大なデータを非常に速く、多くの場合これまで人間が目指していたレベルよりもはるかに高い精度で分析できることです。この「データ処理」と詳細な分析能力こそが、民間および実際の公衆衛生のアプローチの両方において、セクターの驚くべき変化を必然的に引き起こします。
ヘルスケアAIのスタートアップ企業は、2013年から2018年の間に既に43億米ドルの資金調達を行いました。[3]この数値は、他のどの業界のAI関連の取引をも超えています。モルガン・スタンレーの推測によれば、ヘルスケアにおけるAIのグローバル市場は2024年までに100億米ドルに達する見込みです。[4]
変化は進行中
現在、ヘルスケアにおけるAIの影響の最初の兆候はすでに明らかになりつつあり、それは最近の数十年において見られたどのようなものよりも大きく進歩する可能性があります。しかしながら、いまだに表面的なものに過ぎません。「私たちは、それが患者介護にどのように影響するかを見始めたばかりです」 [5] と英国ロイヤル・メディカル・カレッジ・アカデミー（the UK’s Academy of Royal Medical Colleges）は述べています。
アクセンチュアの最近の報告は、AIが「最大の短期的な影響」を提供できる最上位10件のヘルスケア・アプリケーションにより、2026年までに米国のヘルスケア・システムだけでも1年あたり1500億米ドルの節約が可能だと推測しています。[6]
これらのアプリケーションには、ロボット支援整形外科手術（400億米ドルの節約）、仮想看護助手（US$ 200億ドル）および投与エラー減少（US$ 160億米ドル）などがあります。この数値が示すように、今後20年から30年間のヘルスケアでのAIによる変革の潜在力は、前例のないものです。
AIの早期影響の評価
AIが何を達成できるか、さらなる開発を推し進める企業の中でもグーグルとその親会社のアルファベットなどにより、すでに数え切れないほどの兆候が示されています。考えの現れとして、彼らは、ガイシンジャー・ヘルスの前CEO、デービッド・フェインバーグをグーグル・ヘルス・イニシアチブの責任者に任命するなど一連の重要な人事を行なっています。[7]「患者の病院滞在の長さ…」それと死亡の可能性」を予測するため、機械学習を使用するなど、いくつかの新しい技術を開発しています。[8]他の場所では、グーグルの「ディープ・マインド」が、経験を積んだ若手医師と同等かそれ以上の精度での網膜スキャンの解読の仕方を機械に教えています。[9]
AIによるその他の実世界の介入には、AI支援のロボット手術があります。これはもはや未来のSFの夢ではなく、AIがすでに多大なメリットをもたらしているヘルスケアです。これらは、患者の入院期間が21%削減され、[10] さらに、外科医単独での手術と比較して合併症が5分の1に減ります。[11]
ロンドンでは、「ディープ・マインド」ツールがライブヘルスデータを分析し、腎機能の致死的な喪失のリスクがある患者を決定します。[12]米国癌協会は、2017年という早い時期に、AIが99%の精度と人間の30倍の速度でマンモグラフィーのレビューおよび解釈ができると見極めていました。これは、2人の健康な女性のうちの1人は癌だとした長年の誤診率をほとんど一瞬にして無くすものでした。[13]
機械学習はまた、生体外受精（IVF）中の胚の可能性評価にも導入されています。[14] ロンドン大学病院の研究者らは、22,000人の患者予約記録を評価したアルゴリズムが、次回の予約日に来院しない患者の90%を正しく見分けたことで、1年当たり3百万英ボンドを節約する方法を見出したとしています。[15]
[注: グラフィックの再作成を要する]
AIは、人材配置の問題を管理するのにも役立ちます。人間のスタッフとは異なり、バーチャル看護アシスタントは、24時間年中無休で働いていても疲れないという利点があります。これらはすでに質問に答え、患者をモニタリングし、迅速に回答することができます。[16]
画像分析は、AIの力による改善のための優れたスペースを示す別のフィールドです。
MITの研究者は、3Dスキャンの解析を人間がやるよりも1,000倍高速化することができるアルゴリズムを開発したチームの一員です。[17]この長い時間がかかる作業の性質を考えると、これは特に際立った進歩です。
また、テストの注文やメモの書き込み、医薬品の処方を自動化することにより、医師が直面する事務作業の負担を軽減する、音声からテキストへの翻訳を使用する可能性もあります。
次に何が来るか？
現在の進歩のペースを評価することは困難です。多くの場合、ヘルスケアにおけるAIの潜在的影響は、驚くべき速度に到達しつつあります。しかし、経験豊富なオブザーバーは、本当の変化とそれに伴う利点がまだあることを示唆しています。
英国とアイルランドの24のメディカル・ロイヤル・カレッジおよび学部の調整機関であるメディカル・ロイヤル・カレッジ・アカデミー（The Academy of Medical Royal Colleges）は、 「将来的に見ると、AIシステムは自律性と独立性を高める可能性がある」と述べています。
労働力不足をカバーする機会を提供することは、今後10年間に予想される1つの影響です。アクセンチュアの最近の報告書によると、2026年までに、満たされていない臨床需要の20%にAIが対応することが予測されます。[18]診断画像を評価して治療計画を作成することにより、医療従事者の意思決定を助け、最終的にはユーザー入力なしで診断などのタスクに進むことができます。しかし、そこまで進歩するのは未だ「遠い道のり」だと言わざるを得ません。[19]
将来的にどのようなビジョンを持っていようと、明確なことが一つあります。
「AIは到来しつつあるイノベーションではありません。既にここに在るのです。コールセンターに、ホームに、そして今、私達のヘルスケアに存在するのです。AIチャンスを獲得し、これらのアプリケーションを受け入れて高品質でコスト効率の高いケアを提供する者は、競合他社を飛び越す人になるでしょう。」[20]
しかし、患者すなわち「消費者」を考慮する必要があります。2018年のアクセンチュア分析では、患者のAI治療の急速な受け入れに影響を与える変化および認識が依然として不確実であり、パーソナルケアやデータセキュリティの問題が強調されていることが示されました。
Jクリニックおよびその作業
MITとコミュニティ・ジャミール 間の4つ目の主要な共同作業は、MIT Quest for Intelligence の鍵となる部分です。それは、AIと機械学習を合わせて、病気の予防、検出、治療を革新することを目的としています。それには以下が含まれます。マサチューセッツ工科大学（MIT)、Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health（Jクリニック）は、特にAIの可能性を活用して医療を変革することを目的として2018年後半に設立されました。
- 予防薬手法および技術：非感染性疾患のコースを、その経路を閉鎖することで変更する可能性を持つ
- コスト効果の高い診断テスト：健康上の問題の発見と緩和の双方が可能
- 薬の発見および開発： 新薬、特に個別にカスタマイズされた治療を目標としたものの発見、開発、製造を迅速かつ安価に行うことを可能にする
2人の学部副部長、リジナ・バージレイとジェームズ・コリンズが、Jクリニックの日常業務を監督しています。これまでの作業には、神経ネットワークが膨大な薬理学的データセットにおいて有望な薬剤候補物を特定するのに助けとなる暗号化システムの開発、[21] 救急治療室で臨床医が敗血症治療を受けている患者への生命維持薬剤の投与を決定する際のガイドとなる予測モデル、[22] 抗生物質の殺菌作用を助ける追加機構を発見するための新しい機械学習アプローチ[23]などがあります。
Jクリニックの会長、アナンタン P. チャンドラカサンは、ヘルスケアにおけるAIの上昇により、短期的および長期的な利益の両方を実現できると述べています。
「効率化され、よりパーソナライズされた医療を可能にすることは間違いありません。個人データを追跡し、それをより幅広い人々と関連づけて理解し、治療をより個人に合ったものにカスタマイズできるようになります。まさにエキサイティングな機会です。
しかし最終的には、この技術が病気の予防に役立つのを見たいと思います。それらはより未来志向の機会です。最初の成果は恐らく検出であり、その後、より効果的な治療、個人に合わせた治療方法、そして最後に病気の予防と続くことになるでしょう。それが我々の最終的な目標です。」
2019年5月、Jクリニックは230万米ドルを超えるプロジェクト資金を発表しました。43件のプロポーザルから選ばれた18のプロジェクトが助成金を受け取ることになりました。これらの最新の助成金の対象者は、その最先端の可能性に対するAIの使用に焦点を当て、癌、てんかん、精神衛生、認知機能障害、およびうっ血性心不全をの患者が含まれます。[24]
作業慣行は明らかにAIの進歩によって変化するものの、AIが本当に変革的な効果をもたらすことができるのは疾患の治療と予防においてです。Jクリニックは、この目標に向けてたゆまぬ努力をしていきます。
私は、この研究を通じて、コミュニティ・ジャミールおよびJクリニックが機械学習の力を生かし、世界中の人々の生活に影響を与える癌、アルツハイマー病その他の非感染性疾患と闘うのが見られることを個人的に嬉しく思います。
しかし、そのためには多くの成すべきことがあります。さらに多くの成すべきことがあります。特に、世界で最も脆弱な集団の一部に影響を与える公衆衛生および感染症の抑制に於ける対応です。従って、社会的に、政治的に、経済的に、人類全体に関するものです。当社の歩みは続きます。
[1] 人工知能は、私たちが知っているとおりヘルスケアを変える、ビジネスニュース・デイリー、2019年6月9日
[2] AI業界シリーズ：注目のトップヘルスケアAIトレンドシービー・インサイト、2019年7月
[3] AI業界シリーズ：注目のトップヘルスケアAIトレンドシービー・インサイト、2019年7月
[4] 人工知能はヘルスケアを変革することはできますか？ モーガン・スタンレー、2019年2月26日
[5] ヘルスケアにおける人工知能、メディカル・ロイヤル・カレッジ・アカデミー（Academy of Royal Medical Colleges）、2019年1月
[6] 人工知能（AI）：ヘルスケアの新しい神経系、アクセンチュア、2017年
[7] グーグルがヘルスケア・テクノロジーを新たな高みに導く三つの方法、ヘルステック・マガジン、2019年7月15日
[8] グーグルがヘルスケア・テクノロジーを新たな高みに導く三つの方法、ヘルステック・マガジン、2019年7月15日
[9] ヘルスケアにおける人工知能、メディカル・ロイヤル・カレッジ・アカデミー（Academy of Royal Medical Colleges）、2019年1月
[10] ヘルスケアにおいてAIがどのように使用されているか – 最新の進歩を示す5つの強力な実世界での実例、フォーブス、2018年7月27日
[11] ヘルスケアにおいてAIがどのように使用されているか – 最新の進歩を示す5つの強力な実世界での実例、フォーブス、2018年7月27日
[12] ヘルスケアにおけるデジタル革命はスピードを上げている、ザ・エコノミスト、2017年3月2日
[13] 何の医師か？ AIとロボットが新しい健康を定義する理由、PwC、2017年6月
[14] 病気を診断するためのアルゴリズムを信頼しますか？ CNN、2019年7月15日
[15] UCLHおよびUCLが、予約をスキップする可能性が高い患者を特定するAIを開発、ロンドン大学病院、生物医学研究センター、2019年4月15日
[16] ヘルスケアにおいてAIがどのように使用されているか – 最新の進歩を示す5つの強力な実世界での実例、フォーブス、2018年7月27日
[17] ヘルスケアにおいてAIがどのように使用されているか – 最新の進歩を示す5つの強力な実世界での実例、フォーブス、2018年7月27日
[18] 人工知能（AI）: ヘルスケアの新しい神経系、アクセンチュア、2017年
[19] 人工知能はヘルスケアを変革することはできますか？ モーガン・スタンレー、2019年2月26日
[20] 人工知能（AI）: ヘルスケアの新しい神経系、アクセンチュア、2017年
[21] 暗号化プロトコルにより、薬の発見においてより大きなコラボレーションが可能、MIT、2018年10月18日
[22] 機械学習システムは、敗血症ケアにおいて重要な決定を下す助けとなる可能性がある、MIT、2018年11月7日
[23] 抗生物質がどのように行動するかについての完全な画像を描く、MIT、2019年5月9日
[24] Jクリニックは研究所全体から18名の助成金受領者を指名します、MIT、2019年5月1日
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