「AIはヘルスケアに新たな機会をもたらす」

オーストラリアRMIT大学コンピューターサイエンス学部長のカリン・バースプール教授によると、AIは病気をより正確に予測し、治療を個別化することに役立つという。

ヘルスケアにおける AI の応用は、徐々に世界的に急成長を遂げるトレンドになりつつあります。この問題について議論し、カリン・バースプール教授は、この分野における進歩についてVnExpressと対談しました。

- 教授、ヘルスケア分野における AI 応用の世界的な動向を分析していただけますか?

- ヘルスケアについて言えば、AI の使用が最も成熟している分野の 1 つは画像処理です。たとえば、機械学習を活用したコンピューター ビジョン アプリケーションは、病気の診断や検出を行うことができます。この技術は、胸部X線検査の結果を解釈したり、がんの兆候である可能性のある皮膚病変を分類したりするためにも使用されます。多くの病院では、高精度かつ効率的な手術補助ロボットを導入し、各患者の特性に応じて外科医をサポートしています。

より多様な臨床データを使用して臨床意思決定を導く AI の活用はますます進歩しています。たとえば、電子健康記録に記録されるデータには、構造化データ（血液バイオマーカー、バイタルサインなど）と非構造化データ（メモ、レポート、遺伝情報からのデータ）の両方が含まれます。

もう一つの注目すべき傾向は、臨床現場に関連した AI の応用が広がっていることです。自動的にメモを取ったり、手術中に臨床の記録を取ったり、医師の診察中に患者の病歴を記録したりすることで、臨床文書作成を支援できるデバイスを見ることができます。

2022年10月20日に開催された、インダストリー4.0を推進するための協力に関する第3回ベトナム・オーストラリアセミナーに出席したカリン・バースプール教授。写真：キャラクター提供

- なぜ画像処理技術はヘルスケア分野に大きな影響を与えているのでしょうか?

- これは、他の多くの種類の臨床データよりも頻繁かつ体系的なデータを持つ医療分野の特殊性から生じています。医療業界では画像診断装置や製造業者の数が限られているため、データはほぼ一貫しています。

さらに、これらの画像は現在の AI アルゴリズムに適しています。これらは完全に密なピクセル マトリックスとして表示でき、マトリックス内のすべてのセルに値があることを意味します。このタイプのデータは、AI 手法が実行できる数学的表現および分析手法に適しています。

また、各画像に関連付けられた既知の診断など、ラベル付けされた画像データも大量に存在します。つまり、教師あり機械学習の実装は非常に簡単です。これらのシステムは非常に効果的であることが証明されており、場合によっては人間の専門家と同等、あるいはそれ以上のパフォーマンスを発揮します。

- その全体像の中で、ベトナムでは AI は公衆衛生にどのように応用されているのでしょうか?

- 発展途上国では、電子健康記録などのソフトウェア システムの導入があまり一般的でない場合があります。これらの国々ではテクノロジーや医療リソースへのアクセスも少なく、電子データ収集に依存する一部のアプリケーションの開発に影響を及ぼしています。

しかし、テクノロジーと AI は、これらの国々やベトナムのユーザーに依然として大きなメリットをもたらす可能性があります。 AI は、現地で専門知識が利用できない場合でも、専門知識をもたらします。専用のデバイスの代わりに、携帯電話やスマートウォッチなどの一般的な製品のセンサーを使用して健康データを記録できます。一部のツールは、咳の記録を分析して新型コロナウイルスを診断したり、これらのデバイスのデータを使用して心拍リズムから心房細動を検出したりすることができる。

スマートヘルスアシスタントはアプリを通じて導入できるため、患者は自分の健康をよりコントロールできるようになります。

- では、ヘルスケアに AI を適用する上での障壁は何でしょうか?

- 臨床意思決定における AI の主な障壁は、ベトナム人からのデータ収集です。あらゆる AI ツールは、対象集団の特定の特性に合わせて調整する必要があります。つまり、入力データは、モデルがトレーニングされたデータと一致しています。

AI ツールは、多くの場合、あるコンテキストから別のコンテキストに簡単に移行できません。これは、AI がベトナムの状況で確実に機能するためには、その状況に合わせてツールを適切に適応させ、評価する必要があることを意味します。これには、ベトナムの医療施設におけるデジタルインフラへの投資が必要です。投資は、医療施設、電子医療記録システム、医療提供者間のデータ共有およびリンクメカニズムなど、あらゆる面で平等です。

より大きな課題は、AI を最大限に活用できるように、ベトナムの特定の環境で対処する必要がある問題を特定することです。これには、研究者、AI イノベーター、ヘルスケアリーダー間の連携により、機会を特定し、優先順位を設定し、投資を促進することが必要です。

- この分野でのオーストラリアでの経験をいくつか教えていただけますか?

-オーストラリアでは、新型コロナウイルス感染症によりデジタルヘルス技術の導入が加速し、この需要が高まりました。ロックダウンや制限により、人々はオンライン医療に頼らざるを得なくなりました。これによりヘルスケアの状況は変化し、ヘルスケアと一般的な健康をサポートするためにテクノロジーを使用するというトレンドが生まれました。

これらの変更はコミュニティによって注目され、サポートされました。これにより、医療機器としてのソフトウェアの規制、医療分野での AI の使用の倫理、公共資源としての健康データの価値について、政府やメディアで全国的な議論が巻き起こるようになりました。データは貴重ですが、組織はこのデータの機密性とプライバシーを尊重する必要があります。

ベトナムはこの経験から、一般の人々を巻き込み、AIが医療分野にもたらす機会を理解することを学べると思います。最終的に、これらの技術の導入によって恩恵を受けるのは患者と消費者です。しかし、私たちはそれらを構築し評価するために彼らのデータにも頼ることになります。したがって、患者と医療提供者から AI システムへの信頼を構築することが重要です。

AIの可能性について専門家と議論するカリン・バースプール教授（左端）。写真：キャラクター提供

- ヘルスケア分野における AI の今後の発展をどのように予測しますか?

- 今日、AI はかつてないほど人々の関心を集めています。 ChatGPT と生成 AI をめぐる盛り上がりにより、ビジネスや生活における無数の問題を解決するために人工知能を使用することに、ユーザーはますます興味を持つようになりました。

健康と幸福への AI の応用も例外ではなく、この分野では確実にイノベーションが進むでしょう。マルチモーダルなデータ統合と複雑な予測モデリングを通じて、AI を活用して患者ケアを改善する機会は数多くあると信じています。

AI は、患者の転帰や病気の進行をより正確に予測し、高度にパーソナライズされた治療計画を提供するのに役立ちます。テクノロジーを活用して医療活動の記録をキャプチャし、治療の影響に関する知識と証拠を提供できるようになります。これにより実践がさらに改善され、学習型健康システムとして知られる好循環が生まれます。

治療プロセスのステップを積極的に提案し、臨床医に意思決定をサポートする適切な情報を提供することで、患者の体験を向上させることができます。 AI を活用して医療システムとのやりとりをより「人間的」にすることで、患者の体験を向上させることもできます。例えば、医師が患者と話す時間を増やすために、準備作業や文書記録をサポートします。一部のリアルタイム翻訳ツールでは多言語設定が可能で、複雑な医療用語をより理解しやすい情報に翻訳し、患者とのコミュニケーションの効率を高めるのに役立ちます。

患者は自身の健康管理においてより自律性を持つようになります。また、デジタル技術を活用して自身の健康データを収集、管理、分析、解釈することで、医療システムと関わる際により多くの情報を得ることができます。

ミン・トゥ

ソースリンク: https://vnexpress.net/ai-mang-den-nhung-co-hoi-moi-cho-y-te-4661285.html