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ヘルスケアにおける人工知能とは、複雑な医療データやヘルスケアデータを分析・理解するために人工知能（AI）を応用することです。場合によっては、病気の診断、治療、予防をより良く、より速く行うことで、人間の能力を超えたり、強化したりすることができます。[1] [2] [3]
ヘルスケアにおけるAIの普及は比較的新しいため、医療や関連産業のさまざまな分野への応用に関する研究が進められています。AIプログラムは、診断、[4] 治療プロトコルの開発、[5] 医薬品開発、[6] 個別化医療、[7]患者のモニタリングとケアなどの実践に適用されています。[8]放射線科で行われる画像検査の中で最も一般的なのはレントゲン検査であるため、AIがレントゲン検査のトリアージや解釈に役立つ可能性は特に注目に値します。[9]
AIの使用は、データのプライバシー、仕事の自動化、既存の偏見の増幅などの問題に関連する前例のない倫理的懸念ももたらします。[10]さらに、AIなどの新しいテクノロジーはヘルスケアリーダーによって抵抗されることが多く、導入が遅く不安定になります。[11]対照的に、適切なテストを行わずにAIがヘルスケアに使用されているケースもいくつかあります。[12] [13] [14] [15]さらに、メタ研究では、ヘルスケアにおけるAIに関する科学文献は再現性の欠如に悩まされていることが多いことがわかりました。[16] [17] [18] [19]
医療システムにおける応用
病気の診断
病気の正確で早期の診断は、医療において依然として課題です。病状とその症状を認識することは複雑な問題です。AIはデータ処理能力によって臨床医を支援し、時間を節約し、精度を向上させることができます。[20]機械学習の使用により、人工知能は大量の電子健康記録（EHR）を分析することで、医師の患者診断を大幅に支援することができます。[21] AIは、多数の類似症例と可能な治療法を調べることで、例えばアルツハイマー病や認知症の早期予測に役立ちます。[22]
緊急時、例えば救急科などでは、医師の意思決定をAIがサポートすることもできます。AIアルゴリズムは、より重篤な症例を優先し、待ち時間を短縮するのに役立ちます。AIで強化された意思決定支援システムは、医療専門家の意思決定を支援するために、リアルタイムの提案とより迅速なデータ解釈を提供できます。[20]
2023年のある研究では、Redditのr/AskDocsに投稿された医療に関する質問に対して、ChatGPTが生成した回答の方が医師からの回答よりも満足度が高かったと報告されている。 [23]評価者は585件の評価のうち78.6%でChatGPTの回答を医師の回答よりも好み、質と共感が優れていると指摘した。著者らは、これらはオンラインフォーラムから取られた孤立した質問であり、確立された患者と医師の関係の文脈ではないと指摘した。[23]さらに、回答は医療情報の正確さに基づいて採点されておらず、評価者が研究の共著者であったため、実験が適切に盲検化されていなかったと主張する人もいる。 [24] [25] [26]
統計物理学、機械学習、推論アルゴリズムの最近の進歩も、医療診断アプローチの改善における可能性について研究されています。[27]
電子健康記録
電子健康記録（EHR）は、医療業界のデジタル化と情報普及に不可欠です。現在、医療現場の約80％がEHRを使用しており、記録を解釈して医師に新しい情報を提供するために人工知能が使用されることを期待する人もいます。[28]
あるアプリケーションでは、自然言語処理（NLP）を使用して、類似の医学用語を一致させることで医学用語間の差異を制限する、より簡潔なレポートを作成します。[28]たとえば、心臓発作と心筋梗塞という用語は同じ意味ですが、医師は個人的な好みに基づいて一方を使い分けることがあります。[28] NLPアルゴリズムはこれらの違いを統合して、より大きなデータセットを分析できるようにします。[28] NLPの別の用途では、医師のメモの繰り返しにより冗長になっているフレーズを識別し、関連情報を保持して読みやすくします。[28]他のアプリケーションでは、概念処理を使用して、現在の患者の医師が入力した情報を分析して同様のケースを提示し、医師が関連する詳細をすべて含めることを忘れないようにします。[29]
EHR の内容を編集するだけでなく、個々の患者の記録を評価し、過去の情報や家族歴に基づいて病気のリスクを予測するAI アルゴリズムもあります。 [30]一般的なアルゴリズムの 1 つは、人間がフローチャートを使用するのと同様に決定を下すルールベースのシステムです。[31]このシステムは大量のデータを取り込み、特定の観察結果を結論付けた診断に結び付ける一連のルールを作成します。[31]したがって、アルゴリズムは新しい患者のデータを取り込んで、特定の状態や病気になる可能性を予測しようとすることができます。[31]アルゴリズムは集合的なデータに基づいて患者の情報を評価できるため、未解決の問題を見つけて医師の注意を喚起し、時間を節約できます。[30] Centerstone 研究機関が実施したある調査では、EHR データの予測モデル化により、個別の治療反応を予測する精度が 70～72% に達したことがわかりました。[32]オンライン健康記録の量は 5 年ごとに倍増しているため、これらの方法は役立ちます。[30]医師はこれらすべてのデータを手作業で処理する余裕がなく、AIはこのデータを活用して医師の患者治療を支援することができます。[30]
薬物相互作用
自然言語処理の向上により、医学文献における薬物間相互作用を識別するアルゴリズムが開発されました。[33] [34] [35] [36]薬物間相互作用は、複数の薬を同時に服用している人にとって脅威となり、服用している薬の数が増えるにつれて危険性が増します。[37]既知または疑われる薬物間相互作用をすべて追跡することの難しさに対処するために、相互作用する薬とその可能性のある影響に関する情報を医学文献から抽出する機械学習アルゴリズムが作成されました。2013年には、DDIExtraction Challengeで取り組みが統合され、カルロス3世大学の研究者チームが薬物間相互作用に関する文献のコーパスを収集し、そのようなアルゴリズムの標準化されたテストを作成しました。[38]参加者は、どの薬が相互作用することが示されているか、およびその相互作用の特徴は何かをテキストから正確に判断する能力がテストされました。[39] 研究者は、アルゴリズムの有効性の測定を標準化するために、このコーパスを使用し続けています。[33] [34] [36]
他のアルゴリズムは、ユーザーが作成したコンテンツ、特に電子健康記録や有害事象報告のパターンから薬物間相互作用を特定します。 [34] [35] FDA有害事象報告システム（FAERS）や世界保健機関のVigiBaseなどの組織では、医師が薬剤に対する可能性のある副作用の報告を提出できます。これらのレポートを解析し、薬物間相互作用を示唆するパターンを検出するためのディープラーニングアルゴリズムが開発されています。[40]
遠隔医療
遠隔医療、つまり遠隔地から患者を治療する治療の増加は、AIの応用の可能性の高まりを示しています。[41] AIはセンサーを通じて患者の情報を監視することで、遠隔地から患者のケアを支援することができます。[42]ウェアラブルデバイスは、患者を常に監視し、人間には判別しにくい変化に気づくことができるようになります。その情報は、人工知能アルゴリズムを使用してすでに収集されている他のデータと比較することができ、注意すべき問題がある場合に医師に警告します。[42]
人工知能のもう一つの応用はチャットボットセラピーです。しかし、メンタルヘルスケアにチャットボットを頼ることは、メンタルヘルスケアの消費者とケア提供者（チャットボットであれ心理学者であれ）との関係において存在すべきケアの相互性と責任を提供しないと主張する研究者もいます。[43]
平均寿命の延長により平均年齢が上昇しているため、人工知能は高齢者の介護に役立つ可能性があります。[44]環境センサーや個人センサーなどのツールは、人の通常の活動を識別し、行動や測定されたバイタルが異常な場合に介護者に警告することができます。[44]この技術は便利ですが、家のレイアウトをマッピングしたり、人間の相互作用を検出したりするように設計された技術があるため、人のプライバシーを尊重するために監視の限界についての議論もあります。[44]
ワークロード管理
AIはケアの調整を合理化し、作業負荷を軽減する可能性があります。AIアルゴリズムは管理タスクを自動化し、患者のニーズに優先順位を付け、医療チーム内でのシームレスなコミュニケーションを促進します。[45]これにより、医療提供者は患者の直接的なケアに集中できるようになり、医療サービスの効率的で調整された提供が保証されます。
臨床応用
心臓血管
人工知能アルゴリズムは、冠動脈疾患の懸念がある患者を正確に診断し、リスク分類する上で有望な結果を示しており、初期トリアージツールとしての可能性を示しています。[46] [47]他のアルゴリズムは、急性冠症候群の治療後の患者の死亡率、薬物効果、および有害事象を予測するために使用されています。[46]ウェアラブル、スマートフォン、およびインターネットベースのテクノロジーも、患者の心臓データポイントを監視できることが示されており、AIモデルが使用できるデータ量とさまざまな設定が拡大し、病院外で発生する心臓イベントの早期検出が可能になる可能性があります。[48]研究が成長しているもう1つの分野は、心音の分類と弁膜疾患の診断におけるAIの有用性です。[49]循環器医学におけるAIの課題には、機械学習モデルをトレーニングするために利用できるデータが限られていること、たとえば心血管疾患に関連する健康の社会的決定要因に関するデータが限られていることなどがあります。[50]
AIを評価する初期の研究における主な限界は、アルゴリズムのパフォーマンスを人間と比較するデータが欠落していたことです。医師と比較してAIのパフォーマンスを評価する研究の例には、心臓エコー図の解釈においてAIが人間に劣らないこと[51]や、緊急の状況においてAIは人間の医師よりも心臓発作をより正確に診断し、価値の低い検査と診断の見逃しを減らすことができることなどがあります。[52]
心臓血管組織工学やオルガノイドの研究では、顕微鏡画像の分析や電気生理学的読み取り値の統合にAIがますます利用されています。[53]
皮膚科
医療用画像診断（X線や写真など）は皮膚科でよく使用されるツールであり[54]、ディープラーニングの開発は画像処理と密接に結びついています。そのため、皮膚科とディープラーニングは自然に調和します。機械学習は、これらの画像を処理してより良い診断を行う大きな可能性を秘めています。[55] Hanらは、顔写真からケラチノサイト性皮膚がんを検出することを示しました。[56] Estevaらは、病変画像から皮膚科医レベルの皮膚がんの分類を実証しました。[57] Noyanらは、顕微鏡的なツァンク塗抹標本画像から皮膚細胞を識別する際に94％の精度を達成した畳み込みニューラルネットワークを実証しました。[58]この研究で提起された懸念は、肌の色に関連する格差や、白人以外の肌の色調を持つ患者の差別的治療に取り組んでいないことです。[59]
一部の研究者によると、AIアルゴリズムは皮膚科医よりもがんの特定に効果的であることが示されています。[60]しかし、2021年のレビュー記事では、皮膚がんの分類用に設計されたAIアルゴリズムのパフォーマンスを分析した論文の大部分が外部テストセットを使用していなかったことがわかりました。[61] AIアルゴリズムが、トレーニングに使用されたものとは異なる診療所、地域、または集団でテストされた研究は4件しか見つかりませんでしたが、その4件の研究のそれぞれで、皮膚科医のパフォーマンスはアルゴリズムと同等であることがわかりました。さらに、完全な臨床検査のコンテキストで設定された研究は1件のみでした[62]。他の研究はWebアプリまたはオンラインアンケートを介した対話に基づいており、ほとんどは完全にコンテキストフリーの病変画像に基づいていました。この研究では、皮膚科医がアルゴリズムを大幅に上回っていることがわかりました。AIアルゴリズムの優れたパフォーマンスを主張する多くの記事は、分析において研修生と認定皮膚科医を区別していません。[61]
また、AIは顔の魅力や年齢相応の見た目に関して、顎顔面手術や口蓋裂治療の結果を自動的に評価するために使用できる可能性も示唆されている。 [63] [64]
消化器内科
AIは消化器科のさまざまな側面で役割を果たすことができます。食道胃十二指腸内視鏡検査（EGD）や大腸内視鏡検査などの内視鏡検査では、異常な組織を迅速に検出する必要があります。これらの内視鏡検査をAIで強化することで、臨床医はより迅速に病気を特定し、その重症度を判断し、盲点を視覚化することができます。早期胃がんのAI検出システムを使用した初期の試験では、専門の内視鏡医に近い感度が示されました。[65]
AIは潰瘍性大腸炎の治療にあたる医師を支援し、患者の病気の微細な活動を検出し、再発がいつ起こるかを予測することができます。例えば、デジタル化された腸のサンプル（生検）を分析するためのAI搭載ツールが開発されました。このツールは、大腸炎の寛解を示すサンプルと活動性疾患のサンプルを80％の精度で区別することができました。また、同じ精度で再発のリスクも予測しました。微細な疾患活動を使用して病気の再発を予測するこれらの成功率は、病理学者の精度と同等です。[66] [67]
産婦人科
人工知能は膨大な量のデータを活用して、病気の予測、予防、診断、患者のモニタリングに役立てています。産科では、人工知能は磁気共鳴画像法、超音波検査、胎児心拍陣痛図法に活用されています。AIはさまざまな産科診断問題の解決に貢献しています。[68]
感染症
AIは感染症医学の研究室と臨床の両方の分野で可能性を示しています。[69] COVID-19パンデミックの間、AIは早期発見、ウイルス拡散の追跡、ウイルスの挙動の分析などに使用されました。[70]しかし、パンデミック自体では、AIが臨床現場で直接使用された例はわずかでした。[71]
感染症に関するAIのその他の応用としては、抗菌薬耐性を識別するサポートベクターマシン、マラリアを検出するための血液塗抹標本の機械学習分析、抗原検出に基づくライム病の臨床現場検査の改善などがあります。さらに、AIは髄膜炎、敗血症、結核の診断の改善や、 B型肝炎およびC型肝炎患者の治療合併症の予測についても研究されています。[69]
筋骨格
AIは、医師が見逃し、黒人患者に不釣り合いに影響を及ぼす膝の痛みの原因を特定するために使用されている。[72]十分な医療を受けていない人々は、より高いレベルの痛みを経験している。これらの格差は、人間の医師が医療画像を使用して評価した変形性関節症などの疾患の客観的な重症度を調整した後でも持続し、十分な医療を受けていない患者の痛みがストレスなどの膝以外の要因に起因している可能性を示唆している。研究者らは、機械学習アルゴリズムを使用した研究を実施し、標準的なX線による重症度の測定では、膝の痛みを抱える十分な医療を受けていない人々の診断と管理に不釣り合いに影響を及ぼす客観的だが診断されていない特徴を見落としていることを示した。彼らは、新しいアルゴリズム測定ALG-Pにより、十分な医療を受けていない患者が治療にアクセスできるようになる可能性があると提案した。[73]
神経学
AI技術の利用は、アルツハイマー病（AD）の診断と予後に利用することが検討されている。診断目的で、構造的MRI入力に依存する機械学習モデルが開発されている。 [74]これらのモデルの入力データセットは、アルツハイマー病神経画像化イニシアチブなどのデータベースから取得されます。[75]研究者らは、早期診断の精度を向上させることを目的として、畳み込みニューラルネットワークに依存するモデルを開発しました。 [76] 生成的敵対的ネットワークは、ADの診断でも優れたパフォーマンスを発揮するディープラーニングの一種です。 [77]また、機械学習モデルをAD患者の予後を予測できる予測ツールに開発する取り組みも行われています。生成モデルによる患者の転帰の予測は、トレーニングセットと検証セットを合成する手段として研究者らによって提案されています。[78]彼らは、生成された患者予測を使用して、現在のオープンアクセスデータベースよりも大きなトレーニングデータセットを将来のモデルに提供できる可能性があることを示唆しています。
腫瘍学
AIは、がんの診断、リスク層別化、腫瘍の分子特性評価、がん治療薬の発見への利用が検討されている。AIが取り組むべき腫瘍治療の特定の課題は、患者の個々の遺伝的、分子的、腫瘍ベースの特性に基づいて、どの治療プロトコルが各患者に最適かを正確に予測する能力である。 [79] AIは、画像研究や病理スライドの読み取りによるがん診断で試験されている。[80]
2020年1月、Google DeepMindは、スクリーニングスキャンでの乳がん検出において人間の専門家を上回ることができるアルゴリズムを発表しました。 [81] [82] Trevor Hastie、Joelle Pineau、Robert Tibshiraniなどを含む多くの研究者が、 Natureに掲載されたDeepMindの研究論文には方法論とコードに関する重要な詳細が欠けており、「科学的価値を事実上損なっており」、科学界がその研究を確認することを不可能にしていると主張する返答を発表しました。[83] MIT Technology Reviewで、著者のBenjamin Haibe-Kainsは、DeepMindの研究は科学とはほとんど関係のない「広告」であると述べました。[84]
2020年7月、ピッツバーグ大学が開発したAIアルゴリズムが、前立腺がんの特定 においてこれまでで最高の精度を達成し、感度98%、特異度97%を達成したことが報告されました。[85] [86] 2023年の研究では、CTベースの放射線分類にAIを使用した場合、後腹膜肉腫の悪性度分類の精度は82%であったのに対し、生検の検査では44%であったことが報告されました。[87] [88]
眼科
人工知能を活用した技術は、眼疾患のスクリーニングや失明予防の補助として利用されている。[89] 2018年、米国食品医薬品局は、人工知能アルゴリズムを使用して特定の種類の眼疾患である糖尿病性網膜症を診断する初の医療機器の販売を承認した。[90]さらに、AI技術は検出時間を短縮する可能性があるため、「診断率」をさらに向上させるために使用される可能性がある。[91]
病理学
多くの病気では、細胞や組織の病理学的分析が病気の診断のゴールドスタンダードと考えられています。デジタル病理学の方法により、顕微鏡スライドをスキャンしてデジタルで分析することができます。AI支援病理学ツールは、乳がん、B型肝炎、胃がん、大腸がんなど、多くの病気の診断を支援するために開発されています。AIは、遺伝子変異を予測し、病気の結果を予後するためにも使用されています。[65] AIは、大腸がんや乳がんのスクリーニングなど、大規模なスクリーニングサンプルの複雑性の低い病理学的分析に適しているため、病理医の負担が軽減され、サンプル分析のターンアラウンドが速くなります。[93]いくつかのディープラーニングおよび人工ニューラルネットワークモデルは、人間の病理医と同等の精度を示しており、[93]リンパ節の転移性乳がんの診断におけるディープラーニング支援の研究では、ディープラーニングプログラムの支援を受けた人間の精度は、人間単独またはAIプログラム単独よりも高いことが示されました。[94]さらに、デジタル病理学の導入により、大学センターでは5年間で1,200万ドル以上の節約が見込まれているが[95] 、AIに起因する節約についてはまだ広く研究されていない。拡張現実と仮想現実の使用は、病理標本の懸念領域を強調し、病理学者にリアルタイムで提示してより効率的なレビューを行うことができるため、AI支援病理学のより広範な導入への足がかりとなる可能性がある。[93] AIはまた、人間の目が見ることのできるレベルを超えたレベルで組織学的所見を識別する可能性があり[93] 、遺伝子型と表現型のデータを使用して転移性癌の起源腫瘍をより正確に検出する能力を示している。 [96] AI支援病理学ツールの広範な導入に対する現在の大きな障壁の1つは、病理学者と患者にとってのAIの真の臨床的有用性を判断するための前向きランダム化多施設対照試験が不足していることであり、これはAIとヘルスケア研究における現在のニーズ領域を浮き彫りにしている。[93]
プライマリケア
プライマリケアはAI技術の重要な開発分野の一つとなっている。[97] [98]プライマリケアにおけるAIは意思決定、予測モデリング、ビジネス分析の支援に利用されてきた。[99]医師が実際に使用した場合の臨床的有効性が前向きに評価されたAI意思決定支援システムの例はわずかである。しかし、これらのシステムの使用が医師による治療選択にプラスの効果をもたらしたケースもある。[100]
精神医学
精神医学におけるAIの応用はまだ概念実証の段階にあります。[101]証拠が急速に広がっている分野としては、診断と治療結果の予測モデル化、[102]チャットボット、人間の行動を模倣し、不安やうつ病について研究されている会話エージェントなどがあります。[103]
課題としては、この分野の多くのアプリケーションが民間企業によって開発・提案されているという事実が挙げられる。例えば、2017年にFacebookが実施した自殺念慮のスクリーニングなどである。 [104]医療システム外でのこのようなアプリケーションは、さまざまな専門的、倫理的、規制上の疑問を提起する。[105]もう1つの問題は、モデルの妥当性と解釈可能性に関するものであることが多い。小規模なトレーニングデータセットには、モデルに継承されるバイアスが含まれており、これらのモデルの一般化と安定性が損なわれる。このようなモデルは、サンプルで過小評価されている少数派グループに対して差別的になる可能性もある。[106]
2023年、米国を拠点とする全米摂食障害協会は、人間のヘルプラインスタッフをチャットボットに置き換えたが、ユーザーから有害なアドバイスを受けたとの報告があったため、チャットボットをオフラインにしなければならなかった。[107] [108] [109]
放射線科
AIは、コンピュータ断層撮影（CT）や磁気共鳴（MR）画像診断を通じて病気を検出し診断するために放射線学の分野で研究されています。 [110] AIは、人間の専門知識に対する需要が供給を上回っている状況や、データが複雑すぎて人間の読者が効率的に解釈できないような状況で特に有用である可能性があります。[111]いくつかのディープラーニングモデルは、医療画像診断による病気の特定において医療専門家とほぼ同程度の精度を示す能力を示していますが、これらの結果を報告している研究のほとんどは外部で検証されていません。 [112] AIは、画像のノイズの低減、より低い放射線量からの高品質画像の作成、MR画像の品質の向上、[113]および画像品質の自動評価など、放射線科医に解釈以外の利点も提供します。[114]核医学におけるAIの使用を調査するさらなる研究は、画像再構成、解剖学的ランドマーク、および画像研究における低線量の実現に焦点を当てています。 [ 115]放射線科における教師ありAIアプリケーションのための画像解析には、現在、（1）畳み込みニューラルネットワークベースの解析と（2）ラジオミクスの利用という2つの主要な技術が含まれています。[111]
AIは乳房画像診断でもマンモグラムのスクリーニング解析に利用されており、乳がん検出率の向上[116]や放射線科医の読影作業負荷の軽減にも貢献している。
薬局
業界
大手医療企業の合併の傾向により、医療データへのアクセス性が向上します。医療データの増加は、AI アルゴリズムの実装の基盤となります。
ヘルスケア分野におけるAIの導入における業界の焦点の大部分は、臨床意思決定支援システムにあります。収集されるデータが増えるにつれて、機械学習アルゴリズムが適応し、より堅牢な応答とソリューションが可能になります。[110]多くの企業が、ヘルスケア業界へのビッグデータの導入の可能性を模索しています。多くの企業が、ヘルスケア業界の重要な部分である「データの評価、保存、管理、分析技術」の領域を通じて市場機会を調査しています。[125]
以下は、ヘルスケア分野で使用される AI アルゴリズムに貢献した大企業の例です。
- IBMのWatson Oncologyは、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンターとクリーブランド・クリニックで開発中です。IBMはまた、CVS Healthと慢性疾患治療におけるAIの応用について、またジョンソン・エンド・ジョンソンとは科学論文の分析で医薬品開発への新たなつながりを見つける取り組みに取り組んでいます。2017年5月、IBMとレンセラー工科大学は、ヘルスケアを強化するためにAI技術を活用することを検討するために、Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS)と題した共同プロジェクトを開始しました。
- マイクロソフトのハノーバープロジェクトは、オレゴン健康科学大学のナイトがん研究所と提携して、患者にとって最も効果的な癌治療薬の選択肢を予測するために医学研究を分析しています。他のプロジェクトには、腫瘍の進行の医療画像分析やプログラム可能な細胞の開発などがあります。[126]
- Googleの DeepMind プラットフォームは、英国国民保健サービス ( NHS) によって、モバイル アプリで収集されたデータを通じて特定の健康リスクを検出するために使用されています。NHS との 2 番目のプロジェクトでは、NHS 患者から収集された医療画像を分析して、がん組織を検出するコンピューター ビジョン アルゴリズムを開発します。
- テンセントは、 AIを活用した診断用医療画像サービスであるAIメディカルイノベーションシステム（AIMIS）、WeChatインテリジェントヘルスケア、テンセントドクターワークなど、いくつかの医療システムとサービスに取り組んでいます。
- インテルのベンチャーキャピタル部門であるインテルキャピタルは、AIを使ってリスクのある患者を特定し、治療オプションを開発するスタートアップ企業Lumiataに2016年に投資した。[127]
- ニューラリンクは、脳内の何千もの神経経路と複雑に連携する次世代の神経補綴装置を考案した。 [110]彼らのプロセスにより、精密外科用ロボットによって、頭蓋骨の一部の代わりに、およそ25セント硬貨ほどの大きさのチップを挿入することができ、偶発的な損傷を防ぐことができる。[110]
デジタルコンサルタントアプリは、AIを使用して個人の病歴と一般的な医学的知識に基づいて医療相談を行います。ユーザーはアプリに症状を報告し、アプリは音声認識を使用して病気のデータベースと比較します。その後、Babylonはユーザーの病歴を考慮して推奨されるアクションを提供します。ヘルスケアの起業家は、7つのビジネスモデルアーキタイプを効果的に使用して、AIソリューション[流行語]を市場に投入しています。これらのアーキタイプは、対象ユーザーに生み出される価値（患者中心か、医療提供者と支払者中心かなど）と価値獲得メカニズム（情報提供や利害関係者とのつながりなど）によって異なります。
IFlytekは、登録された顧客を識別し、医療分野でパーソナライズされた推奨事項を提供するために人工知能技術を統合したサービスロボット「Xiao Man」を発売しました。このロボットは、医療画像処理の分野でも機能します。同様のロボットは、UBTECH（「Cruzr」）やSoftbank Robotics（「Pepper」）などの企業でも製造されています。
インドのスタートアップ企業Haptikは最近、インドで致命的なコロナウイルスに関連する質問に答えるWhatsAppチャットボットを開発した。同様に、ソフトウェアプラットフォームChatBotは医療技術スタートアップ企業Infermedicaと提携してCOVID-19リスク評価チャットボットを立ち上げた。[128]
AI市場が絶えず拡大する中、Apple、Google、Amazon、Baiduなどの大手テクノロジー企業はいずれも独自のAI研究部門を持ち、またAIをベースとする小規模企業の買収に数百万ドルを割り当てている。[125]多くの自動車メーカーも、機械学習によるヘルスケアを自社の車に導入し始めている。[125] BMW、GE、テスラ、トヨタ、ボルボなどの企業はいずれも、ドライバーが覚醒していて道路に注意を払っており、薬物の影響下ではないことを確認するために、ドライバーの重要な統計情報を学習する方法を見つけるための新たな研究キャンペーンを展開している。[125]
発展途上国へのケアの拡大
人工知能は、一般の人々が利用できる医師が少ない国で、より多くの人々を正確に診断する能力を拡大し続けています。SpaceXやRaspberry Pi Foundationなどの多くの新しいテクノロジー企業により、これまで以上に多くの発展途上国がコンピューターとインターネットにアクセスできるようになりました。[129]インターネット上のAIの能力が向上するにつれて、高度な機械学習アルゴリズムにより、以前は命にかかわる病気かどうかを知る方法がなかった患者でも、正確な診断を受けることができます。[129]
資源のない発展途上国でAIを使用すると、アウトソーシングの必要性が減り、患者のケアを改善できます。AIは、医療が不足している地域での患者の診断を可能にするだけでなく、患者に最適な治療法を見つけるためにファイルをリソース化することで、患者の体験を向上させることができます。[130] AIは進行に合わせて治療方針を調整できるため、患者は自分に合った治療法に基づいて治療を変更することもできます。これは、発展途上国ではほとんど存在しないレベルの個別ケアです。[130]
規制
医療におけるAIの利用に関する研究は、AIが広く導入される前に患者の転帰を改善する有効性を検証することを目的としているが、それでもなおAIの利用は、アルゴリズムの偏り、蘇生を行わないという含意、その他の機械の道徳的問題など、患者と医療提供者にいくつかの新しいタイプのリスクをもたらす可能性がある。AIはまた、インフォームドコンセントの権利や医療データ保護の権利など、患者の権利保護を損なう可能性がある。[131] AIの臨床利用におけるこれらの課題により、規制の必要性が生じている。AI研究は、規制当局の承認に役立てるためには、完全かつ透明性のある報告が必要である。研究の段階に応じて、報告する必要のある主要な詳細に関する推奨事項を提供するために、国際的なコンセンサスに基づく報告ガイドライン（TRIPOD+AI、[132] DECIDE-AI、[133] CONSORT-AI [134]）が開発されている。
現在、患者データの収集に関する規制がある。これには、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）や欧州一般データ保護規則（GDPR）などのポリシーが含まれる。[135] GDPRはEU内の患者に関係し、事業体が患者の医療データを収集する場合の患者データの使用に関する同意要件を詳述している。同様に、HIPAAは米国の患者記録から医療データを保護している。[135] 2016年5月、ホワイトハウスは一連のワークショップを主催し、国家科学技術会議（NSTC）機械学習および人工知能小委員会を設立する計画を発表した。2016年10月、同グループは国家人工知能研究開発戦略計画を発表し、連邦政府資金によるAI研究開発（政府および学界内）の優先事項を提案した。報告書では、医療情報技術のサブフィールドに関する戦略的研究開発計画が開発段階にあると指摘している。
大規模な言語モデルは正確な健康情報と誤った情報の両方で人々を圧倒し、公衆衛生上の潜在的な問題を引き起こす可能性があるという懸念があります。このため、AIを通じた健康情報に関する政策とユーザーガイダンスの必要性が求められています。[136]
国連（WHO/ITU）
ITUとWHOの 合同健康のための人工知能フォーカスグループ（FG-AI4H）は、健康分野におけるAIアプリケーションのテストとベンチマークのためのプラットフォーム（ITU-WHO健康のためのAIフレームワーク）を構築しました。2018年11月現在、組織病理学的画像からの乳がんリスクの評価、ヘビの画像からの抗毒素選択のガイド、皮膚病変の診断など、8つのユースケースがベンチマークされています。
米国FDA
2021年1月、米国 FDAは「人工知能（AI）/機械学習（ML）ベースの医療機器ソフトウェア（SaMD）行動計画」と題する新しい行動計画を発表しました。[138]この計画は、ソフトウェアに人工知能を含む医療機器の規制に関するFDAの将来計画を示しています。FDAが規制を強化するために計画している主な行動は5つあります。1. AI/M:ベースのSaMDに合わせた規制枠組み、2. 優れた機械学習の実践（GMLP）、3. ユーザーに対する透明性を取り入れた患者中心のアプローチ、4. アルゴリズムのバイアスと堅牢性に関連する規制科学の方法、および5. リアルワールドパフォーマンス（RWP）。この計画は、FDAが同じく公開した2019年のディスカッションペーパーに対する利害関係者のフィードバックに直接応えたものでした。
米国保健福祉省によると、公民権局（OCR）は医療におけるAIの倫理的使用に関するガイダンスを発行した。ガイダンスでは、自律性の尊重、善行、無害化、正義という、従わなければならない4つの中核的な倫理原則を概説している。自律性の尊重には、個人が自分のデータと決定を管理できることが必要である。善行には、ケアの質の向上や健康格差の縮小など、AIが善を行うために使用されることが必要である。無害化には、決定における差別の回避など、AIが害を及ぼさないために使用されることが必要である。最後に、正義には、人の人種、性別、収入レベルに関係なく、決定に同じ基準を使用するなど、AIが公平に使用されることが必要である。さらに、2021年3月現在、OCRは「HHS AI戦略の実装」を追求するために最高人工知能責任者（OCAIO）を雇用した。[139] OCRは、個人の健康情報のプライバシーを保護するための規則や規制も発行している。これらの規制では、医療提供者がAIを使用する際に特定のプライバシールールに従うことが求められています。OCRでは、医療提供者がAIの使用方法を記録し、AIシステムが安全であることを保証することも求められています。全体として、米国は個人のプライバシーと医療におけるAIに関連する倫理的問題を保護するための措置を講じています[140]
AIによるデータプライバシーの規制を策定または開始したのは米国だけではない。他の国々も、特に企業のプライバシー侵害に関するデータ保護規制を実施している。デンマークでは、データ倫理に関するデンマーク専門家グループが「国民の利益のためのデータ」に関する勧告を採択した。これらの勧告は、データ処理に焦点を当て、ビジネス部門におけるデータの責任ある使用を促進することを目的としている。勧告には、AIにおける偏見に関する平等と非差別、および人間の尊厳に焦点を当てたものが含まれている。人間の尊厳の重要性が強調されており、それは利益よりも重要であり、すべてのデータ処理において尊重されなければならないと言われている[141]。
欧州連合は、国民の個人データを保護するために一般データ保護規則（GDPR）を施行しており、これは医療におけるAIの使用にも適用されます。さらに、欧州委員会は、公平性と透明性を確保するためのアルゴリズムの使用を含む、AIの倫理的開発を確保するためのガイドラインを確立しました。[142] GDPRにより、欧州連合はデータ保護法を通じてAIを規制した最初の国となりました。欧州連合はプライバシーを基本的人権と見なし、民間または公共の医療施設によるデータの無断および二次的使用を防止したいと考えています。健康研究と調査結果のために個人データへのアクセスを合理化することで、患者のプライバシーの権利と重要性を確立することができます。[142]米国では、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）により、組織は患者情報のプライバシーとセキュリティを保護する必要があります。メディケア・メディケイドサービスセンターも、AIベースの医療アプリケーションの開発に関するガイドラインを発表しました。[143]
倫理的な懸念
データ収集
機械学習を効果的に訓練し、医療分野でAIを活用するには、膨大な量のデータを収集する必要がある。しかし、こうしたデータの取得はほとんどの場合、患者のプライバシーを犠牲にすることになり、世間では歓迎されていない。例えば、英国で実施された調査では、人口の63%が人工知能技術の向上のために個人データを共有することに抵抗を感じているという。[135]実際のアクセス可能な患者データの不足は、医療分野での人工知能の開発と導入の進展を阻む障害となっている。
さらに、米国ではAIを取り巻く現行の規制がないため、企業が患者データを金銭的利益のために利用するなど、患者データの不適切な管理に対する懸念が生じている。例えば、スイスのヘルスケア企業であるロシュは、約200万人のがん患者のヘルスケアデータを推定総額19億ドルで購入していたことが判明した。[144]当然のことながら、これは倫理的な懸念を引き起こします。データに設定できる金銭的価格はあるのか、それはデータの認識された価値や科学への貢献に依存すべきなのか？患者がデータを販売することは公平なのか？これらの懸念は、 2022年にピュー研究所が実施した調査で取り上げられ、日常生活におけるAIの存在感の高まりについての意見を尋ねたところ、アメリカ人の37％がそのような存在感の高まりに興奮するよりも懸念していると推定され、参加者の8％が特に「人々がAIを悪用すること」に懸念を関連付けていた。[145]結局のところ、ヘルスケアにおける人工知能の現在の可能性は、特に米国において、収集されたデータの不適切な管理に関する懸念によってさらに妨げられている。
オートメーション
2023年の体系的なレビューとテーマ別分析では、医療専門家、患者、一般市民を含むほとんどの利害関係者が、AIを活用したケアが共感的なものになり得るかどうか疑問視していることが示された。[146]
2019年の調査によると、AIは今後10年から20年以内に英国で最大35％の仕事を置き換えることができる。[147]しかし、これらの仕事のうち、AIは今のところ医療関係の仕事を排除していないと結論付けられている。ただし、AIが医療関連の仕事を自動化するとしたら、自動化の影響が最も大きいのは、医師と患者のやり取りを扱う仕事ではなく、デジタル情報、放射線学、病理学を扱う仕事だろう。[147]
自動化は医師にもメリットをもたらす可能性があります。AIは医療従事者の燃え尽き症候群や認知的過負荷を回避できると考える人もいます。そのため、医療でAIを活用する医師は、活用しない医師や医療機関よりも質の高い医療を提供できるようになります。[148]
最近、ヘルスケアの専門家の間では、AIと高齢者介護について多くの議論が行われています。高齢者介護に関しては、AIボットは、介護付き住宅に住む高齢者を娯楽や付き合いで導くのに役立っています。これらのボットにより、ホームのスタッフは各居住者と1対1でより多くの時間を過ごすことができますが、ボットには、患者の状態に応じてさまざまな言語やさまざまな種類のケアを知るなど、できることに関してより多くの能力がプログラムされています。ボットはAIマシンであり、つまり、他のマシンと同じトレーニングを受けます。つまり、アルゴリズムを使用して与えられたデータを解析し、そこから学習し、手元の状況に関連して結果を予測します[149]
バイアス
AIは入力として受け取ったデータのみに基づいて決定を下すため、このデータが正確な患者の人口統計を表すことが重要です。病院では、患者は予測アルゴリズムがどのように作成または調整されるかを完全には知りません。そのため、これらの医療機関は、少数派を差別し、最適なケアを提供するのではなく利益を優先するようにアルゴリズムを不当にコーディングする可能性があります。[150]最近のスコープレビューでは、多対多マッピングを使用してAIアプリケーションを開発する際に、18の公平性の課題と、それらに対処するために実装できる15の戦略が特定されました。[151]
これらのアルゴリズムには意図しないバイアスが存在する可能性があり、それが社会的および医療の不平等を悪化させる可能性があります。[150] AIの決定は入力データを直接反映したものであるため、AIが受け取るデータは患者の人口統計を正確に表している必要があります。医療データセットでは白人男性が過剰に代表されています。[152]そのため、少数派の患者データが最小限であると、AIが多数派の人口に対してより正確な予測を行うことにつながり、少数派の人口の医療結果が意図せず悪化する可能性があります。 [153]少数派コミュニティからデータを収集することは、医療差別につながる可能性もあります。たとえば、HIVは少数派コミュニティで蔓延しているウイルスであり、HIVの状態は患者を差別するために使用できます。[152]サンプル選択から生じる可能性のあるバイアスに加えて、データ収集に使用されるさまざまな臨床システムもAIの機能に影響を与える可能性があります。たとえば、放射線システムとその結果（解像度など）はプロバイダーによって異なります。さらに、放射線撮影のための患者の配置など、臨床医の作業慣行もデータに大きな影響を与え、比較を困難にする[154]しかし、これらのバイアスは、慎重な実施と代表的なデータの体系的な収集を通じて排除することができます。
最後のバイアスの原因は「ラベル選択バイアス」と呼ばれ、アルゴリズムのトレーニングに代理測定が使用され、特定のグループに対するバイアスが組み込まれる場合に発生します。たとえば、広く使用されているアルゴリズムは、医療費を医療ニーズの代理として予測し、その予測を使用して複雑な医療ニーズを持つ患者を支援するためのリソースを割り当てました。黒人患者は白人患者と同じくらい不健康であるにもかかわらず、コストが低いため、バイアスが生じました。[155]「ラベル選択バイアス」の解決策は、実際のターゲット（アルゴリズムが予測するもの）を理想的なターゲット（研究者がアルゴリズムに予測させたいもの）に近づけることを目指しているため、前の例では、研究者はコストを予測する代わりに、より重要な医療ニーズの変数に焦点を当てます。ターゲットを調整した結果、プログラムに選択される黒人患者の数はほぼ2倍になりました。
歴史
1960年代と1970年代の研究により、最初の問題解決プログラム、つまりエキスパートシステムが誕生しました。これはDendralと呼ばれています。 [156] [157]これは有機化学への応用を目的として設計されましたが、その後のシステムMYCINの基礎となり、[158]医療における人工知能の最も重要な初期の用途の1つと考えられています。[158] [159]ただし、MYCINやINTERNIST-1、CASNETなどの他のシステムは、医師による日常的な使用には至りませんでした。[160]
1980年代と1990年代には、マイクロコンピュータが普及し、ネットワーク接続性が新たなレベルに到達しました。この時期に、研究者や開発者は、医療におけるAIシステムは、完全なデータが存在しない状況に対応し、医師の専門知識に基づいて設計する必要があることを認識しました。[161]ファジー集合論、[162] ベイジアンネットワーク、[163]人工ニューラルネットワーク、[164] [165]などのアプローチが、医療におけるインテリジェントコンピューティングシステムに適用されてきました。
この半世紀にわたる医療と技術の進歩により、ヘルスケア関連の AI アプリケーションの成長が可能になりました。
- 計算能力の向上によりデータ収集とデータ処理が高速化される[166]
- ゲノム配列データベースの成長[167]
- 電子健康記録システムの普及[168]
- 自然言語処理とコンピュータビジョンの改良により、機械が人間の知覚プロセスを再現することが可能になった[169] [170]
- ロボット支援手術の精度向上[171]
- 健康予測因子の確立に柔軟性をもたらすツリーベースの機械学習モデルの増加[172]
- 希少疾患に関するディープラーニング技術とデータログの改善
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