アマゾンが顧客向けの スマート推薦アルゴリズム を初めて発表した際、何百万人もの消費者が、自分の関心に合わせてパーソナライズされた初めての買い物体験を受けるようになりました。これにより消費者の世界は一変し、私たちは買い物の新たな時代へと導かれました。
アマゾンのアルゴリズムは、「アイテム間協調フィルタリング」と呼ばれる手法を用いて、一人ひとりに合わせた体験を生み出すことで、的確な買い物の推薦を提供できるようになっています。非常に基本的な形ではあるものの、これは機械学習を極めて実用的な形で活用する出発点となりました。
しかし、アマゾンのアルゴリズムが消費のあり方を変えたのと同じくらい、こうした人工知能や機械学習が医学や医療の変革を後押しする存在にもなりうるのでしょうか？
AIにとって厳しい船出
近年、人工知能は必ずしも好意的に受け止められてきませんでした。著名な思想家たちはこの概念を批判しており、スティーブン・ホーキングとビル・ゲイツはいずれもその懸念を表明しています。 BBCのインタビューで、ホーキングは、完全な人工知能の開発が人類の終焉をもたらしかねないと説明しています。
とはいえ、医療に携わる人々の中には、 そうは考えていない人もいます。人工知能が医療提供や疾病治療のプロセスにどのような価値をもたらしうるか、さまざまな選択肢や活用事例を検討してみる価値があります。医療界がどの選択肢を採用するかは、医療のリーダーと患者が決めることです。
AIと医療
規制の厳しい医療業界は、これまで人工知能をほとんど活用してきませんでした。その問題の一つは、医療があまりにも複雑であることです。健康に関するいかなることを予測するにも、人口統計、タンパク質、複数遺伝子の相互作用、環境要因、そしてその他多数の側面に関する情報が必要になります、 とレベッカ・ハリントンは『ポピュラー・サイエンス』誌で書いています。
しかし、その状況は変わりつつあるかもしれません。先月、ソフトウェア企業のIBMは、Merge Healthcareとの取引計画を発表しました。IBMにとって、これは医学分野で人工知能を活用する大きな可能性を開くものかもしれず、 ウォール・ストリート・ジャーナル紙が報じています。
これらの可能性は、驚くべきものであり、非常にわくわくさせるものです：
1. 薬剤耐性を予測するAI
AIは医療の結果を予測できるのでしょうか。研究者たちは、乳がん患者の治療に用いられる二種類の化学療法薬への反応を予測するために、AIと機械学習を活用する方法を模索しています。根本的な問題は、同じがんであっても、すべての人が同じように反応するわけではないことです。
ウェスタンオンタリオ大学の教授であるピーター・ローガンは、 報告しています 。人工知能は、相互に作用するすべての遺伝子の総体を分析するため、薬剤の効果を予測する強力なツールであると述べています。ローガン氏のチームの研究結果は、 掲載されました （学術誌『Molecular Oncology』）。同チームは、パクリタキセルを使用した際に効果が見られる乳がん患者の女性を予測できることを明らかにしました。
2. 「薬は飲みましたか？」――AIはどのように服薬遵守を支援できるか
AIは、私たちが薬を飲んだかどうかを確認する手助けになるのでしょうか。 MedCity Newsによると、米国のある企業がまさにそれを行っています。 AiCure は、臨床試験やハイリスク集団において、患者のモバイル端末上で人工知能を用い、服薬の確認を支援するスタートアップ企業です。仕組みはどうなっているのでしょうか。AICureのHIPAA準拠ソフトウェアは、服薬の証拠を取得して分析します。スマートフォンのカメラを使い、患者が薬を正しく服用したかどうかを把握します。
リアルタイムのデータも一元化され、即時の介入や服薬パターンの経時的な追跡に利用されます。 研究では 、処方された薬の服薬不遵守が、治療成果の不良や疾患の進行と関連しており、回避可能な直接的医療費として年間数十億ドルもの費用を生じさせていることが明らかになりました。現在、医療従事者に求められるのは、すべての患者がスマートフォンを活用するよう徹底することだけです。
3. より賢明な医薬品開発のためのAI
IBMのWatson は、研究室の外でその能力を実証してきたスーパーコンピュータの代表例の一つでしょう。クイズ番組 『Jeopardy』で問題に答えるほか、Watsonは数百万ページに及ぶ科学医学文献を読み込むことで重要な情報を理解して抽出し、その後、医薬品と他の潜在的な疾患との関係を可視化することもできます。
昨年、IBMは、製薬大手のJohnson & Johnsonと競合のSanofiが、IBM WatsonのDiscovery Advisorチームとの協業に取り組むと発表しました。J&Jの目標は、臨床試験の結果を含む科学論文を読んで理解するようスーパーコンピュータに教え、その後、医薬品やその他の治療法の開発と評価を支援することです。一見すると、あまり刺激的に聞こえないかもしれませんが、製薬企業が比較有効性研究をどのように行うかに、途方もない影響を与える可能性があります。
IBMの声明 は、医師が、有効性を最大化し副作用を最小限に抑えるために、薬剤を適切な患者群と適合させる手助けになる可能性を示唆しています。これは、現在適用されている手作業のプロセスとは異なり、研究を開始する前にデータや証拠を見つけるのに数か月を要するものです。
Watsonを活用することで、時間を大幅に短縮し、ひいては発見のプロセスを加速させられる可能性があります。 MedCityNews は、製薬企業がスーパーコンピュータの能力を受け入れ、医薬品開発に向けた予測分析に活用するという、初めての公的な発表であったと報じました。
4. アルツハイマー病患者のためのAI
プロジェクト は、ワシントン大学とそのコンピュータサイエンス学科で実施され、アルツハイマー病患者の自立と生活の質を支え、高めるためにAIシステムを活用することを探究しました。こうした支援型認知システムは、アルツハイマー病患者が失ってしまった記憶力や問題解決能力の一部を代替するためにAI技術を活用するものです。研究者によれば、本プロジェクトの動機は、加齢やアルツハイマー病による認知機能の制約を抱える人々のウェルビーイングと自立を促進する必要性から生まれています。
5. ウェアラブル健康管理のためのAI
モノのインターネット（IoT）アプリケーションの課題は、収集されたデータをどのように活用するかでした。収集されたデータで実行できることの限界に、コンピュータがすぐに達してしまったためです。
幸いなことに、機械学習システムは、流入する大量のデータを処理できるよう適応してきました。マイクロソフトのパーソナルデバイス部門ゼネラルマネージャーであるズルフィ・アラム氏は、 投稿 の中で、同社の今後登場するスマートなアルゴリズムは、安定した状態においてユーザーとその生体情報について十分に把握し、ユーザーの健康とフィットネスを改善するパターンや機会を認識できるようになると説明しています。
より重大な医療の現場では、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究チームが、無線センサーネットワークを用いた健康モニタリングのための プラットフォーム を提案しています。このプラットフォームのアーキテクチャは、さまざまなウェアラブルセンサーに対応するネットワーク対応システムであり、個々に合わせたイベント検出、アラート、さまざまな医療情報サービスとのネットワーク通信を実行するため、汎用的なコンピューティング機能を搭載しています。
このモニタリング・プラットフォームが人工知能や機械学習の機能と接続されることを想像してみてください。そうすれば、将来私たちが患者を診る方法は大きく変わるかもしれません。
未来には何が待っているのでしょうか？
医療従事者は、自身の診療における人工知能の活用に懐疑的であるようです。前述では、AIが医療に価値をもたらしうるいくつかの活用事例、特に人間の能力を超えて優れた成果を発揮しうる分野を紹介しました。しかし、AIはまだ発展の初期段階にあり、医師に取って代わることはできないと、カイザー・ヘルス・ニュースのダニエラ・エルナンデス氏は WIRED誌で書いています。
私たちが問うべき大きな問いは、「機械学習は、医療とそこに関わるさまざまな関係者にとって、どうすればより大きな推進力となれるのか」というものかもしれません。今こそ、医師や製薬企業に対して、どのような課題を抱えているのか、そしてAIがそれらの解決にどう役立つかを問うべき時です。
本記事は、 Health Works Collectiveとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムによる見解の支持を意味するものではありません。
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執筆者：ユージーン・ボルコビッチは、 SoftServeのシニア・バイス・プレジデントであり、ヘルスケア担当グローバル・バーティカル・リーダーです。
画像：プレゼンテーション中に走行するヒューマノイドロボット。REUTERS/Francois Lenoir.
