心臓病を発症する可能性が最も高い患者の予測から、個別化がんワクチンの作成まで、AIは医療分野に急速に新たな能力をもたらしています。
世界経済フォーラムの新たなインサイトレポートによると、こうした恩恵を最大限に実現するには、AIの責任ある、倫理的かつ公平な利用を確保する官民パートナーシップが必要です。『医療分野におけるAI活用のスマートなソリューションの拡大：高い可能性を秘めたユースケースのインパクトを引き出す』。
医療分野でAIを倫理的、責任ある、公平な方法で活用するために力を合わせれば、すべての人の健康成果が向上します。
心臓病を発症する可能性が最も高い患者の予測から、個別化がんワクチンの作成まで、人工知能（AI）は驚くべき速さで医療分野に新たな能力をもたらしています。さらに、最前線で働く医療従事者の深刻な世界的不足、拡大する健康格差、医療制度への財政的圧迫など、医療上の課題が増大する時期に、こうした進展が起きています。財政的な圧迫。
朗報は、医療分野のAI活用事例400件超を対象とした重点分析により、こうした問題やその他の医療上の課題に対処できる技術がすでに存在することが明らかになったことです。特に低・中所得国では、AI関連のイノベーションが医療制度の急速な進展を後押しする可能性があります。インド、ブラジル、ルワンダなどの発展途上国の組織は、すでに医療分野のAI活用を先導しています。
世界経済フォーラムの新たなインサイトレポート『医療分野におけるAI活用のスマートなソリューションの拡大：高い可能性を秘めたユースケースのインパクトを引き出す』は、こうした恩恵を実現するには、リーダーが大きな障壁に対処し、責任ある、倫理的かつ公平な利用を確保するための官民パートナーシップを構築する必要があると指摘しています。本レポートは、世界的な経営コンサルティング・テクノロジー企業ZSとの協力により作成されました。
世界経済フォーラムは、医療の現状をどのように改善しているのでしょうか。
ヘルス・アンド・ヘルスケア・センターは、医療へのアクセス、公平性、レジリエンス、備えなど、世界各地の医療制度が直面する課題への理解を深めるため、リーダーたちをつなぎます。
信頼に基づく対話と官民連携を通じて、同センターはパートナーが共通の優先課題について足並みをそろえ、健康成果の向上に向けた集団的な行動を進められるよう支援します。
AIが健康成果を向上させる方法
AIが健康成果を向上させる方法はいくつかあります。第一に、AIは診断とリスク層別化を改善できます。医療費の増加を抑え、人々がより健康で長生きできるようにする最善の方法は、病気になる前に治療を受ける人を増やすことです。AIには、さまざまな病気を大規模に、臨床医より早期に診断する大きな、そしてほとんど活用されていない可能性があります。また、遺伝的要因、環境、行動によって発病リスクが高い人に、早期介入を提案することもできます。
第二に、感染症に関するインテリジェンスを向上させられます。新型コロナウイルス感染症は、命の喪失、メンタルヘルスの悪化、各国の医療制度への負担、医療従事者の前例のない燃え尽き症候群など、世界の健康に深刻な悪影響を及ぼしました。気候変動と人々の移動は、今後感染症が発生するリスクを高める恐れがあります。一方、感染症の流行を予測して拡大状況を地図化し（例えば、下水検査、ウェブトラフィックの分析、蚊の移動パターンのモデル化など）、状況に応じた軽減策を提案できるAI駆動型システムはすでに存在します。
第三に、AIは臨床試験の最適化を進められます。臨床試験には多額の費用と時間がかかるうえ、十分な医療を受けられていない人々や女性が著しく十分に代表されていません。AIを活用した臨床試験はすでに、製薬企業が最適な試験実施施設を選び、参加者を募集して参加を継続してもらい、より代表性の高い合成データを作成するのに役立っています。その結果、新たな治療法や療法をより早く市場に投入でき、さまざまな人口集団に最適に機能するようになります。
AIが医療従事者の負担を軽減
さらに、 AIを活用したチャットボットやコールセンターは、患者の質問に答え、診察が必要かどうかを判断できます。これにより、最前線の医療従事者や医療制度のリソースへの負担が軽減されます。最前線の医療資源が不足する一部の低・中所得国では、特に大きな価値をもたらす可能性があります。また、この技術は事務作業を自動化できます。事務作業は医師の時間の最大半分を占めています。
深層学習を基盤とするAIツールはすでに、病気の根底にあるメカニズムに関する知見を明らかにし、新たな治療資産を発見するとともに、特定の治療に反応する可能性が最も高い患者群を特定しています。 AIはまた、医療用品のサプライチェーンの透明性を高め、必需品の現在および将来の需要をより正確に把握することで、不足、在庫切れ、廃棄への対処に役立つ可能性があります。
では、医療分野でAIの活用をさらに進めるには、どうすればよいでしょうか。
私たちは、共通する4つの障壁に対処しなければなりません。質の高いデータの不足、AIソリューションに対する医師の信頼の低さ、容易に拡大できるソリューションを犠牲にした目立つパイロット事業への過度な注力、そして技術インフラの不備です。特に低・中所得国では、これらの課題が顕著です。
第一に、政府はアルゴリズムの学習に匿名化した患者データを正当に利用することを妨げずに、データプライバシー法を強化しなければなりません。また、国境や企業の垣根を越えたデータの相互運用性を促進するため、データの所有権とセキュリティに関する方針の整備を支援する必要があります。一方、医療提供者、医療費支払者、テクノロジー企業、ライフサイエンス企業は、保護されたデータのサイロ化を乗り越えるとともに、データを交換せずに協力してアルゴリズムを学習させるため、現在の連合学習ソリューションを改善しなければなりません。
第二に、医療、政府などあらゆる分野の関係者は、アルゴリズムが責任を持って透明性のある形で開発され、うたわれているとおりに機能することを確保しなければなりません。そのためには、社会に最も大きな便益をもたらす可能性のある用途を優先し、データサイエンスとデザインのチームに多様な人材を確保し、医学教育課程にAIリテラシーを加える必要があります。また、医療費支払者は、償還のインセンティブを拡充してAIの導入を引き続き促進すべきです。
第三に、政府はAIへの民間投資を促し、他の場所ですでに機能しているソリューションの拡大に資金を配分しなければなりません。また、AIのイノベーションが一部の国にとどまらないよう、パートナーシップを育む必要があります。
医療分野でAIを倫理的、責任ある、公平な方法で活用し、すべての人の健康成果を向上させるために、私たちは力を合わせなければなりません。
この記事はDaily Maverickで初めて掲載されました。
