AIは、医療分野の成果を大幅に改善し、コスト削減につながる効率化をもたらすことができます。
現在満たされていない医療ニーズに対処するため、医療におけるAIの活用は加速されるべきです。
医療分野は、AI技術の導入方法に対する管理を維持しつつ、ビッグテックと協力すべきです。
AIとデジタル技術は、これまでのいかなる進展よりも、医療産業のバリューチェーン全体に大きな影響を与えることになるでしょう。現在、この技術が医療分野でどのように導入されているか、そしてAIがいかに強力であるか、また今後いかに強力になるかを目の当たりにしています。今後10年は極めて重要な時期となるでしょう。医療分野におけるAIの未来は、まさに今日形作られつつあるからです。
AIは臨床成果を向上させ、医療従事者による意思決定を支援することで、より個別化された治療とより良い健康をもたらし、患者に利益をもたらすことができます。また、AIは職場環境の改善により、医療分野の職業をより魅力的なものにすることができます。さらに、AIやデジタルイノベーションは、医療制度全体の支出効率の向上に寄与し得るものであり、医療費の上昇によってすでに負担を抱えている社会にとって重要となるでしょう。負担を抱えている医療費の高騰によって。 世界の医療サービス市場は現在、約8兆ドルと評価されており、今後も成長を続けています。
現在、AIをめぐる議論は、「減速」対「全速前進」という対立する立場に(単純化しすぎて)集約されがちです。私は「加速」を支持します。AIが取り組み得る、非常に困難なものも含め、数多くの未充足の医療ニーズが存在するからです。AIを首尾よく活用するためには、いくつかの基本的な要件が不可欠です。
1. 加速
データは、患者に提供される治療の約半分しか実際には効果がないことを明確に示しています。診断の質には大きなばらつきがあります。医療は依然として不正確であることが多く、十分に個別化されていません。ここでAIが役割を果たします。AIが患者に最も早く恩恵をもたらし得る分野の一つは診断の改善であり、例えばマンモグラフィーによる早期のがん発見、複雑な医療データのより正確な解釈、医療ミスの削減などが挙げられます。
医薬品や医療機器と同様に、医療用AIも安全性と有効性に関する質の高い科学的根拠を提示することが求められ、またそうすべきです。 AIには明確なルールが必要です。このことは、AI安全性サミット（ロンドン）や新たなEU AI法においても明確にされました。ソーシャルネットワークの開発において生じたような、ガバナンスの誤りを繰り返してはなりません。健康はあらゆるレベルにおいて信頼の問題なのです。
2. 主導し、関与させる
（製薬業界やメドテック業界、そして病院において）多くの職務内容が大きく変化するでしょう。そして変化にはリーダーシップが必要です。AIが仕事を巡る競争相手とみなされ、日々の業務を支援するものとして捉えられなければ、受け入れは実現しないでしょう。AIは、業務環境の改善、反復的な作業の代替、そして従業員が患者と向き合う時間の拡大によって、この職業をより魅力的なものにすることができます。AIを受け入れることには、患者の受け入れも含まれます。患者はAIの利点を納得させられる必要があり、また自分のデータが悪用されないと保証される必要があります。
3. 量より質
患者の診療の過程における様々な段階で収集されたデータの大半は、依然として活用されていません。しかし、「欧州保健データスペース」のような取り組みが、この状況を変えようとしています。このデータの集合は、非常に大きな宝の山です。しかし重要なのはデータの量だけでなく、何より質です。医療データや人口統計データは、民間企業と国家機関の双方によって収集されています。データの利用可能性と適用性を高めるためには、可能な限り広範にわたり、ローカル型からクラウドベースのソリューションへと移行することが不可欠です。
4. AIを適切な文脈に置く
AIは、コスト、環境、そして患者に対して、その利点を証明しなければなりません。AIのより広範な展開には、前向きな事例を伴う具体的な応用が不可欠です。当社内外のケーススタディをいくつかご紹介します。
当社は、AIモデルに基づいて治療提案を行うデジタルアシスタントを医師に提供しています。いずれ、このようなチームによるアプローチが例外ではなく標準となるでしょう。例えば、がんのパターンはデータベース内の数百万件の他の事例と比較されることになります。これにより、誤った方向に進むリスクや、費用や貴重な時間を浪費することなく、回復の可能性が最も高い適切な治療経路を直ちに選択できるようになります。
AIは、日常の臨床現場における事務手続きにおいて大きな支援となり得ます。その一例が、退院時の書類作成における大規模言語モデルの活用です。AIは、この作業や、その他多くの時間のかかる業務を代行できる可能性があります。ただし、最終的な判断は医療従事者が行います。
トロント大学の研究者たちは、生成拡散モデル（AI画像生成ツールの背後にある技術と同じもの）を用いて、自然界には存在しないタンパク質を生成できるAIシステムを開発しました。このシステムは、新たな治療用タンパク質の設計および試験の効率を高めることで、医薬品開発を加速させることが期待されています。
エネルギー消費は、日々の病院運営における大きな課題となってきました。当社は、ハンブルクにある診療所のデジタルツインを構築しています。これには、暖房や空調などの供給システムからの稼働データや、気象予報が入力されます。専門家は、これらのプロセスをシミュレーションすることによる節約の可能性を約20%と見積もっています。したがって、AIは病院の運営コストの削減にも寄与し得るのです。
5. 必要に応じて微調整する
スタンフォード大学の「人工知能に関する報告書」2023年によると、2022年に最も多くの民間投資を集めた分野は、医療・ヘルスケア（61億ドル）でした。AIは異例の速さで進歩しており、医療業界のプロセスはこのような速度に対応できるまでには至っていません。医療分野の関係者は、自らの強み（特に、分野に関する専門知識と独自のデータ）に注力する一方で、外部の動向に迅速に対応する必要があります。
ビッグテックが医療業界に参入しつつあります。これらのテクノロジー企業は、優れた資源と計算能力を有しています。それでも、こうした状況を背景に、管理権を手放さないことが重要です。これは、資源と専門知識を結集させること、また透明性の要件を徹底することによって実現し得ます。言い換えれば、異なる利害関係者の間で慎重に管理されたオープンな協力関係が、医療分野の特定のニーズや要件に合わせた言語モデルの開発と適応の方向性を定めることにつながり得るのです。
AIの大きな利点は、研究や基礎研究から医薬品や医療機器の開発、さらには日常の臨床現場に至るまで、あらゆる場面で活用できることです。適切に活用されれば、AIは医療のバリューチェーン全体にわたって大幅な価値の向上をもたらし、患者の診療過程全体に恩恵を与えるでしょう。
世界経済フォーラムは、医療制度の改善に向けて何を行っているのでしょうか？
Centre for Health and Healthcareは、アクセス、公平性、レジリエンス、そして備えを含め、世界中の保健制度が直面する課題を理解するために、リーダーたちをつなげています。
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事項に沿って連携し、健康アウトカムを改善するための集団的行動を推進することを可能にしています。
関係するすべての人々は、予防、診断、治療、そしてアフターケアの観点から、技術的・科学的な可能性と、患者への現在のサービスとの間の隔たりを縮めることに、共通の関心を持つべきです。AI革命があるにせよ、一つのことは常に明確でなければなりません。すなわち、医療産業は、患者ケアに重点を置いた人と人との営みであり続けるということです。
