新しいテクノロジーの最大の影響の一つ、そしておそらく最も人生を変えるものは、医療の分野で感じられるでしょう。
病気の診断は迅速かつ効率的になり、医療は高度に個別化されるでしょう。ウェアラブル技術が当たり前になり、症状が一つも現れる前に病気であることがわかるようになるでしょう。一方、臨床試験がより迅速かつ正確になるにつれ、新薬は猛烈な速さで市場に投入されるようになるでしょう。
最終的に、私たちは自分自身の医師になるでしょう。
AIはすでに医療分野で活用されており、これら7つの事例は、私たちの医療の未来を垣間見せてくれます。
1. 皮膚がんの検出
AIは現在、専門家よりも正確に皮膚がんを診断できます。
最近の研究では、『Annals of Oncology』に掲載された研究によると、AIは58人の皮膚科専門家よりも正確にがんを診断できることが示されました。このAIは、皮膚がんの画像と対応する診断結果を用いて訓練されていました。人間の医師の診断の正答率は87%であったのに対し、機械による診断の検出率は95%でした。
医師が悪性黒色腫（メラノーマ）を自信を持って認識できるかどうかは、その医師の経験と訓練に左右されます。つまり、診断、ひいては結果にばらつきが生じる可能性があります。
このAI技術は、症状を評価する際の偽陽性の数を減らすことができ、その結果、不必要な治療を受ける人が減るでしょう。また、手術を必要とする患者の全体的な待機時間の短縮にも役立つ可能性があります。
2. 目の健康
目は魂の窓だと言われますが、健康の窓でもあります。目の問題を早期に発見することで、視力喪失の可能性を大幅に減らすことができます。
いくつかのプログラムでは、目に関する既存の医学的知識とAIツールを組み合わせる方法が検討されています。
Google DeepMindは、提携し、ロンドンのムーアフィールズ眼科病院と共同で、視力喪失を引き起こす2つの主要な疾患、すなわち糖尿病網膜症と加齢黄斑変性（AMD）の診断に取り組んでいます。これらの眼疾患は、英国で62万5千人以上、世界中で1億人以上に影響を及ぼしています。
アルゴリズムは数千件の目の検査画像を用いて訓練され、その後、潜在的な問題の検出に取り組みます。これにより、医師は通常より短い時間で、より高い確実性をもって適切な対応法を提案できるようになります。DeepMindは、臨床試験の完了後にこのシステムが一般利用の承認を得られれば、英国で年間30万人の患者を支援できるとしています。
3. 創薬
AIは新しい技術ではありませんが、現在利用可能な計算能力の向上により、近年脚光を浴びるようになりました。
AIは、人間には不可能な超高速でデータを走査することができます。このデータ処理が医療に革命をもたらしうる方法の一つは、新薬の開発です。
この技術は、臨床試験、患者の健康記録、遺伝子記録など、多様な情報源から得られたデータを分析し、薬剤が人の細胞や組織にどのような影響を与えるかを予測できます。これにより、より優れた試験が可能となり、個人に合わせた医薬品の実現への道が開かれます。この合理化されたプロセスにより、医薬品をはるかに迅速に市場に投入できる可能性があります。
4. 昏睡状態の患者がいつ目を覚ますかの予測
医師は外傷による患者の脳へのダメージの程度を読み解こうとする際、昏睡尺度を用います。一連の検査を実施した後、医師は患者にスコアを付けます。
そのスコアは患者の予後を反映しており、生命維持装置の使用およびその取り外しの可能性に関する判断に影響を与える場合があります。
中国の試験では、脳スキャンで訓練されたAIシステムは、医師が付けたスコアとは大きく異なる独自のスコアを算出しました。ある患者は、医師により23点満点中7点と評価されましたが、この技術がその患者の脳スキャンを分析した後、AIは20点と評価しました。7点という評価は回復の可能性が非常に低いことを示しており、患者の近親者は生命維持装置の取り外しを選択できる状況になります。しかし、AIの予測どおり、その患者は最終的に意識を取り戻しました。
AIは、脳への血流のわずかな変化など、人間の目には見えない脳活動を追跡することにより、ほぼ90%の症例を正しく判定しました。このシステムは病院の日常業務に不可欠な存在となっており、300人以上の診断を支援してきました。
5. CTスキャンの読影
AIには、医療画像と医療記録の両方を読み取る能力があり、放射線科医や循環器専門医が疾患の診断に費やす膨大な時間を削減できる可能性があります。
放射線科医は、疾患を診断するために1日に数百枚もの画像を検査しなければなりませんが、そうした作業による目の疲労がミスにつながることがあります。
IBMはAIシステムを開発しています。このシステムは、数百万枚の画像を精査し、それらを患者の健康に関する他のデータと照合することで、放射線科医を支援するものです。
このソフトウェアはテストおよび商用利用に向けた準備の高度な段階にあり、開発に携わるIBMのチームは、その精度を高めるための作業を進めています。
6. うつ病の認識
世界中で3億人以上の人々が、WHO（世界保健機関）によると、あらゆる年齢層のうつ病に苦しんでいます。
AIは、この疾患の診断方法を変革し、テクノロジーに基づく治療を提供できる可能性があります。
例えば、カリフォルニアを拠点とするMindStrongは、最近、論文を発表し、自社の技術がうつ病の兆候を捉えられることを示しました。さらに、他の精神障害も含め、人々がスマートフォンをどのように使用しているかを分析することで検出できるとしています。
「スマートフォンのデータからは、私たちの思考、感情、行動のあり方について洞察が得られます」と、Thomas R. lnsel博士（同社の共同創業者）は述べています。
同社独自の技術は、人のタイピング（タップ、スクロール、クリック）を分析し、さまざまな認知特性や気分の状態を予測します。
人工知能はまた、うつ病の症状の緩和に役立つという有望な兆候も示しています。最近の試験では、Woebot（認知行動療法の原則に基づいて設計されたチャットボット）を用いたところ、効果があることが示されました。この障害の治療において。
この試験では、18歳から28歳までの70人の参加者が、Woebotとの2週間のセッション（最大20回）を受けるグループと、国立精神衛生研究所の電子書籍を参照するよう指示されたグループに分けられました。Woebotグループでは、研究期間中にうつ病の症状が有意に減少しました。
Woebotを試用したBusiness Insiderの記者は、それを「驚くほど役に立つ」と評しました。
7. ロボット医師
医師は長年にわたる研修を受け、人体や、人体を襲いうる膨大な数の病気や疾患について学びます。また、医学雑誌に掲載された最新の研究や医薬品の開発動向を把握し続ける必要があります。
中国の研究者たちは、ロボットが医師に代わってこうした情報を記憶し、必要な時に取り出せるよう支援できることを示しました。
彼らの試験では、AIロボット（医学教科書数十冊、200万件の医療記録、40万件の論文の内容を吸収した）は、人間の受験者よりもはるかに短い時間で、かつより高い正確性で医師国家試験に合格しました。iFlyTek Smart Doctor Assistantと呼ばれるこのロボットは456点を獲得し、合格に必要な360点を大きく上回りました。
しかし、このロボットがすぐに病院の回診業務を担うことはありません。むしろ、患者の診察にあたる医師を支援するよう設計されています。
