AI搭載の医療ソリューションで成功する方法

過去15年間で、AIは特に放射線科の分野でヘルステックにしっかりと根付いてきました。「放射線科における意思決定支援ツールは主にコンピュータビジョンに依存しています」とヤン・ベガーは説明します。「これらのツールは、特定の状態を検出し、必要に応じて放射線科医に警告するよう訓練されたいわゆる狭義AIモデルをよく使っています。しかし今、私たちはより包括的で広範な影響を及ぼす技術を持つ新たな時代に突入しています。」

この変化の最前線に立っているのが基盤モデルです。これは膨大な生データで訓練されたAIニューラルネットワークで、多様なユースケースに応用可能です。

「放射線科医は画像を単独で見ることはありません」とベガー氏は言います。「彼らは文脈の中で解釈し、検査結果、患者の病歴、その他の臨床データを活用しています。基礎モデルも同様のことができる――多様なデータ型を取り込み、すべてのデータにまたがる推論を行う。それは、臨床医のように機能するAIに近づくことを可能にします。本当にワクワクするよ。」

マルチモーダルデータの理解

医療システムは、構造化された検査結果や診断画像から、フリーテキストの臨床記録、さらには手書きの観察データに至るまで、膨大な種類のデータを扱わなければなりません。「この多様性は挑戦であると同時に大きなチャンスでもあります。最新世代のAI技術を活用することで、マルチモーダル患者データから意味を見出すことができます。これはゲームチェンジャーだ。」

私たちは今、より包括的で広範な影響を及ぼす技術を持つ新たな時代に突入しています。
ジャン・ベガー、GEヘルスケア

ベガー氏はまた、人工知能が臨床医と患者のコミュニケーションギャップを埋める役割を果たす役割も指摘しています。「医療報告は圧倒されることがあります。AIは専門用語を明瞭で患者に優しい言語に翻訳し、共感的な対応もできる。」

ヘルステック分野の機会の波

これらの進歩は、新しいAI駆動の健康製品の導入だけでなく、社内の事業運営の強化にも大きな機会をもたらしています。「人工知能は私たちの業務の多くの分野に影響を与え、時間が経つにつれて社内のさまざまな機能で従業員を支援していきます。すべての企業はこの旅を始めるべきであり、まだであれば明日から始めてください。時間がない。」

もちろん、その道は決して無条件ではありません。「最先端のAIを使うのは比較的高コストで投資が必要です」とベガー氏は警告しています。「そして、私たちはAI対応医療機器の承認を得ることが容易なことではない、厳しく規制された業界で運営されています。」

すべての企業はこの旅を始めるべきであり、まだであれば明日から始めてください。時間がない。
ジャン・ベガー、GEヘルスケア

ペースに合わせることも懸念事項で、AIの大きなブレークスルーが毎週起こっています。「今日の最新の研究は6か月後には時代遅れになるかもしれない。そのため、適切な技術を選ぶことが難しくなります。小規模企業は、ゼロからモデルを構築しようとするよりも、パートナーシップを検討すべきかもしれません。」

人間を医療に再び取り戻す

AIが魅力的なビジネスチャンスを開き経済的価値を生み出す一方で、ベガー氏はその最も重要な可能性をケアの人間的要素の回復に見ています。「AIに日常業務を任せ、医療従事者は卓越した成果の提供に集中できるようにしましょう」と彼は述べています。「私たちは医療に人間らしい関わりを取り戻す必要があります。」

医療分野での成功するAI:ヤン・ベガーによる三つの黄金律

あなたのソリューションが真の臨床ニーズに対応していることを確認しましょう。

過去20年間で、市場適合性のない驚くべき技術を築く多くのスタートアップを見てきました。まずは本当の臨床課題を特定することから始めましょう。そのためには、病院、臨床医、患者と密接に連携する必要があります。

新しいAIソリューションは既存のワークフローに深く組み込まれる必要があります。

医療従事者はすでに管理業務に圧倒されています。別のログインが必要な異なるユーザーインターフェースを持つ別のスタンドアロンアプリケーションやシステムを導入するのは機能しません。あなたのソリューションは、顧客が既に使っているソフトウェアにシームレスに統合される必要があり、理想的には余計なクリックなしで実現できます。

信頼と養子縁組に集中しましょう。

多くの人がまだAIに対してかなり疑い深いです。医療スタッフは職を失うことを心配し、患者は冷たく無機質なケアを恐れています。価値を示し、ユーザーが日常の医療でこれらの技術を責任を持って活用できるよう、適切なAIリテラシーを持たせることで信頼を築かなければなりません。

写真提供:GEヘルスケア