人工知能 (AI) はさまざまな業界に革命をもたらしていますが、ヘルスケアも例外ではありません。 AI には、患者のケアを改善し、医療プロセスを合理化し、コストを削減する可能性があります。 この記事では、人工知能がヘルスケアにどのように適用されるかを確認し、この業界に対する AI の影響を理解します。
人工知能による医療診断
AI を活用した診断ツールは、医療画像、患者データ、臨床メモを分析して、医療専門家がより正確かつ迅速に病気を診断できるように支援します。

放射線学では
AI アルゴリズムは、X 線、CT スキャン、MRI スキャンなどの医用画像データを処理および分析して、がんや心血管疾患などの疾患を示す異常やパターンを検出できます。 Nature Medicine に掲載された研究によると、Google が開発した AI アルゴリズムは、マンモグラムで乳がんを検出する際に 94.5% の精度を達成し、精度が 88.0% の人間の放射線科医よりも優れていました (McKinney et al., 2020)。
病理学では
AI を活用した病理学システムは、組織サンプルを分析して癌細胞を特定し、診断プロセスを合理化し、人的ミスを減らすことができます。 たとえば、FDA が承認した Paige.AI プラットフォームは、AI アルゴリズムを使用して、98% の精度で病理スライドから前立腺がんを検出します (Bulten et al., 2020)。
眼科では
人工知能システムは網膜画像を分析して、糖尿病性網膜症や加齢黄斑変性症の初期兆候を検出できます。 JAMA で発表された研究では、Google が開発した AI アルゴリズムは、糖尿病性網膜症の検出において 97.5% の感度と 93.4% の特異性を達成しました (Gulshan et al., 2016)。
人工知能による創薬・創薬
AI は、大規模なデータセットを分析し、薬効を予測し、臨床試験デザインを最適化することで、創薬と開発に関連する時間とコストを大幅に削減できます。
創薬において
AI アルゴリズムは、膨大な量の化学的および生物学的データを分析して、潜在的な医薬品候補を特定し、その有効性を予測し、化学構造を最適化することができます。 AI 主導の創薬企業である Atomwise は、ディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、標的タンパク質に対する低分子の結合親和性を予測しています。 2020 年、Atomwise は Hansoh Pharma との提携を発表し、最大 15 億ドルの取引価値を持つ新薬候補を発見および開発しました。
臨床試験では
AI は、臨床試験のデザイン、患者募集、モニタリングを最適化し、コストを削減して試験結果を改善することができます。 たとえば、臨床試験加速プラットフォームである Deep 6 AI は、AI を使用して適格な患者を適切な臨床試験と照合し、患者募集プロセスを数か月から数分に短縮します。
個別化医療における人工知能
AI は、ゲノムデータ、ライフスタイル要因、病歴を分析して、パーソナライズされた治療計画を提供し、患者ケアを最適化できます。

ゲノミクスでは
AI アルゴリズムは、ゲノム データを処理および分析して、疾患の原因となる変異を特定し、標的療法の開発を可能にします。 2019 年に Nature に掲載された研究では、Google が開発した DeepVariant と呼ばれる AI アルゴリズムが、99.9% を超える精度でヒトゲノムの遺伝子バリアントを正確に特定できることが実証されました (Poplin et al., 2018)。
精密腫瘍学において
IBM Watson for Oncology などの AI 駆動型プラットフォームは、遺伝子変異を含む患者データを分析して、がん患者に個別化された治療計画を推奨することができます。 The Oncologist に掲載された研究で、Watson for Oncology は、症例の 93% で集学的腫瘍委員会と一致する治療の推奨を提供しました (Somashekhar et al., 2018)。
AI を活用した医療機器とウェアラブル
AI 対応の医療機器とウェアラブルは、患者の健康を監視し、リアルタイムのフィードバックを提供し、潜在的な問題を医療専門家に警告することができます。
継続的なグルコースモニタリング
Dexcom G6 などの AI 搭載の継続的なグルコース監視デバイスは、糖尿病患者の血糖値をリアルタイムで追跡し、パーソナライズされた洞察を提供し、潜在的な低血糖または高血糖イベントをユーザーに警告します。 Diabetes Technology & Therapeutics に掲載された研究によると、Dexcom G6 は参照値と比較して 9.0% の平均絶対相対差 (MARD) を達成し、血糖値の測定における精度を実証しました (Šoupal et al., 2020)。
遠隔患者モニタリング
AI 駆動型の遠隔患者モニタリング システムは、患者のバイタル サインを追跡し、悪化の兆候を早期に検出できるため、医療専門家が迅速に介入できるようになります。 たとえば、FDA の認可を受けた Current Health ウェアラブル デバイスは、心拍数、呼吸数、酸素飽和度などの患者のバイタル サインを監視し、AI アルゴリズムを使用して有害事象のリスクを予測します。
医療管理における人工知能
人工知能は、患者のスケジューリング、請求、リソース割り当てなどの医療管理プロセスを最適化し、コストを削減して運用効率を向上させることができます。
患者のスケジューリング
AI を活用したスケジューリング システムは、患者の欠席を予測し、予約枠を最適化し、待ち時間を短縮できます。 たとえば、AI 主導のプラットフォーム Zocdoc は、機械学習アルゴリズムを使用して患者のノーショーの可能性を予測し、医療提供者が予約をオーバーブッキングしてアイドル時間を削減できるようにします。
請求と収益サイクルの管理
AI アルゴリズムは、請求データを分析し、コーディング エラーを特定し、収益サイクル管理を最適化して、請求拒否を減らし、財務パフォーマンスを向上させることができます。 Olive AI のような企業は、収益サイクル管理を自動化するための AI 主導のソリューションを提供しており、請求の精度と収益獲得の改善が報告されています。
結論
人工知能は、診断の改善、治療のパーソナライズ、創薬の加速、患者のモニタリングとケアの強化により、ヘルスケア業界を変革しています。 AI 主導のテクノロジーは、医療の管理と運用を最適化するだけでなく、患者と医療提供者に費用対効果の高い効率的なソリューションを提供します。 AI が進化を続け、医療システムに統合されるにつれて、患者のケアと転帰に革命をもたらす AI の可能性は高まるばかりであり、医療コミュニティと患者の両方に大きな利益をもたらします。