「医療AIについて知りたい！」
「導入の仕方がわからない…」
「どんなことが実現できるのか気になる！」
近年、医療現場でもAIが導入されつつある中で、どのような効果がもたらされるのか把握できていない方は多いでしょう。
医療AIは先進医療を支えるのに、心強いサポート役になります。医療AIを活用すれば画像診断分析や介護、手術支援、新薬開発などあらゆる分野で活躍してくれるでしょう。他にも業務の負担軽減や仕事の効率化など、さまざまなメリットがあります。
本記事は、医療AIの活用例から導入のメリット・デメリットを詳しく解説します。医療AIについて詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてみてください！
医療AI活用例6選
医療AIの主な活用例として、以下の6つが挙げられます。
- 画像診断を行う
- 新薬開発を行う
- ゲノム治療を行う
- 遠隔診断を行う
- 介護支援を行う
- 手術支援を行う
さまざまな場面で活躍しており、今後さらなる活躍が期待されています。どのような場面で活用されているのか、ぜひ参考にしてみてください。
画像診断を行う
過去の症例データをAIに学習・分析させれば、画像診断を行えます。
人間の目では見逃す可能性のある小さな異常にも気づき、診断のサポートをしてくれるでしょう。医師とAIで診断のダブルチェックができるので、病気の早期発見や正確な診断、治療法を速やかに患者へ提供できます。
とくに、肺がんの早期発見に役立ちます。AIはCTスキャンから微細な結節を検出でき、医師が肺がんの早期段階での診断を下すのに最適です。
診断に不安があっても複雑な画像データを迅速に解析し、重要な情報を提供してくれるので、強力なサポーターとなるでしょう。
新薬開発を行う
AIは新薬の開発プロセスを加速することも期待されており、多くの患者を助けられる可能性があります。新薬開発は時間とコストがかかることから、効率的に進められなければ実用化にまでたどり着けません。
AIを活用すれば大量のデータから薬の効果や副作用を予測し、開発の方向性を示せます。AIが持つ高度なデータ解析能力を活かせば、新薬開発のプロセスやコストの大幅な削減が実現できるでしょう。
さらに、既存の薬の再利用の可能性を探れるので、新たな治療法の発見につながることも期待されています。AIによって、新たな医薬品開発が医療の進歩につながる可能性が高まるでしょう。
ゲノム治療を行う
AIのデータ分析能力を活かせば、ゲノム変異を短時間で正確に調べられ、医療現場に活用できます。
ゲノム治療は「遺伝情報を活用して、個々の患者に適切な治療を提供するため」の医療です。AIは大量の遺伝情報を迅速に解析し、患者ごとの遺伝的な特徴を明らかにできるため、一人ひとりに適した治療の提供が期待されます。
AIを導入すれば、遺伝子変異が関係する病気の診療に役立つでしょう。
遠隔診断を行う
遠隔診断はAIが搭載されたカメラを使い、患者が自己申告した症状やデータから取得した生体情報を自動分析して診断を行えます。遠隔診断は遠隔地から医療アクセスが困難な患者に対して、AIが診断と治療の支援を提供できます。
患者が病院へ行く必要がないので、医療アクセスが困難な地域や医療資源が不足している地域に住んでいる人でも医療サービスを受けられます。
AIにより遠隔地から患者の症状を診断すれば適切な治療を推奨でき、質の高い医療サービスを提供できるでしょう。
介護支援を行う
AIは高齢者や身体障害者の介護にも活用できます。介護者の異常行動を検出して介護スタッフに警告し、日常生活のサポートをしてくれます。介護者の生活習慣や行動パターンをデータ分析し、必要に応じて介護者の最適なケアを行えます。
AIにより介護の質を向上させ、高齢者や身体障がい者の生活の質の向上が実現できるでしょう。
手術支援を行う
AIは手術支援にも対応しており、事前に手術計画を立て、医師と連携することで手術の精度と安全性を高められます。医師が手術の進行をより詳細に理解し、より正確な判断を下すのを助けてくれます。
また、患者の健康状態の追跡も可能で、手術後に回復してくれるかどうか監視してくれる点も大きな特徴です。手術の結果が大幅に改善され、患者の健康状態を管理しやすくなるでしょう。
医療AIを活用するメリット4つ
医療AIを活用するメリットは、以下の4つです。
- 医療データを一元化できる
- 医師の負担が軽減される
- 医療精度が向上する
- 医療事務の効率化を図れる
どのように活用されているのか、ひとつずつ見ていきましょう。
医療データを一元化できる
AIを活用すると、以下の医療データを一元化できます。
- 患者の情報
- 診断記録
- 治療履歴
- 医療措置患者家族の疾病記録
今までは紙のカルテや電子カルテ、さまざまな医療機関のデータベースなど、バラバラの場所に保存されていました。データを一元化して一つの場所から簡単にアクセスできると、病気の予測や精度の高い診断、治療法の提案が可能になります。引継ぎが容易にできるのも、大きなメリットです。
AIの導入により医療従事者は情報を簡単に参照し、分析することで作業の効率化が図れます。
医師の負担が軽減される
AIの入力業務や診断支援により業務の効率化が図れ、医師の仕事量が軽減されます。AIがサポートしてくれる医師の業務には、以下のようなものが挙げられます。
- 音声入力システム入力業務支援
- カルテ画像データの分析診断支援
とくに、画像診断では医師が画像を一枚ずつ見て解析する時間を大幅に削減し、より多くの患者と対話する時間を作り出してくれるでしょう。データの解析もでき、人間が見落とす可能性のある微細な異常も見つけられるので、診断の精度の向上が期待できます。
医療精度が向上する
AIが持つ大量のデータを素早く処理・分析する能力を活かせば、医療精度の向上も見込めるでしょう。知識や経験が不足している医師であっても診断のサポートをしてくれるため、いつでも質の高い医療サービスを受けられます。
また、保健政策の立案や医療制度の改革に必要な有意義な情報を提供することも可能です。
さらに、AIは未来の医療需要を予測してくれるので、対応するための戦略を立てるのにも役立ちます。今後、高齢化社会に伴い医療需要が増加することが見込まれます。対応するための新しい医療サービスの開発や医療スタッフの配置、医療機器の投資などの戦略を立てられるようになるでしょう。
医療事務の効率化を図れる
AIは医療事務の効率化に大いに貢献できます。予約管理や会計、請求などの事務作業の自動化や医療データの収集分析や分類ができるので、明細書の自動作成も可能です。
AIによる請求システムは患者の保険情報と診療内容を元に、複雑な請求書を自動的に作成できます。
予約管理もでき、患者の都合と医師のスケジュールを照らし合わせて、最適な予約を自動的に組み合わせられます。医療事務の効率は大幅に向上し、医療スタッフは患者へのケアに集中できるでしょう。
医療スタッフはより重要なタスクに力を注げるようになるので、医療サービスの質の向上が期待できます。
医療AIを活用するデメリット3つ
医療AIを活用するデメリットは以下の3つです。
- 医師の判断・確認が必要になる
- 責任所在が不明瞭である
- 膨大な症例データが必須である
デメリットとうまく付き合えば、現場に導入したとしても滞りなく診断や治療を行えるでしょう。
医師の確認・判断が必要になる
AIが患者の症状や検査結果から特定の疾患を示唆する場合、医師はその情報を基に医学的知識と経験を活用して、最終的な確認・判断が必要となります。
医療AIは診断や治療の決定を支援するツールとして、非常に有用です。大量のデータからいくつかの候補を出し、一般的なアドバイスをしてくれます。
ただし、まだ発展途上であるため誤った診断をする可能性があります。誤診によって人の命を亡くすリスクがあるので、あくまで補助的な存在として位置づけ、最終的な判断は医師が下さなければなりません。
AIの判断結果を十分に理解し、適切に解釈するには、医師がAIの仕組みの理解を深める必要があります。医師の教育や研修におけるAIの理解を強化することが必須と言えるでしょう。
責任の所在が不明瞭である
責任所在の不明瞭さも、医療AIの活用によって生じる問題点として挙げられます。AIの医療ミスがあった場合、誰が責任を負うべきかが明確でない場合があります。
AIが誤った診断をした場合、責任はAIの開発企業にあるのか、それとも診断を下した医師にあるのか、といった問題に発展しかねません。問題を解決するには法制度や倫理規定の整備が求められ、どう対応するか考える必要があります。
AIの開発者や医療機関、患者など関係者全体で協議を重ね、公正で透明性のあるルール作りを進めることが重要となるでしょう。
膨大な症例データが必須である
医療AIの効果的な活用には、膨大な症例データが必要となります。AIは大量のデータを元に学習し、結果をもとに新たな判断や予測を行います。データは医療機関ごとに分散しており、プライバシーの問題から容易に共有できません。
医療情報が少ないと適切な診断ができず、誤診により重大な事故へとつながりかねません。
問題を解決するには、大量の症例データを安全に収集・共有するためのシステムが必要となります。パーソナルデータの保護やデータの品質管理、データの取り扱いに関するルール作りなどが求められます。
AIが正確な診断ができるようになるには、医療機関同士の協力が必須となるでしょう。
医療AIを有効に活用するために押さえるべきポイント2選
医療AIを有効に活用するためのポイントは、以下の2つです。
- セキュリティ対策をする
- 実績のあるAIを導入する
2つのポイントをおさえて、医療AIを有効に活用しましょう。
セキュリティ対策をする
AIの導入にあたり、医療データの取扱いにはセキュリティ対策は必須です。医療データには患者のプライバシーと直結し、重要な個人情報を含んでいます。サイバー攻撃によって個人情報が漏洩する危険性も伴います。
医療機関は救命が最優先なのでデータのセキュリティ優先度が低く、狙われる可能性が高いです。医療データから個人情報を取得できてしまうので、セキュリティ対策は必須です。
セキュリティ対策には、以下の手段があります。
- データ暗号化
- アクセス制御
- 定期的なセキュリティアップデート
上記の対策を取り入れれば医療データへの不正アクセスや改ざん、漏洩などのリスクを最小限に抑えられるでしょう。
実績のあるAIを導入する
実績を積み重ねたAIを導入すると有効に活用でき、ミスを防げるようになります。しかし、慎重に取り扱わないと思わぬ事態を招きます。
導入したてで学習段階にあるAIは、予測できない動作をするものと考えてください。自己学習の際は開発者自身も予測できず、命に関わる問題を引き起こす可能性があるので、とくに注意が必要です。
医療AIを導入する際には実績があり、信頼性の高いAIを選ぶことが重要です。臨床試験での成果や、他の医療機関での導入結果などを参考にするとよいでしょう。実績と信頼あるシステム会社のAIを導入し、サポートをしてもらうのが一番の有効策です。
まとめ：医療AIはあらゆる場面で活用例あり！
医療AIはさまざまな医療現場での活躍が期待されています。導入の仕方によっては医療従事者の負担を軽減でき、医療改革を図れる可能性があります。ただし、AI導入を実現するためには、セキュリティ対策と信頼性の確保が必要です。
セキュリティ対策を取ったうえで信頼性の高いAIを選べば、医療サービスの質を向上させ、患者にとってより安全で効率的な医療を提供できるでしょう。
医療AIの導入を進めることで医療現場が良好になり、健康的な社会が実現できるでしょう。
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