【10分で分かる】AIによって医療業界どうなる?
- [更新日]2021/03/09
- [公開日]2021/03/09
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目次
【10分で分かる】AIによって医療業界どうなる?
テクノロジーの発展が進む中で、様々な領域でAI技術の活用が進んでいます
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そもそもAIとは「Aritificial Intelligence」の略で、日本語約約で人工知能と呼ばれています。 ▼AIについての詳しい説明はこちらから
では医療領域でAIはどのように使われるのでしょうか。
1.予防・・疾患の発症を防ぐ
AIではこれら3つ全てに対して貢献することが出来、医療保険制度や医療提供制度を含む医療システム全般への活用が行われているため、医療業界全体の底上げが期待されています。
AIを医療に導入して最も変化したこととして医療用画像の診断です。 ▼ディープラーニングについての詳しい説明はこちらから
AIは新しい薬を開発する際も非常に力を発揮します。
そんな中でも医療業界は法や倫理などの様々な障壁が存在しているため、他の分野に比べ中々参入が難しいと言われています。
そういった問題と折り合いを上手に付けながら医療業界全体で今後、どのようにAIを活用して行くのでしょうか。
今回はそういった内容について解説していきます。
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医療分野でのAI活用
辞書的な定義では、「コンピューターで記憶・推論・判断・学習といった人間の知能の持つ機能を備えたコンピューターシステム」と記載されています。
ただ、学術的な定義は専門家の間でも定まっていないのが現状です。
一般的な解釈として「コンピューターで人間の知能を模倣するための概念及び技術」と覚えてくと良いでしょう。
AIは現在、様々な業界、業種への導入が期待されています。
当然、医療業界でも活用する仕組みを導入していく機運が高まっており、そういった動きをいわゆる医療AIと呼びます。
医療領域での活用範囲
実は、医療は大きく分けて3つのステップがあります。
2.診断・・すでに疾患に罹患している人を見分ける
3.治療・・診断名を持つ人の転機を改善する
画像診断におけるAI
放射線画像や内視鏡画像などのデータを集め、AIによって加増認識処理をすることで疾患や悪い菌を早期に発見することが出来ます。
発見した疾患や悪い菌をAIに読み取らせることでAIに学習を深め精度が更に増していきます。
こういったAIによる画像診断はディープラーニングという技術が使われています。
ディープラーニングは2012年に発表されてから今日まで第3次AIブームを牽引した非常に優れた技術です。
新薬開発におけるAI
新薬を開発するためには様々な化合物の中から特定の疾患に聞く物質を見つける必要があります。
そのため、これまでは候補になりそうな化合物の組み合わせを虱潰しに試していく方法しかありませんでした。
更に、仮に効果がありそうな化合物の組み合わせを見つけたところで、動物実験などの段階で薬効や毒性で問題が見つかるケースも多々ありました。
そのため、厚生労働省の発表では、医薬品の開発には10年以上の時間が必要であり、開発コストも数百億~数千億円の規模だとされています。
AIを導入することでこういった開発コストや開発期間を大幅にカットできるのではないかと期待されているのです。
医療AIのメリット
医療現場にAIを導入することで様々なメリットがあります。
今回はその中から3つほど紹介します。
診断精度の向上
AIを導入することで人の目では認識できないところに対して区別ができるようになり、診断精度の向上を見込めることができます。
このような画像認識の技術は急速に発展していってるため、今後はさらなる活用が期待されています。
ただ現状は、AIも100%の判断ができるわけではないため、医師とのダブルチェック体制が主流のようです。
患者の負担の軽減
AIが医療に関わることで患者にとっても大きなメリットがあります。
スマホやPC一台で簡単に診療などを行えるようになるため、患者は医療機関に行くまでの身体的及び時間的負担の軽減、また金銭面の大きな軽減も期待することが出来ます。
医療従事者の負担の軽減
データの管理や患者の診断などの業務をAIに割り振ることで医療従事者の作業を軽減することができます。
人を治療するという特性上、倫理的、法的側面から全ての業務をAIに任せることは出来ませんが、その他の事務処理の削減や意思決定の手助けなどで医療従事者にとって大きなメリットになります。
医療AIのデメリット
ブラックボックス問題
AIという技術の特性上、他の業界でも起こる現象なのですが、AIが診療などで結果のみ出力すると、「最終的な結果までの思考のプロセスが分からない」こういった問題が起きます。
この現象をブラックボックス問題と言われています。
こういった問題に対してはAIが出した結論に対して、人間が帰納的に分析する必要があります。
責任の所在が不明
AIによる医療行為の精度が確実に向上していることは周知の事実ですが、AIを活用したとして誤った判断を下す場合があります。
その際に、AI技術を活用したことに対する責任の所在をどのようにすればいいのか議論がまだ続いています。
そのために、患者からしてもAIを医療に使うことに対する抵抗感が生まれてしまっている現状があります。
前例が少ない症状に対する対応
AIは過去のデータを基に最も正しいであろう判断を下すコンピューターであるため、もし仮に前例が少ない症状の場合、AIは学習が十分に出来ないため、精度が低くなるといった懸念点があります。
医療AIの未来
今後はAIが医療に大きく関わっていく中で医療従事者に求められる役割も大きくわかっていくでしょう。
そのため、AIとの役割分担が重要になってきます。
事務的な仕事はAIにまかせ、その空いた時間を最終的な意思決定や、患者とのコミュニケーションに当てることが必要になります。
まとめ
いかがだったでしょうか。
今回は、医療業界におけるAIの活用をテーマに解説させていただきました。
画像診断や新薬開発において更にAIが普及してくるといつの日か私達は病気では死なない時代にくるのかもしれませんね。
私達の普段の生活にも密接に関わっている内容になりますので、こういったことを知っておくことは今後の社会では非常に重要になるでしょう。
最後までお読みいただきありがとうございました。
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