あなたにとってそれが何を意味するか – ヘルスケアブログ

ロビー・パール著

Apple が初代 iPhone を発売してすぐに、私の父は、ありそうでなかった早期導入者であり iPhone を購入しました。 彼の計画は？ 「緊急時のためにトランクに入れておきます」と彼は私に言いました。 彼は、このデバイスが最終的に地図、レーダー探知機、AM ラジオの交通情報、CD プレーヤー、さらにはコインパーキング メーターに取って代わることになるとは予想できませんでした。 タクシー業界全体が。

彼は革命的なテクノロジーに対する典型的な反応でした。 私たちは、既存のものというレンズを通してイノベーションを捉え、新しいものを古いものの見慣れた文脈に当てはめます。

生成 AI も同様の軌道をたどっています。

4月初旬に新しい本の発売を計画していたので、「ChatGPT、医学博士: AI を活用した患者と医師がアメリカの医療の主導権を取り戻すには」私は、医療における生成 AI の可能性と危険性について詳しく掘り下げました。 当初、私は AI の可能性についての楽観主義が野心的すぎるのではないかと心配していました。 私は、ChatGPT のようなツールが 5 年以内に医療専門知識のハブに変わることを想像していました。 しかし、この本が店頭に並ぶ頃には、こうした変化が私が予想していたよりもさらに早く展開していることは明らかでした。

『ChatGPT, MD』が Amazon の「ベスト新刊」リストで 1 位になる 3 週間前、Nvidia は、その発表会で見出しを集める立て続けの発表を行い、テクノロジー業界とヘルスケア業界を驚かせました。 2024 GTC AI カンファレンス。 最も注目すべきは、Nvidia がヒポクラテス AI との提携を発表したことです。 生成AI「エージェント」、 大幅に低いコストでさまざまな作業において人間の看護師よりも優れたパフォーマンスを発揮すると主張されています。

によると 企業発表データ、AI ボットは、薬が検査値に及ぼす影響を特定する点で看護師より 16% 優れています。 市販薬の毒性用量の検出の精度が 24% 向上し、OTC 薬による症状特有の負の相互作用の特定が 43% 向上しました。 これらすべてが時給 9 ドルであるのに対し、米国の看護師の時給中央値は 39.05 ドルです。

このテクノロジーが献身的で熟練した共感力のある RN に取って代わるとは思いませんが、予期せぬ問題が発生したときにそれを特定することで彼らの仕事を支援し、サポートすることになるでしょう。 そして、今日、医療上の懸念に対する情報、専門知識、支援を得ることができない在宅患者にとっては、これらの AI ナースボットが役立ちます。 まだ利用可能ではありませんが、新しい診断を下し、慢性疾患を管理し、臨床医のアドバイスについて患者に詳細かつ明確に説明できるように設計されています。

これらの急速な発展は、私たちがテクノロジー革命の頂点に立っており、世界的な普及に到達する可能性があることを示唆しています。 iPhoneよりもはるかに速い。 患者と医療従事者にとっての 3 つの主な影響は次のとおりです。

1. ヘルスケアにおける GenAI は想像以上のスピードで登場します

人間の脳は、算数の成長率 (数値が 1、2、3、4 と一定の割合で増加する) を簡単に予測できます。 また、幾何学的増加 (1、3、9、27 という一定の比率で増加するパターン) を理解するのにもかなり優れています。

しかし、最も聡明な頭脳であっても、継続的な指数関数的な成長の意味を理解するのは困難です。 そしてそれが私たちが生成 AI で目撃していることなのです。

たとえば、スイレンが 1 つだけある池を想像してください。 ユリの数が毎晩倍増すると仮定すると、わずか 50 日で池全体が覆われることになります。 しかし、43 日目には、池の表面のわずか 1% しか覆われておらず、緑色の植物はほとんど目立たなくなりました。 わずか 7 日後にスイレンの葉が水を完全に覆い隠してしまうなど、想像することはほとんど不可能に思えます。

専門家らは、AIの計算の進歩は、それより早くないにしても、毎年およそ2倍になると予測している。 しかし、控えめな予測であっても、ChatGPT と同様の AI ツールは 5 年間で 32 倍、10 年間で 1,000 倍以上強力になる見込みです。 これは、自転車が車と同じくらいの速度で走行し、そのすぐ後にロケット船が走行するのと同じです。

この進歩の速度は、医療従事者と患者の両方にとって理解が難しいことがわかりますが、今が来るべきことに備える時期であることを意味します。

2. GenAI は過去の AI モデルとは異なります

医療分野における生成 AI の変革の可能性を評価する場合、次のような過去の失敗を残さないことが重要です。 IBMのワトソン、私たちの期待を曇らせます。 IBMはワトソンに野心的な目標を設定し、ワトソンががん患者の診断、治療計画、複雑な医療データの解釈を支援することで医療に革命をもたらすことを期待した。

当時私が非常に懐疑的だったのは、テクノロジー自体のせいではなく、Watson が電子医療記録のデータに依存していたためであり、そのデータには信頼性の高い「限定 AI」の診断や推奨を行うのに必要な精度が欠けていたからです。

対照的に、生成 AI は、より広範囲で有用な情報ソースを活用します。 出版され、査読済みの医学雑誌や教科書から情報を取得するだけでなく、世界的な健康データベース、進行中の臨床試験、医学会議からのリアルタイム情報を統合することもできます。 実際の患者の転帰と臨床医の意見からの継続的なフィードバック ループが間もなく組み込まれる予定です。 この広範なデータ統合により、生成 AI は継続的に医療知識の最前線に留まり、これまでのものとは根本的に異なります。

とはいえ、生成 AI が臨床医の直接の監督なしで広く使用できるようになるまでには、さらに数世代かかるでしょう。 しかし、NVIDIA のヘルスケアへの大胆な参入は、テクノロジー企業がヘルスケアの法規制のハードルを乗り越えようとする長年の懸案であったことを示しています。 AI 臨床医チャットボットが利用可能になれば、他の複数の企業もすぐに追随するでしょう。

3. ヘルスケアにおける GenAI はユビキタスになる (病院、オフィス、家庭)

私の父が（トランクに保管されていた）iPhone が人生を生きていく上で欠かせないツールに進化するとは想像もしていなかったように、多くのアメリカ人は生成 AI が医療にもたらす変革的な影響を想像するのに苦労しています。

医学的アドバイスや専門知識に継続的に、手頃な価格で、確実に、そして便利に 24 時間アクセスできるというコンセプトは、現在の医療モデルから大きく逸脱しているため、私たちの心はそれを荒唐無稽なものとして無視してしまいがちです。 しかし、これらの機能は単に可能であるだけでなく、可能性が高いことがますます明らかになりつつあります。

私は、最新の生成 AI ツールを使用した臨床医と患者の両方からフィードバックを毎日受け取ります。 ほぼ全員が、特に効果的に促した場合の反応は臨床医の推奨とほぼ一致すると報告しています。 これは、医療現場における生成 AI の精度と信頼性が進化していることの証拠であり、近い将来の医療提供における革命が約束されています。

今から 10 年後、私は父が最初に自分の iPhone を過小評価していたことについて私が考えるのと同じように、今日の懐疑的な見方を振り返ることになるでしょう。 私たちは、スマートフォンが日常生活に浸透したのと同じように、生成 AI がヘルスケアに不可欠となる大きな変化の直前にいます。 唯一の問題は、臨床医が先頭に立つのか、それともその機会を他の医師に譲るのかということです。

ロバート・パール医学博士 パーマネンテ メディカル グループの元 CEO であり、「Monthly Musings」ニュースレターを執筆し、Fixing Healthcare と Medicine The Truth という 2 つのポッドキャストを主催しています。 彼の最新の本は ChatGPT、医学博士: AI を活用した患者と医師がアメリカの医療の主導権を取り戻すには