シンガポールの公衆衛生におけるAI導入の背景

シンガポールは、世界の医療分野、特に病気の検出や患者の転帰改善などの分野で AI を主要に導入している国の 1 つです。

この重要な偉業を推進しているのは、医療関係者間、特に医療提供者と保健省の間の効果的な協力です。デジタル技術を前提とした相互接続された医療システムのビジョンは、国の医療技術機関 Synapxe によって実行されています。

Synapxe のデータ分析および AI (DNA) ディレクター兼最高データ責任者の Andy Ta 氏が次のように語りました。 ヘルスケアITニュース 組織が公衆衛生施設全体で AI 統合をどのように追求しているかにスポットライトを当てます 2 つの新しい AI プロジェクト – シンガポールの公衆衛生向け AI 医療画像プラットフォーム (AimSG) および AI を使用した慢性疾患説明支援 (ACE-AI)。

彼は、特に AI においてさらなる革新を促す要因と、国家的関心事の医療問題を解決するための即時的かつ慎重な応用について共有しました。

タ氏はまた、新年の医療技術トレンドについて語り、昨年人気が急上昇した生成AIが医療に最大の利益をもたらすとの考えを共有した。

Q. Synapxe は、15 周年記念式典と並行して、ACE-AI と AimSG という 2 つの主要な AI イニシアチブ/プロジェクトを発表しました。 両方のプロジェクトで現在どのような状況ですか?

A. Synapxe では、Health IT Master Plan (HITMAP) に基づいて共通のデータ分析機能を設定し、人口に関する洞察を引き出し、病気の早期発見とより個別化された患者ケアを可能にしています。 Synapxe は国の医療技術機関として、毎日どこでも何百万もの人々の生活を改善するのに役立つインテリジェントな技術ソリューションの作成を目的とした、AI を活用したさまざまな取り組みを展開しています。 今年、私たちは 15 周年記念式典で発表した、このような 2 つの取り組みを展開できることを嬉しく思います。

エイムSG は、公的医療機関が検証済みで信頼できる AI 画像ソリューションを既存の臨床ワークフローにシームレスに統合し、診断機能を強化し、効率を向上できるようにする新しいプラットフォームとして立ち上げられました。 Synapxe、SingHealth、NTT Data によって開発されたこのベンダー中立のプラットフォームは、以前は不可能だったさまざまな画像モダリティ向けに、さまざまなソースからの画像 AI モデルをサポートできます。 AI 画像モデルは医療画像の分析を迅速かつ正確に自動化し、緊急治療が必要な患者のより効率的なトリアージを可能にし、放射線科医がより効率的かつ正確に放射線レポートを作成できるようにします。 これは臨床医の診断の質を向上させるだけでなく、不必要な検査や処置を減らすことにもつながります。 このプラットフォームは最近、チャンギ総合病院 (CGH) とシンガポール総合病院で試験運用されており、他の医療機関での導入の可能性を前に、その進捗状況を監視しています。

Healthy SG の一環として、また一般開業医 (GP) が患者の健康について個別に洞察できるよう支援するために、Synapxe は AI を使用した国内初の慢性疾患説明支援 (ACE-AI) を開発しました。。 ACE-AI は、患者の慢性疾患管理において医師のデジタルアシスタントとなることを目指しています。 ニューラル ネットワークと説明可能な AI 技術を活用してリスク要因を特定し、リスク計算を自動化して、今後 3 年間の慢性疾患の初期兆候とリスクを検出します。 これは、医師が患者の慢性疾患を管理するのに役立ちます。 ACE-AI は現在、選ばれた 20 の GP で試験運用されています。

Q. 安全性/プライバシー、スキル/デジタル リテラシーの欠如、その他の問題に対する懸念がある中、Synapxe は「コネクター」として関係者とどのように協力して AI の導入を推進していますか? 公共医療における AI 導入を促進するための戦略は何ですか?

A. Synapxe は人々とシステムを結び付けて、より健康なシンガポールに電力を供給します。 私たちは保健省と提携して、公的医療 IT マスタープランとアーキテクチャを含む国の医療政策と成果の実現を支援し、技術革新と医療技術専門家の育成を可能にします。

AI はあらゆる業界、特にヘルスケア分野で急速に導入されています。 AI の実装においては、施設の負荷、能力、およびユーザー (臨床医、医療提供者、患者) を考慮することが重要です。 AI はまだ初期のテクノロジーではありますが、多くのタスクを自動化し、企業の効率とコスト削減を向上させる可能性を秘めています。 私たちはまだその全機能を開発し理解する段階にありますが、AI の人材不足という課題も抱えています。 Synapxe では、業界パートナーとのコラボレーションを通じて人材を動員し、従業員や将来の採用候補者が新しいテクノロジーを試せるようにすることでデジタル化への取り組みに積極的に関与することで、知識のギャップを埋めています。 これらは、AI を含むさまざまなテクノロジーを導入するという私たちのビジョンと目標と一致しています。

Q. 進行中の AI プロジェクトやその他のパイプラインにおいて、イノベーションはどのような役割を果たしていますか?

A. Synapxe の製品イノベーションは、国の長期的な医療戦略と国家的な逆境を通じて導かれています。

逆境は、イノベーションや創造的思考にとって強力な触媒となる可能性があります。 共有すべき素晴らしい例は、 市中肺炎と新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の人工知能予測エンジン (CAPE) これは、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミック中に CGH のチームと共同で開発されました。 CAPE は、胸部 X 線画像に基づいて、新型コロナウイルス感染症患者を含む患者の肺炎の重症度を予測できる AI 対応ツールです。 これは、臨床医が患者の予想される肺炎の重症度を迅速に予測し、効率的に治療介入を提供できるようにする、進行中のプロジェクトの 1 つです。 現在、肺炎は世界中で主な死因の1つであり、新型コロナウイルス感染症の悪化の主な原因となっています。

実施されているもう 1 つの進行中のプロジェクトは、 医薬品およびワクチンの副作用に対する積極的な監視システム (ASAR) Synapxe とシンガポール保健科学庁 (HSA) による。 HSA による有害事象監視プログラムを強化する取り組みの一環として、ASAR は、シンガポールの公衆衛生を保護するための医薬品の安全性シグナルを検出および検証するために、すべての公立急性期病院からの構造化医療データと非構造化臨床記録を分析する初の全国的アプリケーションとして開始されました。

Q. シンガポールの医療環境における AI 導入の状況はどうですか? 診療所/病院全体での受け入れ/実施方法に何が変わりましたか?

A. AI は、システムの効率を高め、患者の転帰を改善するために、管理から臨床意思決定のサポートに至るまで、ヘルスケアの継続的な領域全体でますます使用されています。 プロセスを合理化し、効率を高める能力を考えると、テクノロジーの進歩に伴い、今後数年間でさらに一般的になることが予想されます。

シンガポールは世界の市場の中で AI 導入率が最も高い国の 1 つとして知られており、そのテクノロジーは現地のさまざまな医療行為に統合され、病気の検出と患者の転帰を改善しています。 AI には多くの用途がありますが、ヘルスケアにおける AI の導入は、特に胸部 X 線、マンモグラフィー、脳の CT スキャンなどの医用画像処理における異常を検出する能力において、大きな変革をもたらすと言われています。

Synapxe では、すでに AI をさまざまな取り組みに統合しています。 上で述べたように、AimSG と ACE.AI、そしてさらに多くのものがパイプラインにあります。

AI テクノロジーに対する態度は前向きに進化しているにもかかわらず、従来人間が担ってきた特定の役割を AI が引き継ぐことによる医学的および法的影響、および AI の導入に伴うその他のリスクや倫理的懸念など、いくつかの懸念が依然として存在します。

Q. 新年および今後数年間、ヘルスケア AI のどのような傾向が続くと思われますか? 2024 年に予想される新しいトレンドについてはどうですか?

A. 2024 年には、特に AI におけるテクノロジーの導入がさらに進むでしょう。 予測分析と組み合わせて、健康リスクの早期検出と傾向分析を可能にして、人々の健康と幸福を維持できるようにし始めました。

さまざまな業界の企業も、AI による効率の向上とコスト削減に期待しています。 現在、多くのユーザーと企業が最初の成果を生成していますが、生成 AI には多くのタスクを自動化し、たとえば、遺伝子構成に基づいて個人に合わせて薬を個別にカスタマイズするなど、人間の問題に対して役立つコンシェルジュになる可能性があります。