生成 AI が提供するものよりも優れた効率とサポートを約束した最新のツールはありません。 昨年は、ヘルスケアを含む業界が先行者利益を獲得するトレンドにいち早く飛びつきました。 アプリケーションも、文書化から臨床意思決定のサポート、さらには医療に至るまで、多岐にわたります。 ロボティクスとの組み合わせ。
一方、 genAIへの熱意 今年も引き続き上昇するだろう – 政府も投資している この新たな中で 儲かるスペース、採用のペースは遅くなる可能性が高いとUbieのCEOである久保耕太氏は述べています。
私たちは彼にインタビューして、アジア太平洋地域と米国のパートナーがgenAIをどのように受け入れているのか、2024年にこの傾向はどこへ向かうのか、そして医療関係者がgenAIの計り知れない価値をどのように効果的に引き出すことができるのかについて話しました。
Q: 生成 AI はパートナーにどのように受け入れられていますか?また、そこからどのようなメリットを受けていますか?
答え: 日本のパートナー、特により革新的なパートナーは、genAI が仕事の効率に影響を与える可能性があることを理解しているため、一般に genAI に関心を持っています。 彼らは、ChatGPT または Med-PaLM によって実行される genAI プラットフォームを診療所で使用することに興味を持っていますが、Ubie のようなクラウドベースのサービスを導入しない限り、ほとんどの医療機関はインターネットにアクセスできません。
たとえgenAIをうまく利用できたとしても、ユーザーが実際のユースケースを思いつくのは難しいため、テクノロジーに精通したユーザーのみがその可能性を最大限に活用できるでしょう。 それで、今があります ソフトウェアベンダーに対する市場の需要は、genAIを組み合わせ、実際の臨床ワークフローに統合できるユースケースを提供することです。
当社の製品への genAI の採用と統合は成功しており、現在はクリニックや病院で使用されています。 最近、LLM（大規模言語モデル）を使用して患者の症状と自由回答の回答を要約する機能をリリースしました。 医師は患者の状態を迅速に理解できるため、患者と対面する時間を増やすことができます。 パイロットテスト中に、 医師の90％が 今後もこの機能を使用するつもりだと述べた。 これは、解決策がアクセス可能であり、医師にプラスの影響を与える場合には、それが採用されることを示しています。
まだあります システム、セキュリティ、労働習慣など、完全な導入にはさまざまな障壁がありますが、Ubie はすでに大きく普及しており、現在では日本の 47 都道府県、1,700 以上の医療機関に導入されています。
Q: genAI が日本と米国でどのように受け入れられているかについて、文化などによる違いはありますか?
答え: はい、大きな違いがあります。 文化的なものもあるが、多くは医療制度によるものである。 2 つの主な要因は、日本の法定医療保険制度が国民皆保険を提供していることと、患者データが米国よりも日本の方が集中管理されていることです。
国民皆保険のおかげで、日本人は体調が悪くなったら医者に行くことが奨励されています。 米国では、医師の診察を受けるかどうかの決定は、保険適用範囲、自己負担金、および自己負担金によって大きく影響されます。 このため、アメリカの患者は通常、症状が非常に深刻にならない限り、自分の健康を管理することを避けます。 したがって、米国市場を検討する際には、償還が重要な考慮事項となります。
AI の観点から見ると、日本ではデータが一元化されているため、AI の導入はよりスケーラブルになります。 ハイテク企業は、大規模なデータベースを提供する政府データにアクセスする取り組みを加速させている。 日本では、病院の大半がインターネットにアクセスできないため、病院での genAI 導入における最大の障害の 1 つはネットワークです。
全体的に見て、日本では米国に比べてヘルスケア分野の AI の利用が少ないため、意思決定者はノイズや混乱を軽減する必要があります。 ただし、これにより選択肢が制限され、より最先端のテクノロジーの導入が遅れる可能性があります。
Q: アジアと米国周辺のヘルスケアにおける生成 AI の導入は、今年 2024 年と今後数年間でどうなると思いますか? 誇大宣伝は続くのでしょうか？
答え: この誇大宣伝は 2024 年以降も続くでしょうが、導入は遅いペースにとどまるでしょう。 それは、genAI が医療の各分野にわたって安全かつ効果的な影響を及ぼし得ることをまだ証明しているからです。 患者ケアに直接影響を与えるものには細心の注意を払います。 テクノロジーが医療を改善できることはわかっていますが、期待どおりに機能しない場合、医療システムの速度が低下し、コストがかかり、消費者のロイヤルティが低下し、最悪の場合は患者の転帰に影響を与える可能性があります。
アジア全域と米国において、導入の最も重要な側面は規制と規制です。 文化的な障壁。 開発者は、現地の法律や規制の中で AI エンジンがどのように機能するかを念頭に置く必要があります。 プライバシーは、企業が取り組む必要がある最初の主要分野の1つであり、その後、患者に直接提供する医療システム、病院システム、医薬品など、さまざまな医療システム、そしてもちろん患者の権利に適応することになる。
文化的な観点から見ると、たくさんあります。 Ubie が直面した課題の 1 つは、どのように適応するかということでした。 異なる文化的背景。 多くの LLM は強力な翻訳機能を備えていますが、地域ごとに好みやニーズは異なります。 Ubie は、シンガポールと米国でプラットフォームを立ち上げたときに、このことを直接経験しました。 直接翻訳を微調整するだけでなく、患者の好みに合わせて UI を調整する必要がありました。その唯一の方法は、ユーザーの意見に耳を傾けることです。 そのため、多くのテクノロジー関係者が今後 1 年間、実験、データ収集、カスタマイズに重点を置くことになると予想しています。
最後に、世界的な観点から見ると、 genAI を医療を救うためにやってくる一枚岩として見るのはやめてください。 これは、それぞれが特定の機能を備えたさまざまな精密機械の集合体です。 それは万能の解決策ではありません。
最終的に採用されるシステムの成功と信頼は、現実世界での結果と証明された精度に基づいています。 本当に有益なシステムは、現在の人間のベンチマークを一貫して再現または上回るか、効率を向上させる必要があります。
Q: 将来、genAI がヘルスケアのどの分野で価値をもたらすことができると思いますか?
答え: 私たちがそれを夢見て開発する能力がある限り、AI はどこへでも行くことができます。 私たちはすでに、AI が臨床試験、文書作成、患者とのやり取りなどに影響を与えていることを目にしています。 GenAI はデータ分析にも役立ち、洞察の生成と調査の民主化を支援します。 ただし、価値と成功をもたらすかどうかは、開発者の知識とユーザーの意欲に大きく依存します。
システムの能力とインテリジェンスが差別化要因となる。 ChatGPT などのエンジンを検討する場合、製品はその上の単なるスキン以上のものである必要があります。 genAI の可能性を真に享受できるのは、テクノロジーとヘルスケアの特定分野を深く理解している人だけです。
開発者は、機械学習が新しい入力にどの程度適応しているのか、AI が適切な変更をどの程度正確に実装しているのかを問う必要もあります。 モデルは脆弱ですか? 適切なフィードバック ループは配置されていますか? 新しいルールや変更を大規模な医療システムに迅速かつ簡単に実装できますか?
ユーザーの観点から見ると、内部で受け入れられなければツールで何ができるかは重要ではないため、変更管理は非常に重要になります。 次に、スタッフに実際にシステムを使ってもらう必要があります。 ツールを学習したり使用したりする時間、忍耐力、エネルギーが誰もないため、多くのツールの効果は限定的です。 これは、企業が新しい市場に参入する際に、文化の違いや新しいテクノロジーに対する考え方を考慮する必要があるもう一つの分野です。
導入の可能性のあるシステムがどのようなものであっても、本当の尺度は、それが患者をどのように助けるか、そして医療システム、医療提供者、患者の両方からどのように信頼を獲得するかということになります。
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