2025 年のヘルスケア AI を形作った 5 つのコラボレーション トレンド

最近の メイヨークリニック この発表が私の注意を引いたのには、深い理由がある。私は乳がんサバイバーですが、タイムリーな情報、強力な研究、臨床上の明確さにどれだけ依存しているかを覚えています。私は経営幹部として、データ、AI、デジタル戦略について組織にアドバイスを長年してきました。医療データを扱う際の継続的な課題の 1 つは、非標準の形式、データ型、命名規則、重複、およびプライバシーとセキュリティです。時間、投資、統合システムの継続的なサポートが加わります。

Mayo がデータの共有、研究協力、広範なアクセスのために構築されたプラットフォームを導入したとき、それは私がよく研究している疑問と一致しました。発見をより早く患者に届けるにはどうすればよいでしょうか?組織はどのようにして大規模に連携するのでしょうか?ケアをサポートするツールに対する信頼を築くにはどうすればよいでしょうか?これらのコラボレーションはどのようにして市場のリーダーシップを加速し、世界的な展開を実現するのでしょうか?

医療制度、非営利団体、大学、公的機関の関係は新しいものではありません。ここでの違いはニュアンスであり、関係の構造がこれらのコラボレーションで際立っているものです。医療システムは、臨床の深さと患者の転帰データをもたらします。研究グループは、研究デザイン、科学的厳密さ、長期的な調査に貢献します。テクノロジー パートナーは、安全なデータ アクセス、共有分析、モデル開発をサポートするインフラストラクチャを提供します。公的機関は監視、資金調達経路、全国的なリーチを提供します。非営利団体は、使命の調整と疾患特有の画期的な進歩へのサポートを追加します。各グループは異なる業務を担っており、単一の機関だけでは維持できない環境を共同で構築します。これらの関係は、発見がどの程度早く進むか、洞察をどの程度広範囲に適用できるか、さまざまな地域や医療現場で患者がどのように一貫して利益を得ることができるかに影響を与えます。エコシステムと一般大衆に対する早期の信頼と透明性が、このモデルを促進します。

ヘルスケアの状況全体を見ると、今後 1 年に重要な 5 つのトレンドが際立っています。

1. プラットフォームモデルが戦略的インフラとして台頭

メイヨー クリニックのプラットフォームの取り組みは、臨床データ、画像データ、ゲノム データが、切断されたシステム間ではなく、1 つの共有環境内でどのように存続できるかを示しています。 Platform_Insights と Platform_Connect は、パートナーに、個別のインフラストラクチャを構築することなく、研究を実施し、AI を評価し、臨床上の意思決定をサポートするための実用的な方法を提供します。

この構造は 2 つの理由から重要です。これにより、先進的な研究に参加したいが社内の能力が不足している機関にとって障壁が低くなります。また、より大規模で多様なデータセットに基づいた洞察により、AI の信頼性も強化されます。患者はより広範な証拠に基づいたツールにアクセスできるようになり、医療提供者は結果の一貫性に対して自信を得ることができます。

2. 腫瘍学共同研究機関は、個々の施設では太刀打ちできない規模を生み出しています

腫瘍学は引き続き複数の施設での研究をリードしています。乳がん研究財団は、研究者と研究室に共有の研究環境を提供するために、医薬品研究協力を拡大しました。調整されたデータセットと調整されたプロトコルにより、発見のペースと明確さが向上します。

最近の乳がん研究 マルチモーダル AI モデルは早期乳がんの再発リスク層別化を改善する可能性がある この構造の価値がさらに高まりました。 ECOG-ACRIN、カリス ライフ サイエンス、BCRF、国立がん研究所、乳がん研究スタンプ基金は、早期再発リスクに関するマルチモーダル AI モデルに協力しました。私は生存者として、個人的な興味を持ってこの研究に取り組みました。このパートナーシップは、その透明性と構造において傑出していました。公的機関、非営利団体、商業パートナーが 1 つの調整された取り組みに貢献しました。この種の協力はより強力な証拠を裏付け、臨床使用への道を提供します。

患者にとって、データの共有は早期の洞察とより正確なリスク評価につながります。臨床医にとっては、ばらつきが軽減され、意思決定のサポートが強化されます。

3. 国際ネットワークがプライバシー保護研究を大規模に拡大

いくつかの国は、生データを転送せずに各機関が AI 開発に参加できる国家研究環境に投資しています。 Kakao Healthcare と Google Cloud は、韓国の病院の連合ネットワークをサポートしています。英国の HDR UK と European Health Data Space は、大学、規制当局、医療機関が共同研究に貢献する安全なフレームワークを提供しています。

これらのネットワークは実際的な利点を生み出します。機関は、大規模な地域を越えた研究に貢献しながら、データの管理を維持します。研究者はより幅広い洞察にアクセスできるようになります。患者は、幅広い臨床背景および人口統計上の背景に基づいたツールから利益を得ます。

4. バイオファーマは発見を強化するデータ提携を構築している

製薬企業とバイオテクノロジー企業は、共有データセットと調整された研究目標に基づいて提携を形成しています。ブリストル・マイヤーズ スクイブ社と武田薬品は、構造生物学のデータセットを接続して、高度なタンパク質モデリングをサポートします。ファイザーとテンパスは、精密な腫瘍学をサポートするためにバイオマーカーと現実世界のデータセットを調整します。ロシュと財団医学は、診断および治療上の意思決定のためのゲノム理解を強化するために協力しています。

クリーブランド クリニックと IBM は、臨床データを計算生物学および量子対応分析と連携させるために Discovery Accelerator を作成しました。これらの提携により、研究から試験設計までの時間が短縮され、科学者はアイデアを明確にテストできるようになります。より強力な証拠とより広範な臨床状況に基づいた研究は、最終的に患者に利益をもたらします。

5. 信頼できるデータ接続が医療インフラストラクチャの新しい層を形成しています

新しいカテゴリのプラットフォームは、ヘルスケア エコシステム全体で安全なデータ コラボレーションをサポートします。 Datavant は、プライバシーを保護する方法を通じて、臨床、支払者、研究室、公衆衛生のデータセットを接続します。 Sherpa.ai と Owkin は、機密情報を移動せずにモデルを機関間でトレーニングできるフェデレーション ラーニングをサポートしています。

これらのツールは、大規模な技術構築を必要とせずに、医療システムに研究パートナーシップへの入り口を提供します。また、ステークホルダー間の信頼をサポートする、より明確なガバナンス実践も導入されています。プロバイダーは、かつては手の届かなかった研究環境にアクセスできるようになります。患者は、プライバシーを尊重した多様なデータセットに基づいて構築された洞察から得ることができます。

これらの傾向がケアとイノベーションにとってなぜ重要なのか

医療リーダーは、戦略、運営、ケアの経験に影響を与える問題に直面しています。進歩は、意図を持ってパートナーを選択し、責任を持ってデータを管理し、共同研究と共有された洞察のために構築された環境に参加することにかかっています。

私たちは、AI の関連性のあるアプリケーションを探しています。私たち自身、家族、隣人は皆患者であるため、医療は私たち全員が応援できる分野です。これらのコラボレーションが拡大し加速する中、新年に向けて心強く思っています。患者にとって、これらの連携は、早期発見、より明確なリスク評価、治療決定時のより強力なガイダンスをサポートします。プロバイダーにとって、コラボレーションにより、高度な分析および AI プログラムを単独で作成する負担が軽減されます。業界リーダーにとって、調整された研究は実際の臨床使用に耐える証拠を裏付けます。

全国の研究機関が、共有プラットフォーム、構造化されたガバナンス、共同研究のために設計された研究環境を中心に集まりつつあります。多くのチームが参加すると、研究はさらに強力になります。 AI は、より広範な集団でトレーニングされると信頼性が高まります。医療イノベーションは、規模、信頼、目的の共有を目的として構築されたネットワークに傾いています。現在このモデルの準備を進めている組織は、今後数年間で AI がケアと臨床転帰をどのようにサポートするかに影響を与えるでしょう。

編集者注: 著者は、この記事で名前が挙げられているどの企業とも経済的関係はありません。

写真：9amstock、ゲッティイメージズ

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