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2024-12-31 19:08:00
幹部らは、次の質問に対し、医療におけるAIの変革の可能性を強調した。 モビヘルスニュース 2025 年にこの分野における AI の地位がどのように変化すると彼らは見ているか。
マルチモーダル AI と高度な画像診断が来年大きく進歩すると予想する人もいれば、診断の改善、医療従事者の燃え尽き症候群への対処、タスクの自動化、医薬品開発の合理化、患者の転帰の向上における AI の可能性を紹介する人もいます。それでも、インセンティブの不一致やデータの不快感などの障壁により、臨床導入には懐疑的な見方が根強く残っています。
マイケル・ハウエル博士、最高臨床責任者 グーグル
私たちは、AI の能力が急速に進歩して医療を変革し続けることに備える必要があります。真のマルチモダリティがここにあります。これは、テキストだけでなく画像、音声、ビデオも理解できる AI を意味します。これは非常に重要な変化であり、2025 年にはヘルスケアに本格的に参入し始めることになります。
また、質問に答えたり文書を要約したりするだけでなく、複雑なタスクの完了を支援するために AI エージェントを使用したいという企業からの需要も急増しています。エージェントへの移行は 2025 年まで続く可能性が非常に高いと思います。
最後に、現実世界の医療現場における AI の研究からの証拠が蓄積され始めることを期待しています。ヘルスケアは非常に複雑であり、AI がどこに最も役立つかを理解するには、思慮深い治験者、実装科学者、医療提供科学者からの証拠が必要です。
ローランド・ロット氏、イメージング担当社長兼最高経営責任者（CEO） GEヘルスケア
AI は画像診断において有意義な進歩をもたらしており、放射線科医は人間の目では識別できない可能性のある微妙な異常を検出できるようになります。
来年は、診断精度の向上においてAIの影響がさらに大きくなると思います。 AI を活用した画像診断は、スキャン中のノイズや患者の動きに関連する現在の画質課題の解決に役立つ可能性があります。 AI は、複数の画像を重ね合わせて、患者の動き、呼吸、咳によって明確になっていない隙間を埋めることができます。鮮明な画像により、臨床医はより迅速に情報を見つけられ、正しい診断を下すことができ、最終的には患者がより早く最適な治療計画を立てることができます。
Matt Cybulsky 氏、ヘルスケア AI、データ、製品イノベーションのプラクティス リーダー LBMC
2025 年、ヘルスケアにおける AI の波は頂点に達していません。 AI はスタンドアロンのツールではなく、擬人化されるべきではありません。AI は成長を続けるテクノロジーであり、誤りの可能性と将来性を秘めています。
それは人間の特質をある程度保持しているため、それが最適であり、人類が治癒、価値、市場の対立と格闘しているヘルスケアにおいて、これ以上の場所はありません。私たちは、それが人間同士の交流に取って代わるものではないことを定期的に自分自身に思い出させなければなりません。それはハイブリッド化されたツールにすぎず、2025 年にはそれが明らかになるでしょう。
2025 年に向けて、業界のあらゆる部門にわたる実際の交流、成果、ユースケースは、私たちにインスピレーションを与え、謙虚になり、驚かせることでしょう。もちろん、私は乗りに来ました。
リサ・スエネン氏、マネージングパートナー アメリカ心臓協会ベンチャーズ
私はしません [see AI’s place in healthcare changing]。私は、今後も主に行政サービスが採用される世界が続くと思います。臨床の世界は、恐怖、インセンティブの不一致、データへの不快感など、さまざまな理由から AI を統合する方法を完全には理解していません。起業家は来続け、投資家は投資を続けますが、買い手は時間をかけて、この素晴らしい新しい世界が彼らの通常の世界にどのように適合するかを理解しています。しばらく時間がかかります。
アーロン・ナイダーハイザー氏、共同創設者兼CEO トゥバの健康
AI はエキサイティングなトレンドであり、2025 年にはさらに多くのことが期待されています。ユースケースは実証され、エキサイティングではあるが実証されていないテクノロジーから、実際に ROI を生み出すユースケースを備えたテクノロジーに移行するでしょう。
この進歩は、より多くの組織による AI の導入につながるでしょう。 1 つの懸念は、大規模な言語モデルのスケーリングの法則が今後も維持されるかどうかです。最近のモデルは以前のバージョンほど急速に進歩していないことが証拠で示されています。 2025 年にスケーリングの法則が大幅に減少すると、再び「AI の冬」が到来する可能性が高くなります。
ハル・アンドリュース、社長兼最高経営責任者（CEO） トリリアントの健康
現在、医療において AI がどのような位置を占めているかは不明です。 AI が有意義な影響を与えるためには、医療経済の関係者は、医療業界に数多く存在する退屈で反復的なルール主導のタスクに AI が非常に役立つことを認識する必要があります。
エレン・ルドルフ氏、共同創業者兼最高経営責任者（CEO） ウェルセオリー
次期政権の誕生を考慮すると、AI が医療の最前線でさらに活躍できるよう、より有利な規制環境が整うと考えられます。私たちは見ています 新たな証拠 ChatGPT は実際、診断に関しては医師よりも優れています。 ベッドサイドでのマナーが良い。
2025 年は FDA 認定の AI 医師が誕生する年になるでしょうか?おそらくそうではないと思いますが、このままではそれほど遠くないと思います、特に 消費者に強く受け入れられ、若い世代からの好みを考慮して。
ダン・ナルディ CEO ケアを再考する
AI は 2025 年以降も毎年、医療分野での注目を集め続けるでしょう。 2024 年には、多くの組織がさまざまな AI ツールの有効性をテストするために小規模な初期段階を行っているように見えました。今後、AI は日々の患者との関わりや管理など、医療のあらゆる側面でさらに広く使用されるようになり、これまで手動で行われてきたプロセスがさらに自動化されるでしょう。この採用は、拡大する需要と供給のギャップに部分的に関係しています。
Mudit Garg 氏、CEO 兼共同創設者 クベンタス
医療システムが医療従事者の燃え尽き症候群、マージンの減少、医療の遅れに対処できるよう支援する上で、AI には重要な役割があります。リーダーやスタッフはすでに既存の EHR から最後の一滴まで絞り出しており、画一的な AI ソリューションでは、患者と医療従事者の両方にとって機能する持続可能でスケーラブルな医療システムを構築することはできません。医療システムには、データを記録するだけでなく、臨床現場全体でケアチームに代わって思慮深い行動をとり、有意義な影響を与えることができる AI ソリューションが必要です。
ブルック・ボヤルスキー・プラット氏、CEO兼共同創設者 よく知られている
AI、特に生成 AI は、臨床チームが患者の病歴を評価し、肥満分野および医療環境全体で持続可能な健康のための最も効果的な治療戦略を決定するのに役立ちます。 2025 年には、科学的根拠に基づいたケア モデルを強化し、患者エクスペリエンスを強化し、価値に基づいたケアの枠組みを強化し、コストと成果を最適化するための機能がさらに充実するだろうと私は予想しています。
リズ・ビーティ氏、共同創業者兼最高戦略責任者 先天的
私は創薬が AI の次の大きなフロンティアであると考えています。 AI が創薬を変革する能力についてはたくさん聞いてきましたが、創薬における AI の可能性については十分に語られていないと思います。製薬会社が AI を使用してこの非効率なプロセスを合理化し、効果的な新薬をより迅速に市場に投入できる方法は、社内でも研究現場との連携でも数多くあります。
社内的には、AI を活用して、関連する専門知識を備えた新しい治験施設を特定したり、必要な治験参加者の数を削減したりすることが含まれる場合があります。一方、研究現場では、患者記録を手動で選別するのではなく、AI を使用して患者記録を分析し、患者を効率的に事前スクリーニングできます。
ミミ・ウィンズバーグ、最高医療責任者兼共同創設者 ブライトサイド ヘルス
2025 年も、ヘルスケアにおける AI 革命は続くでしょう。 AI は臨床医の時間を節約するアシスタントとして広く採用されるでしょう。ほとんどの臨床医は、タスクの自動化や症例メモの作成に役立つ AI ツールやアシスタントを歓迎しており、これまでのところユーザーの満足度は高いです。これらのツールは、反復的な管理業務ではなく、患者との時間を過ごすのに役立ちます。
さらに、AI は診断の精度を向上させ、治療反応を予測します。 AI はまた、ケアに関する洞察を患者に直接提供します。モデルがより洗練されるにつれて、患者と臨床医の両方を積極的にサポートするテクノロジーに対する信頼が高まり、メンタルヘルスケアがより積極的かつ個別化されたものになるでしょう。
Dave Wessinger 氏、共同創設者兼 CEO ポイントクリックケア
AI と価値ベースのケアは、現在ヘルスケア分野で最も注目されている 2 つのキーワードです。興味深いことに、医療従事者にとって真の力が発揮されるのは、AI と価値ベースのケアの交差点です。プロセスを自動化し、管理負担を軽減して生産性を向上させることで新たな効率を達成するのは簡単そうに見えますが、信頼は日常のプロセスの自動化にとって大きな障壁となります。
2025 年には、依然として AI を取り巻く懐疑的な見方にもかかわらず、業界リーダーは AI についての認識を高め、特にケアの現場で積極的に推進される洞察を通じて、自動化の真の価値を示すことになるでしょう。これらのツールを一貫した運用モデルの一部として通常のワークフローに統合すると、データ セキュリティやコンプライアンスの懸念などの認識されているリスクを軽減でき、自動化が脅威ではなく資産となることが保証されます。将来的には、AI ソリューションの検証と現実世界の臨床ニーズとの調整に対する業界の取り組みを強化することで得られる利益はリスクを上回るでしょう。
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