ほぼ 田舎の郡の92% 米国では、国民にサービスを提供するのに必要なプライマリケアの医師が不足しており、医師が一人もいない地域もある。
2023年のデータを使用したコモンウェルス基金の調査によると、フロリダ州では23の郡が「田舎」に該当する。すべての田舎の郡の少なくとも一部が医療専門家不足地域に指定されており、そのうち 12 郡では郡全体がその指定を受けました。
フロリダ大学の研究者は、人工知能がギャップを埋めるのに役立つ可能性があると考えています。
連邦政府の資金提供による研究イニシアティブの開始から 1 年が経過し、UF の科学者らは、専門家以外の人々に基本的な医療検査を指導できる AI システムを開発したと述べています。これは、僻地で病院レベルのケアを提供できる移動診療所の創設に向けた一歩です。
「分散型統合医療への地方アクセスを加速するプラットフォーム」（PARADIGM）と呼ばれるこのプログラムは、患者、ソーシャルワーカー、地域医療スタッフを支援するために設計された診断ツールとAIシステムを備えた移動式医療ユニットのフリートを構築することを目的としている。
しかし、これらの診療所が農村地域に普及するまでに、研究者は車内の限られたコンピューティング能力、信頼性の低いインターネット接続、医療データを管理する厳格なプライバシー規制など、いくつかの課題を解決する必要があります。
拡大する農村部の介護格差
近年、地方の医師不足が深刻化している。
連邦職員のデータによると、地方では平均して住民 2,881 人に 1 人の医師がおり、およそ 20 の郡には主治医がまったくいません。
こうした不足により、患者は長距離の移動を強いられたり、治療が完全に遅れたりすることがよくあります。
によると、都市部には農村部に比べて一人当たりの医師の数がほぼ 3 倍います。 国家研究。
田舎とはみなされていないアラチュア郡では、同様の不足には直面しておらず、 最高 フロリダ州の住民に対する医師の割合。地元の従業員データ 見せる 住民10万人当たり医師は約730人。
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しかし、住民10万人当たり約26人の医師がいるレビー郡や、30人の医師がいるギルクリスト郡など、周辺の田舎郡にも同じことが言えない。
医療手順をガイドする AI のトレーニング
フロリダ州 研究者 とそのパートナーは、医療用語、検査手順、画像を認識するように訓練された AI プラットフォームを開発しています。
このシステムは、通常は訓練を受けた臨床医が必要な検査を、専門家以外の人々にガイドすることを目的としています。
「私たちは、家族やソーシャルワーカーに次のことを行うよう自動的に指示できる AI システムを提供することができました。 [a] 化学分析装置で採血したのです」と、UFチームの主任研究員であるYonghui Wu氏は語った。
システムは以下に基づいて構築されます ゲータートロン、UF の臨床言語モデルを、医療言語と視覚データの両方を処理できるマルチモーダル システムに拡張しました。
「これで患者たちに指導できるようになります」とウー氏は語った。 「質問がある場合は、AI に質問できます。」
このプログラムは、高リスクの生物医学研究を支援する連邦機関である保健高等研究計画局から資金提供を受けています。ウー氏はプロジェクトの資金総額を明らかにすることを拒否した。
研究者らは過去1年間にわたり、血管が埋め込まれた義手を含むシミュレートされた手順を使用してシステムを訓練した。その後、チームはメイヨークリニックのジャクソンビルキャンパスからの臨床データを取り入れた。
移動診療所の構築
AI ソフトウェアは急速に進歩していますが、カリフォルニアに本拠を置く研究センター SRI やジャクソンビルのメイヨー クリニックなどのパートナー機関は、プロジェクトの物理インフラストラクチャの構築を続けています。
5 つのチームが、コンパクト CT スキャナー、超音波装置、移動診療車両自体など、さまざまなコンポーネントの開発を担当しています。
ウー氏は、ハードウェア開発はソフトウェア開発よりも時間がかかり、すべてのコンポーネントを統合するには数年かかると述べた。
現在のスケジュールでは、研究者らは 4 年以内にシステム統合が完了すると予想しています。臨床試験は5年目にユタ州の施設を含む地方地域で開始される予定だ。
モバイル ユニットの電気容量には限界があるため、最大の AI モデルがフル稼働できない可能性があります。車内の照明条件も、システムのトレーニングに使用されるデータと異なる場合、カメラの精度に影響を与える可能性があります。
これらの制限に対処するために、チームは、より強力な AI モデルをクラウドでリモート実行できるようにする衛星ベースの接続を検討しています。
しかし、多くの農村地域では、信頼できるインターネット アクセスが依然として不安定です。
規制上のハードル
AIベースの医療技術は通常、 医療機器として規制されている 米国食品医薬品局によって臨床導入前に安全性と有効性が評価されます。これは、その技術が安全性と品質基準を満たしており、患者やユーザーにとってリスク源ではないことを確認するための正式な評価プロセスを経ていることを意味します。
ウー氏は、PARADIGMシステムも同じ規制経路をたどると述べた。
研究者らは、目標は医療従事者の代わりではなく、ケアへのアクセスを拡大することだと述べている。
「起こっているのはAIが人間に取って代わることではありません」とウー氏は語った。 「AIを使用しない人々に取って代わるのは、AIの使用に優れた人々です。」
研究者らは、そのプロセスがプロジェクトのプロトタイプ段階の後に始まると予想している。
患者のプライバシーと開発の制限
研究者らは、プロジェクトは順調に進んでいるとしているが、その過程で特に患者のプライバシーの保護に関していくつかの課題が残っていると述べた。
「商用モデルに患者情報を提供することはできません」と、医療従事者向けの言語と臨床意思決定のサポートに焦点を当てたコンパニオン システムを開発するプロジェクトの博士研究員、Mengxian Lyu 氏は述べています。
Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) などの連邦規制により、医療データの共有または保存方法が制限されています。
これらの制限により、研究者が高度な AI システムのトレーニングに使用できる臨床データの量が制限される可能性があります。
リュー氏によると、このモデルは医療画像とテキストを自然言語ガイダンスとリンクさせており、臨床医が処置に必要な手順を確認できるようになっているという。
ただし、これらのツールをモバイル環境に展開するには、コンピューティング能力と厳格なプライバシー保護のバランスをとる必要があります。
もう一つの課題は、AI システムのトレーニングだった、と Lyu 氏は言いました。研究者たちは現在、医療提供者と協力してシステムの知識ベースを拡大しています。
「限られた知識しかないので、非常に強力な AI システムを構築することはできません。」とリュー氏は言いました。
リュー氏は、医療提供者からデータを収集した後、「AIシステムを利用して支援し、AIシステムを構築している」と述べた。
これにより、Lyu が「ループ」と呼んだものが作成されます。最初のモデルが存在すると、AI がトレーニング プロセスのスピードアップに役立ち、サイクルが継続します。
「私たちは、AI をさらに詳しく観察できるように AI をトレーニングしようとしています」と Lyu 氏は言います。
実際のクリニックでコンセプトをテストする
すでに移動診療所を運営している地域の医療従事者にとって、この技術は専門家以外でも現場でできることを拡大する可能性がある。
マイア・メイバンクさんは 21 歳のフロリダ大学公衆衛生大学院生で、フロリダ大学ストリート メディスン アンド モバイル アウトリーチ クリニックで地域医療従事者として働いています。
この診療所は、キャンプや GRACE マーケットプレイスでのアウトリーチを含め、ゲインズビルでホームレス状態にある住民に C 型肝炎の迅速検査を提供しています。
職員は最初のスクリーニングを実施し、その後、検査で陽性となった患者を治療につなげます。
メイバンク氏は、ほとんどの従業員は医学的背景を持たず、そのため実施できる処置が限られていると述べた。
一部の機器には医療専門家によるトレーニングが必要ですが、その指導を受けているスタッフは少数です。
同氏は、技術的な手順に従って従業員を指導できる AI システムがあれば、移動診療所をより効率的にできる可能性があると述べた。それでも同氏は、AIは医療従事者に取って代わるのではなく、支援ツールであり続けるべきだと述べた。
スワスティ・マハラジまでお問い合わせください。 [email protected]。 X @s_maharaj1611 で彼女をフォローしてください。
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