あ ピュー・リサーチの世論調査 調査によると、米国の成人の10人中6人が、自分の医療提供者が人工知能（AI）に頼って病気を診断し、治療法を勧めることに不安を感じると答えています。しかし現実には、AIは健康とウェルネスの分野に参入しており、一部の医師はすでにその力と可能性を活用しています。
Yahoo Newsは、MITの医療工学科学研究所の助教授であるMarzyeh Ghassemi氏と、スタンフォード大学の生物医学データサイエンスの助教授であるJames Zou氏にインタビューし、AIとヘルスケアの交差点について、現在何が可能で、何が近づいており、どのようなマイナス面があるのかについて詳しく聞きました。
現在何が可能ですか?
AI が現在できることの例をいくつか紹介します。
-
診断と評価を行います。 「[There are] 「現在、米国では FDA の承認を受けた 500 種類以上の医療用 AI アルゴリズムとデバイスが患者に使用できます。これらのアルゴリズムの多くは、基本的に臨床医が患者の診断や評価を向上させるのに役立ちます」とゾウ氏は述べました。医療画像の評価などの作業に AI を使用することで、臨床医は労働集約的な手作業の一部を削減できます。
-
予測を立てる。 現在の AI モデルの多くは患者の診断を支援することに重点を置いているが、ガセミ氏は、病気の進行や病気による合併症の発症を予測するのに役立つモデルも開発されていると述べた。
-
患者向けの医療情報を簡素化します。 「医療用語や概念の多くは、かなり複雑です」とゾウ氏は言う。「私たちが行ったプロジェクトの 1 つは、基本的に ChatGPT を使用して、非常に読みにくい医療同意書を 8 年生レベルの読解力を持つ人でも読めるように簡素化することです。」
将来、AIは何ができるのでしょうか？
そして、今後はさらに多くの用途が出てくるかもしれません。AI が将来的に実現する可能性のあることをご紹介します。
-
ヘルスケアデータを整理します。 ゾウ氏は、電子カルテなど、異なる病院のデータを簡単に交換できないことが大きな課題だと述べた。AI はこれに役立つ可能性がある。「患者が複数の病院に行く場合、病院同士があまりうまくコミュニケーションをとっていないことがよくあります。これは、AI アルゴリズム、おそらく言語モデルによって、はるかに簡単にできる可能性がある領域の 1 つです。」
-
悪い結果を予測する。 AI はリスクのある患者を特定して、必要なケアを早期に受けられるようにするのにも役立ち、米国の妊産婦の罹患率と死亡率の削減にも役立つ可能性があります。「女性にとっての潜在的な悪い結果を正確に予測するリスク スコアがあれば、それが理想です。そうすれば、ケア チームに女性の健康管理に関して誤った選択をしていることを警告したり、妊婦が最も必要としているときに追加のリソースを集中的に提供したりできるようになります」とガセミ氏は述べています。
-
治療反応予測を改善します。 うつ病などの慢性疾患の場合、多くの場合、臨床医は個々の患者にどの薬や治療法が最も効果的かを「知識に基づいた推測」しなければならない。ガセミ氏は、体重や性別など、患者の特定の薬の代謝に影響を与える制約を考慮することで、AIは臨床医がより良い判断を下すのに役立つ可能性があると述べた。
-
新薬を開発する。 「初期段階でAIを活用して新薬、新分子、新抗生物質を発見できるパイプラインが存在します」とゾウ氏は言う。
医療におけるAIの恐ろしい側面
「危険なのは、それが殺人ロボットになって襲ってくることではないと思う。危険なのは、今すでに受けている劣悪な医療を再現したり、悪化させたりすることだ」とガセミ氏は語った。
「私たちは基本的に、機械学習システムを私たちが実際に行っているように訓練しているのです。私たちが考えているように、あるいは私たちが行うだろうと期待しているようにではなく。そして医療の分野では、機械学習モデルを私たちが現在行っていることを単純に訓練すると、女性や少数派に対してはるかに劣った機能を持つモデルができあがります。」
例えば、AI駆動型デバイスは、 肌の色が濃い患者の血中酸素濃度を過大評価するその結果、低酸素症（酸素欠乏）の治療が不十分になります。 2019年の研究では、 1億人以上の医療ニーズを予測するために使用されるアルゴリズムは、黒人患者に対して偏見を持っていた。「このアルゴリズムは、将来の医療ニーズを予測するために医療費に依存していました。しかし、歴史的に医療へのアクセスが少なかったため、黒人患者の支出は少なくなることが多かった。その結果、このアルゴリズムで追加の医療を勧められるには、黒人患者ははるかに病状が重くなければならなかった」とNPRは報じた。
全米摂食障害協会も、新しいAIチャットボット「テッサ」を発表して話題になった。 ユーザーにカロリー計算と体脂肪測定を勧めた 組織は、電話回線の従業員を解雇してから数か月後にチャットボットを削除せざるを得なくなりました。
「問題は、医療現場でAIを単純に人間に置き換えようとすると、非常に悪い結果しか得られないことだと思います」とガセミ氏は言う。「AIを代替ツールとしてではなく、拡張ツールとして見るべきです。」
AI が健康に及ぼす潜在的な害をどのように軽減できるでしょうか?
テクノロジー業界のリーダー 一文の声明を発表した 5月にガセミ氏は「AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争など他の社会規模のリスクと並んで、世界的な優先事項であるべきだ」と述べた。医療分野では、ガセミ氏とゾウ氏はAIがもたらす可能性のある危害を軽減するために取るべき措置についていくつかの提案を行った。
-
透明性を保ちましょう。 ゾウ氏は、チャットボットなどの AI モデルのトレーニングにどのようなデータが使用されているか、またそれらのモデルがどのように評価されているかについて、よりオープンにすることが大きな第一歩になるだろうと述べた。
-
患者がアルゴリズムを操作できるようにする前に、アルゴリズムを慎重に評価してください。 患者がオンラインで誤った情報を受け取るリスクはすでにあるが、何十万人もの患者が問題のあるチャットボットなどの単一の情報源にアクセスする場合、リスクはさらに大きくなるとゾウ氏は述べた。
-
AI システムを最新の状態に保ちます。「医療アドバイスは変化するため、AI システムを最新の状態に保ち、現在の医療アドバイスと関連性を持たせる計画が必要です」とガセミ氏は言う。「モデルが古くなり、医師に誤ったアドバイスを与えるようになれば、患者に危害を加えることにもなりかねません。」
-
規制を確立する。 ガセミ氏は、保健福祉省公民権局が役割を果たせるかもしれないと示唆した。「彼らは、医療の分野での差別を禁止するこの方針を施行し、『それはアルゴリズムにも適用される』と言うことができるだろう」