ソフトウェアは AI によって他のほとんどすべてのものよりも早く変化しています。見ればそのギャップは一目瞭然。なぜ遅れているのか、そしてそれが遅れている分野にとって何を意味するのかはあまり明らかではない。
開発者と一緒に時間を過ごすと、その変化はすでに明らかです。ツールはどんどん改良されています。 1 年前は懐疑的だった人も、今では毎日のように使っています。実験的だと感じていたワークフローが、今では普通に感じられるようになりました。そして数か月ごとに、天井は再び動きます。
ヘルスケアに目を向けると、感覚はまったく異なります。関心があり、興奮があり、パイロットが存在し、デモが行われていますが、実際の日常の現実はまだはるかに早いと感じられます。
Anthropic の最近の労働市場に関する論文 これを明確に確認する方法を提供します。 AI が理論的に実行できることと、人間が AI を使って実際に行っていることを区別します。ソフトウェアでは、これら 2 つの数値の差は大きいですが、急速に縮まっています。ヘルスケアの分野では、2 番目の数字はほとんど記録されません。
これを「医療は規制されている」というよくある答えで説明したくなります。賭け金はさらに高くなります。責任は厄介です。データが断片化されています。それはすべて真実です。しかし、それらの説明は核心部分を捉えているとは思えません。
ソフトウェアが最初に動くより深い理由は、ソフトウェアが採用フライホイールを開始するのが独特に得意だからです。
素の能力よりもそれが重要です。
AI の導入について、人々はよく、モデルが十分に優れているかどうかが主な問題であるかのように話します。ある閾値を超えると、業界は変化します。しかし、その枠組みでは重要なことが抜け落ちています。導入とは、そのモデルが何ができるかだけを問うものではありません。重要なのは、業界が時間の経過とともにより多くの成果を得るために必要な周囲のツール、習慣、信頼を構築できるかどうかです。
ソフトウェアはこの点で異常に優れています。
第一世代の AI コーディング ツールは驚くべきものではありませんでした。それらは一貫性がなく、浅薄で、迷惑な点で間違っていることがよくありました。しかし、それらは未来の形を示すのに十分でした。それで十分でした。とにかく開発者はそれらを使い始めました。その後、より良いプロンプト、より良い IDE 統合、より良い評価、より良いワークフロー、より良いガードレール、人間とモデルの間で作業を分割するより良い方法を構築しました。ツールが改善され、人々がより多くのツールを使用するようになり、より多くのフィードバックが生まれ、ツールを中心にさらに多くのツールを構築することが正当化されました。
それがフライホイールです。
始めるのに完璧は必要ありません。最初のイテレーションで必要なのは、人々が 2 番目のイテレーションを推進するのに十分な価値だけです。
ソフトウェアは早期に登場しました。
医療機関はほとんどそうではありません。
ソフトウェアは、AI を導入する単なる業界ではありません。また、他のあらゆる業界が AI を導入するために使用するツールを構築する業界でもあります。
それが、このチャートの他のほとんどすべてのものとは異なるものになります。
ソフトウェアが AI をより早く導入できれば、すべてが加速されます。
ソフトウェアの製造コストが下がると、他のあらゆる業界の AI ネイティブ インフラストラクチャを構築するコストも下がります。より多くのコパイロット、より多くのワークフロー ツール、より多くのオーケストレーション レイヤー、より多くのインターフェイス、より多くの内部システム、より多くのテスト ハーネス、より多くの監視、より多くの統合接着剤を構築できます。たとえモデル自体が改善されなかったとしても、モデルを取り巻く業界はモデルから価値を引き出すことがはるかにうまくなります。
だからこそ、ソフトウェアはフロンティアであると同時に、フロンティアを超えた何かのようにも感じられます。メタカテゴリーです。そこでの進歩は他の場所での進歩と複合します。
その意味で、ソフトウェアは変化する最初の業界であると同時に、AI が他の業界に到達するための配信メカニズムでもあります。
それは医療にとって大きな意味を持ちます。
ヘルスケアにおける AI の将来がどうなるかを想像したい場合、モデルが最終的に何ができるようになるかを尋ねるだけでは十分ではありません。また、豊富なソフトウェアによってどのようなことが可能になるのかについても尋ねる必要があります。
AI がソフトウェアにおいて非常に有用であると感じる理由は、モデルがコードを記述できるということだけではありません。それは、その事実を中心にスタック全体が成長したということです。そのために設計されたエディター、そのために設計されたエージェントのワークフロー、そのために設計されたテスト環境、実験を安価にするバージョン管理と展開の実践、そして反復を許容する文化があります。開発者は、何かを試して結果をすぐに確認し、修正して再試行し、うまくいったものを基にして構築することができます。
医療ではそれがはるかに少ないです。
医師はクリーンな AI ネイティブ環境で仕事をするわけではありません。彼らは、EHR、請求ルール、断片化された履歴、スキャンされた PDF、臨床リスク、組織のポリシー、人間の信頼が入り混じった中で働いています。問題は、医療が難しくなったということだけではない。それは、医療を取り巻くソフトウェア基盤がはるかに悪いということです。
これが、医療分野における AI に関する会話が奇妙に抽象的に感じられる理由の 1 つです。人々は、診断、治療計画、専門医の交代、完全自律型ケアなど、最も野心的なユースケースに真っ先に飛びつきます。しかし、それは通常養子縁組が始まる方法ではありません。フライホイールがスタートできるところから採用が始まります。
ソフトウェアでは、コードの悪い初稿がまだ役に立ったため、それは驚くほど早く起こりました。結果が間違っていた場合は、テストし、検査し、修正して、作業を続けることができます。ループは速かったです。利益は目に見えて現れました。反復のたびに、次の反復に対するプレッシャーが生じました。
医療にはそれの独自バージョンが必要です。
AI が十分に役に立ち、十分に安全で、人々が次のレイヤーを構築したいと思えるほど統合できる場所が必要です。ドキュメントは最も明確な例であり、いくつかの場所ではすでに機能しています。臨床ノートを文字に起こして草案を作成するアンビエント AI ツールは、現在大規模に導入されています。それは控えめに見えるかもしれませんが、まさにこれがソフトウェア フライホイールの始まりでした。最も難しい問題ではなく、高速フィードバックが可能な問題から始まりました。これらのツールを使用する医師は、次に、より適切なチャートの概要を求めています。チャートの要約が改善されると、ケアギャップの特定を改善するというプレッシャーが生まれます。各ステップにより、次のステップのための表面積が作成されます。
カルテのレビュー、管理上の調整、事前の承認、患者とのコミュニケーション、トリアージのサポート – これらはすべて同じ種類の出発点です。最終的な目的地ではありませんが、より優れたツールが即座に価値を生み出すことができ、その価値が統合の次の層を正当化できる可能性のある場所です。
問題は、医療が最終的に理論上の限界に達するかどうかではありません。問題は、医療が導入を複雑にする条件を作り出すことができるかどうかです。
開発者が先見の明があるから、仕事がより重要だから、または規制が軽いからという理由で、ソフトウェアがすぐに AI を採用したわけではありません。 AIをいち早く導入したのは、調合のための材料があったからだ。作品はすでにデジタル化されていました。フィードバック ループは高速でした。実験コストは低かった。周囲のツールは、モデルを使用していた同じ業界によって構築された可能性があります。コア タスクの進捗により、コア タスクの周囲にさらに多くのインフラストラクチャを構築する能力がすぐに向上しました。
ヘルスケアには、これらすべての弱いバージョンがあります。つまり、同じような採用は無料では受けられないということだ。
しかしそれは、その機会が人々が通常考えているよりも具体的であることも意味します。
そのチャンスは単に「AIを医療に応用する」というだけではありません。チャンスは、ソフトウェアがすでに行っている方法で医療機関が AI の反復処理を開始できるようにするソフトウェア層を構築することです。
それはより現実的な目標です。それも本物だと思います。
それは偶然ではなく、私たちが取り組んでいる問題です イーケアソフト。
なぜなら、ヘルスケアにおける AI の将来は、モデルの能力だけによって決まるわけではないからです。小さな成功が次の成功へのプレッシャーとなるような、周囲のシステムを十分に構築できるかどうかで決まります。
ソフトウェアはそれがどのようなものかをすでに示しています。まず道具はおもちゃです。それから狭い場合に便利です。そして人々はそれに基づいて自分の仕事を再編成します。その後、古いツールを改良する新しいツールが登場します。すると環境全体が変わります。
それは他の業界が注目すべき部分です。
ソフトウェアが進んでいるというだけではなく、なぜそのソフトウェアが進んでいるのか。
ソフトウェアはフライホイールを最も早く起動できる場所であるため、ソフトウェアが最初に実行されます。そして、一度そこから始まると、そこにとどまることはありません。ソフトウェアは他のあらゆる業界が自らを最新化するために依存しているものでもあるため、それは外部にも波及します。
これは、この移行全体における最も重要な非対称性の 1 つであることが判明する可能性があります。
ソフトウェアにおける AI は、単に 1 つのカテゴリーが他のカテゴリーよりも速く進んでいるわけではありません。
これは、他のすべての移動を支援するカテゴリです。
#の導入がヘルスケアよりもソフトウェアの方が早い理由