2022 年のヘルスケアにおける人工知能: 注目すべき 3 つのトレンド

ベンチャー キャピタル市場は、業界向けの人工知能ソリューションを構築するために 40 社を超えるスタートアップが 2,000 万ドル以上を調達しているというシグナルを送っています。しかし、人工知能は医療業界でどのように正確に使用されているのでしょうか?

# 「2022 医療における人工知能に関する調査」と呼ばれる調査では、世界中の 300 人以上を対象に調査が行われました。ヘルスケア AI を定義する課題、成果、ユースケースをより深く理解するために。調査の 2 年目でも結果に大きな変化はありませんでしたが、今後数年間の発展を予感させる興味深い傾向がいくつかありました。この進化のいくつかの側面は前向きですが (AI の民主化)、他の側面はリスクをもたらします (攻撃対象領域の拡大)。企業が認識する必要がある 3 つの傾向を次に示します。

1. ノーコード ツールを使用した人工知能の使いやすさと民主化

調査会社 Gartner の予測によると、2025 年までに2020 年までに、企業が開発するアプリケーションの 70% がノーコードまたはローコード テクノロジを使用するようになります (2020 年の 25% 未満から増加)。ローコードはプログラマーのワークロードを簡素化できますが、データ サイエンスの介入を必要としないノーコード ソリューションは、企業などに大きな影響を与えるでしょう。

ヘルスケア業界の場合、これはヘルスケア AI 調査回答者の半数以上 (61%) が臨床医を対象ユーザーとして特定し、次いで医療支払者 (45%) とヘルスケア IT が続いたことを意味します。企業（38%）。これは、ヘルスケア固有の AI アプリケーションへの大規模な開発と投資、およびオープンソース テクノロジの利用可能性と相まって、より広範な業界での採用が行われることを示唆しています。

Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールが人工知能を向上させるのと同じように、コードを医療従事者の手に渡すことは重要です。このテクノロジーが使いやすくなったことに加えて、ソフトウェアの専門家ではなく医療専門家が担当するようになったため、より正確で信頼性の高い結果も得られます。こうした変化は一夜にして起こるものではありませんが、AI の主要ユーザーとしての分野の専門家の増加は大きな前進です。

2. ツールはより洗練され、テキストはより便利になっています

他の心強い発見には、人工知能ツールの進歩とユーザーの欲求に関するものがあります。特定のモデルをさらに深く掘り下げることができます。 2022 年末までにどのようなテクノロジーを導入する予定かを尋ねたところ、調査のテクノロジー リーダーはデータ統合 (46%)、ビジネス インテリジェンス (44%)、自然言語処理 (43%)、データ アノテーション (38%) を挙げました。テキストは現在、AI アプリケーションで使用される可能性が最も高いデータ タイプであり、自然言語処理 (NLP) とデータ アノテーションの重視は、より高度な AI 技術が台頭していることを示しています。

これらのツールは、臨床意思決定支援、創薬、医療政策評価などの重要な活動をサポートします。パンデミックから 2 年が経過し、研究機関が新しいワクチンの開発に取り組み、大規模イベントの影響で医療システムをより適切にサポートする方法のニーズを明らかにすることで、これらの分野で重要な進歩が見られるようになりました。これらの例を通して、医療における AI の使用は他の業界とは大きく異なり、異なるアプローチが必要であることが明らかです。

その結果、テクノロジー リーダーと回答者の両方が、オンプレミスにインストールされたソフトウェア ライブラリまたは SaaS ソリューションを評価するための最も重要な要件として、ヘルスケア固有のモデルとアルゴリズムの可用性を挙げました。ベンチャーキャピタルの状況と AI ユーザーからの需要から判断すると、ヘルスケア固有のモデルは今後数年間で成長するでしょう。

3. セキュリティ上の懸念の増大

過去 1 年間の人工知能のあらゆる進歩により、一連のセキュリティの問題も解決されました。新しい攻撃ベクトル。 AI アプリケーションの構築にどのような種類のソフトウェアを使用しているかを回答者に尋ねたところ、最も人気のある選択肢は、ローカルにインストールされた商用ソフトウェア (37%) とオープンソース ソフトウェア (35%) でした。最も注目すべきは、クラウド コンピューティング サービスの利用が昨年の調査と比較して 12% (30%) 減少したことであり、これはおそらくデータ共有に関するプライバシー上の懸念が原因であると考えられます。

さらに、回答者の大多数 (53%) は、モデルを検証するために、サードパーティやソフトウェア ベンダーの指標ではなく、独自のデータに依存することを選択しています。回答者の 68% は、内部評価と自己調整モデルの使用を明確に好みます。同様に、医療データ処理に関する厳格な管理と手順を考慮すると、AI ユーザーが可能な限り社内で運用を維持したいと考えることは明らかです。

しかし、ソフトウェアの設定やユーザーがモデルを検証する方法に関係なく、医療セキュリティの脅威が増大すると重大な影響が生じる可能性があります。他の重要なインフラストラクチャ サービスも課題に直面していますが、医療におけるデータ侵害の影響は風評被害や経済的損害にとどまりません。データの損失や病院の機器の改ざんは生死を分ける可能性があります。

開発者と投資家がテクノロジーをユーザーの手に届けるために努力しているため、人工知能はさらに大きな成長を遂げる準備ができています。 AI がより広く利用可能になり、モデルやツールが改良されるにつれて、安全性と倫理が重要な懸念事項となるでしょう。今年、医療における人工知能がどのように発展し、それが業界の将来に何を意味するのかを理解することが重要になるでしょう。

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