2022 年のヘルスケアにおける人工知能開発

2022 年ヘルスケア AI 調査では、ヘルスケア AI を定義する要素、課題、成果、ユースケースをより深く理解するために、世界中の 300 人以上の回答者を対象に調査を実施しました。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 によると、企業が開発するアプリケーションの 70% はノーコードまたはローコード テクノロジーを使用する予定です。 (2020 年には 25% 未満)。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%) が対象ユーザーとして臨床医を特定し、次いで医療支払者 (45%)、ヘルスケア IT 企業 (38%) であることを意味します。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。

これは重要で、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きています

心強い発見の中には、AI ツールの進歩や、特定のモデルをより深く掘り下げたいというユーザーの願望が含まれています。 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。

したがって、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 ライブラリや SaaS ソリューションを評価する際に、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たのも驚くべきことではありません。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. 増大するセキュリティ上の懸念

過去 1 年間の人工知能の進歩に伴い、さまざまな新しい攻撃ベクトルも開かれました。 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及ぶ可能性があります。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。

人工知能は、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するにつれて、さらに大きな成長を遂げる準備が整っています。 AI がより広く利用できるようになり、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するのか、そしてそれが業界の将来にとって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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