近年、AIはついに医療にも利用されるようになりました。
AIが医療にどのように使われているのかというと、
- AIロボットを利用した手術
- 医療用のAI画像分析
などに使われています。
今回はそんなAIを活用した医療の実例と、AI医療のメリット・デメリットをご紹介していきます！
AIを活用した医療の実例
AIを活用した医療には、
- 医用画像AI分析
- 医療施設内での見守りサービス
- 生活習慣病のリスクをAIで予測
- インフルエンザの流行を予測するAI
- ネイル型センサーで健康状態や病気の進行具合を分析するサービス
- 症状を入力しAIで病名を推測してくれるスマホアプリ
のような実例があります。
医療にAIを活用すると一体どんな効果があるのか、と知りたい方がいるかもしれません。
そこで、この中の2つのAI医療にフォーカスを当てご紹介していきます。
また、今後AIを医療やビジネスで活用していきたいと考えられている方には、「ビジネス向けAI講習」がおすすめです。
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医用画像AI分析
AIを医療に活用したことで、医療の業界が劇的に変化しつつあります。
例えば、医用画像AI分析です。この医用画像AI分析には、
- 放射線画像
- 内視鏡画像
- 超音波画像
- 皮膚疾患画像
- 眼底検査画像
- 病理画像
といった6つの画像のデータを集め、AIが悪い菌を特定してくれます。
そして、この悪い菌があるデータをどんどん増やし、AIに読み取らせることで、より正確な判断ができるようになるのです。
医用画像AI分析は、ディープラーニングという技術を使って分析します。
正常なケースと悪い菌、疾患が疑われるケースを、種別に大量に分析することで疾患の判別ができるようになるのです。
ディープラーニングについて詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
医用画像AI分析の効果3つを、下にまとめています。
- 検査時間を大幅に削減
- 医師の画像比較作業の負担を軽減
- 見落としリスクを削減
医師が画像分析した方が信頼できる、と考えている方がいるかもしれません。
ですが、AIは人間が見逃しそうな悪い菌を必ず見つけてくれます。人間はミスをしてしまう生き物だからです。ゆえに人間では見逃してしまうことでも、AIでは見逃すことはまずないため、AIが医療に活用され始めています。
生活習慣病のリスクをAIで予測
最近問題となっている生活習慣病について、ご存知の方も多いはずです。
SOMPOホールディングスグループと東芝グループが共同で、生活習慣病のリスクを予測するAIを開発しました。
その結果、生活習慣病による病気の発症率を予想することができるようになったのです。
また、生活習慣病のリスクを予測する他にも、健康保険料までも予想してくれる優れたAIです。
スマホで診断できるAI医療アプリの事例
体調が悪くなった時、何の病気なのか、何科にかかればいいのか迷うことってありますよね。
その悩み、これからはAIが解決してくれます。
スマホで気になる症状の質問に答えていくことで、有益な情報を与えてくれます。
国内で最も使われているAI医療アプリ、「アイメッド」の事例を紹介していきましょう。
アイメッドは、株式会社ネクシィーズグループと湘南美容クリニックグループがタッグを組んで開発しました。
- AI診断による病名の推測
- 口コミで評価の高い病院の検索
- スマホで行うオンライン診療
- 処方箋や薬は自宅に配送
などの機能がある、日本最大規模の医療アプリです。
人工知能の力をフルに活用しているのが「アイメッドAI予測」の機能。
気になる症状についての問診に答えていくことで、AIが可能性の高い病気を推測し、緊急度や診療科の紹介までしてくれます。
ビッグデータを活用し精度がかなり上がっています。LINEのようなチャット形式で、質問に答えていくだけなので操作も簡単です。医師がAIに代替される日も遠くないかもしれません。
AI医療のメリット・デメリット
先程、AIの進展により世界の医療は劇的に発達している、と書きました。
ですが、「AIは危険」「AIなんて信用にならない」と思っている方が中にはいるかもしれません。
そこでAIを活用した医療のメリット・デメリットについて解説します。
AIの危険なところや、AIのいいところについて注目してみましょう。
AI医療のメリット
AIが発達することで、「自動車関係の仕事などにAIが支配するのではないか」との声がありますが、医療はどうなのでしょうか。
調べた結果、医療でのAIはあくまで補助ツールであり、医師が必要とされることに変わりない、という声が多くありました。
つまり、医療では全てAIに丸投げするのではなく、医師が細かな判断をするということです。
そしてAIのメリットは主に、
- 膨大な構造データから効果的な治療法を出す
- 必要性の低いナースコールが減る
ということです。
必要性の低いナースコールが減ると、看護師はより一層本来の業務に集中できるようになります。
また、AIに大量の構造データを読み取らせることで、患者に合ったより効果的な治療法を出すことも可能になるのです。しかし医療でのAIは、全て丸投げするのではないため、まずは医師に効果的な治療法の提案をしてもらうことになります。
ゆえに、医師が気づかなかった治療法が出てくるかもしれないのです。
AI医療のデメリット
しかし、医療にAIを活用する上でもちろんデメリットもあります。
それは、ディープラーニングの奥に潜む、現在ではまだ明かされていないAIの本質です。
このディープラーニングの奥のことは「ブラックボックス化」と呼ばれています。ブラックボックス化は、AIを導入した人でもAIの思考の奥底が分からなくなってしまう現象のことです。
例えば、ニューヨーク証券取引所や東証を始め、世界的な金融市場でときに発生する「フラッシュ・クラッシュ」と呼ばれる相場の大幅な乱高下です。
そこで大幅な乱高下の原因となっているのが、証券の自動取引システムなどに搭載されている「ディープ・ニューラルネット」の暴走と見られています。
そして、このようなアクシデントが起きたあと、AIを搭載させたエンジニア達はどのように語ったのでしょうか。
エンジニア達は、「なぜシステムが暴走したのか、その理由は私たちにも分からない」と決まって答えるのです。これは、AIを利用した医療でも同じようなことが起こってしまう可能性があります。
AIが様々な治療法を編みだし、
- こんな治療法もあったのか
- なぜ、この治療法にしたのか
と、AIが自ら様々な発見をしていくようになりますが、これらを人間が制御できなくなってしまう可能性もあります。
これがAI医療のデメリットと言えるでしょう。
AI医療の今後はどうなる？
AIはどんどん発達していて、これからもっと医療現場に多く出てくるようになると言われています。
具体的には
- 受付を機械やAI化して人件費のカットや伝染病の繁栄防止
- 健康診断の自動化
- AIでのレントゲン写真の分析
- AIでの手術補佐
などのAI医療に出てくることが予想されます。
AI医療は発展途上ですが、AIだけで病院が回るような未来はまだまだ先でしょう。
AIを活用した医療についてまとめ
今回は、AIを活用した医療について深掘りしていきました。
AIのブラックボックス化は、AI医療にとって恐ろしいものに変わりありませんが、AIを活用することで、人間の医師が今まで気づかなかった治療法を見つけることができるかもしれません。
AIでの医療は便利であり日本の発展も見込めるので、もう少し普及されるといいですね。
記事の冒頭でもご紹介しましたが、今後AIを医療やビジネスで活用していきたいと考えられている方に、「ビジネス向けAI講習」をおすすめします。
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