インドにおける従量制保険の成長

人工知能 (AI) は、診断や治療の改善から患者体験の向上、コスト削減に至るまで、さまざまな方法で医療業界を変革しています。 AI の最も有望かつ革新的な分野の 1 つは生成 AI です。 

生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) や大規模言語モデル (LLM) などの深層学習モデルを使用して、広範なデータから学習し、現実的で多様な出力を生成します。

Market.usのレポートによると、ヘルスケアにおけるGen-AIの世界市場規模は1.2年に2022億米ドルと評価され、8.9年までに2032億米ドルに達すると予想されており、予測期間中に22.7%のCAGRで成長すると予想されています。 

広範囲に焦点を当てていることを考えると、この新興テクノロジーは前例のない方法で医療に革命を起こす大きな可能性を秘めていますが、対処する必要のあるいくつかの課題とリスクももたらします。

ヘルスケアにおける生成 AI の応用にはどのようなものがありますか?

生成 AI には、医療分野で次のような多くの潜在的な用途があります。

• データの拡張: 企業は、既存のデータを増強し、他の AI モデルのパフォーマンスと精度を向上させることができる合成データを作成できます。たとえば、より多くのデータと多様性を使用して診断モデルや予測モデルをトレーニングするのに役立つ合成医用画像を作成します。 

アメリカのヘルスケア企業である CloudMedX は、予測分析を使用して患者の転帰を改善するコンピューティング プラットフォームです。 AI を使用してデータを収集し、個人とコミュニティの全体像を構築します。その単一の統合データ プラットフォームには運用、臨床、財務機能が備わっており、医療提供者は必要なものをすべて 1 か所で見つけることができます。 

同社の予測医療モデルは病気の進行を予測し、 決定します 医療データを処理し、リスク評価スコアを提供することで、患者が合併症を患う可能性を調べます。 

• データのプライバシー： 生成 AI を使用すると、ヘルスケア企業は匿名化されたデータを作成して、患者と医療提供者のプライバシーとセキュリティを保護できます。たとえば、合成患者記録は、実際の患者の身元や機密情報を明らかにすることなく、研究や分析に使用できます。

• データ生成: 私たちは、医療問題に対する洞察や解決策を提供できる新しいデータやコンテンツを作成できます。たとえば、米国を拠点とするスタートアップ Persado は、生成 AI を使用して、医療コミュニケーションとエンゲージメントのためのパーソナライズされた説得力のあるコンテンツを作成しています。彼らのデジタルソリューションは、 Persad PerScribed および Persado Motivation AI プラットフォーム は、医療会社、保険会社、小売クリニックの効果的なキャンペーンの実施を支援してきました。 

• データの強化: 生成 AI は、詳細や品質を追加することで、既存のデータやコンテンツを強化できます。たとえば、この技術は患者の質問にうまく答えるのに役立ちます。 Google DeepMind は、医療クエリに応答できる医療データセットでトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) である MedPaLM を開発しました。 

Nuance Communications は、音声生体認証による周囲の臨床文書化と意思決定支援のための高度な会話型 AI のテクノロジー プロバイダーです。および特殊な周囲感知ハードウェアは、Open AI の Chat GPT を活用して顧客の応答を強化し、管理タスクを管理します。 

• データ合成: 生成 AI は、さまざまなデータまたはコンテンツ タイプを合成して、包括的で一貫した出力を作成できます。 AIベースの企業 ゼブラメディカルビジョン は、医療専門家が病気をより適切に検出できるようにする 11 を超えるアルゴリズムを開発しました。同社の HealthMammo ツールは 350,000 件を超えるマンモグラム レポートに基づいてトレーニングされており、放射線科医の成功率が 92% であるのに対し、87% で癌を検出します。

医療における生成 AI の課題とリスクは何ですか?

生成 AI は依然として進化中のテクノロジーですが、次のようないくつかの課題やリスクに直面しています。

• 品質と信頼性: 生成 AI は、ユーザーに誤解を与えたり損害を与えたりする可能性のある不正確または非現実的な出力を生成する可能性があります。たとえば、診断や治療の決定に影響を与える可能性のある偽の医療情報が生成されたり、倫理基準に違反する可能性のある偽の医療画像が生成されたりする可能性があります。

• 規制とガバナンス: 医療分野での開発と使用に関する明確なルールやガイドラインが不足している可能性があります。たとえば、医療現場における説明責任、透明性、説明可能性、公平性、安全性についての疑問が生じる可能性があります。

• 倫理と信頼: 人間味が欠けているため、生成 AI はユーザーの信頼と受け入れに影響を与える可能性のある倫理的および社会的問題を引き起こす可能性があります。これを使用して作成されるデジタル製品は、最悪の場合、公衆衛生に影響を与える有害または不快なコンテンツを生成する可能性があります。

まとめ

Generative AI は、医療に大きな期待をもたらすツールのエコシステムであり、急速に進化しています。パンデミック、慢性疾患、人員不足、管理負担などの医療上の課題の一部に対処できます。ただし、このテクノロジーには、慎重に検討して管理する必要がある独自の課題とリスクも伴います。したがって、品質と完全性を損なうことなく医療に利益をもたらす、信頼でき責任ある生成 AI システムを開発することが不可欠です。

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