医学におけるAIの5つの実際のアプリケーション（例を含む）

人工知能（AI）が普及していることは否定できません。人間が効率的に行うこと、つまり論理を学び、推論し、適用することにおいて、ますます洗練されてきています。

他の多くのビジネスセクターと同様に、AIは医療業界を改善する大きな可能性を秘めています。

健康状態を追跡するために、すでにいくつかのAI対応ウェアラブル（FitBit、Smartwatch、またはSmartベルト）を使用している可能性があります。

よく見ると、医学におけるAIの優れた例がたくさんあります。それは徐々に私たちのヘルスケアエコシステムの一部になりつつあります。

このブログでは、医療分野でのAIの実際のアプリケーションとユースケースについて説明します。

AI in Medicine：市場動向

人工知能は、医学とヘルスケアにおいて重要な役割を果たすように設定されています。

これには、次のような多くの理由があります。

コンピューティング能力の進歩
アルゴリズムの学習、
医療記録からの大量のデータの可用性、および
ウェアラブルヘルスデバイス。

人工知能のヘルスケア市場は日々拡大しており、市場動向は決して有望ではありません。

市場価値

レポートによると、世界のヘルスケア市場価値におけるAIは、2019年の31.4億米ドルから、2025年までに238.5億米ドルに成長すると予測されています。

2020年から2025年までの予測期間中、40.15％のCAGR（複合年間成長率）で成長すると予想されます。

エンドユースインサイト

広告およびメディアセグメントは2019年にAI市場をリードし、世界の収益の20％以上のシェアを占めました。ヘルスケアセクターは、2027年までにAI市場でトップシェアを獲得すると予測されています。（出典）

医療におけるAIの実際のアプリケーション

利用可能なデータが大量にあるため、AIは医療セクター全体の変革を推進するエンジンになる準備ができています。

人工知能により、学習アルゴリズムは、私たち人間が診断、治療、およびケアプロセスについての洞察を得ることができるようになるため、より正確で正確になりつつあります。

これは、患者と医師の両方に利益をもたらすことができる、医学における人工知能の実際のアプリケーションです。

1。病気の診断

正しい診断は治療を成功させる鍵です。誤診の場合、多くのことがうまくいかない可能性があります。したがって、それを正しくすることは非常に重要ですが、それは必ずしも簡単ではありません。

医療診断に人工知能を適用することは、医療業界に多くの利益をもたらします。

AIベースのソフトウェアは、多くの明らかな症状が現れる前でも、患者が特定の病気にかかっているかどうかを評価できます。そして、ほとんどの場合、これらの予測は正確です。

AIにより、診断がより安価でアクセスしやすくなります。

機械学習–特にディープラーニングアルゴリズムは、最近、病気の自動診断に非常に多く使用されています。

病気の診断における機械学習

ええと、ML –機械学習アルゴリズムは、医師が見るのと同じようなパターンを見ることを学びます。ここでの重要な違いは、アルゴリズムから学ぶには多くの具体的な例が必要なことです。そして、これらの例は、機械が教科書の行間を読み取ることができないため、デジタル化されています。

そのため、機械学習は、医師が検査する診断情報がすでにデジタル化されている分野で特に役立ちます。たとえば、MRI装置、CTスキャナー、X線からの画像には、人間が評価するのが困難で時間がかかる複雑なデータが大量に含まれています。

機械学習は次の場合に便利です：

CTスキャンに基づく脳腫瘍または肺がんの検出
ECGおよび心臓MRI画像に基づいて、突然の心停止またはその他の心臓病のリスクを評価する
皮膚画像での皮膚病変の分類
目の画像から糖尿病性網膜症の痕跡を見つける

医師が上記のすべてを実行できるのにAIを使用する理由

医師がいるのになぜAIに参加するのか疑問に思われるかもしれませんが、

MLのような人工知能技術は、利用可能なデータから抽出された知識に基づいて患者の健康を評価できる2番目の目のペアのようなものです。

上記のケースでは、有用なデータ（CT、MRI、ゲノミクス、患者の記録、手書きのファイル）がたくさんあります。そして、これらすべてのデータにより、機械学習アルゴリズムは専門家による診断と同じくらい効率的になっています。

機械学習アルゴリズムは、結論をはるかに速く引き出すことができ、モデルを世界中に低コストで複製できるため、際立っています。

ああ、それはAIが近いうちに医師に取って代わるということですか？

いいえ。

AIがすぐに医師や医師に取って代わる可能性はほとんどありません。代わりにAIを使用して、潜在的に悪性の腫瘍や患者の生命を脅かす心臓のパターンを強調します。これにより、医師は強調表示された信号の解釈に集中できるようになります。

2。より迅速な医薬品開発

医薬品の開発は、ますます競争が激しく、費用のかかる医療ビジネスです。技術の進歩があっても、新薬の作成コストは数年ごとに増加します。ここではAIが重要な役割を果たすことができます。

大手の医療および製薬会社は、AIを使用して研究開発コストを削減し、コストのかかるエラーを回避しています。

医薬品開発における分析プロセスの多くは、機械学習を使用してより効率的にすることができます。これにより、何百万もの投資を削減できる可能性があります。

2026年までに、ヘルスAIアプリケーションは、米国のヘルスケア経済に年間1,500億米ドルの節約をもたらす可能性があります。

医薬品開発は4つの段階に分けられます。

ステージ1–介入のターゲットの特定
ステージ2–候補薬の発見
ステージ3–臨床試験のスピードアップ
ステージ4–病気を診断するためのバイオマーカーを見つける

AIがこれらすべての段階ですでに正常に使用されていることを知って驚かれることでしょう。それぞれを調べて、これらの段階が何をするのかを理解しましょう。

ステージ1 –介入のターゲット識別

薬を開発する最初のステップは、病気の生物学的起源とその耐性メカニズムを理解することです。次に、病気を治療するための適切な標的（通常はタンパク質）を特定できなければなりません。

ショートヘアピンRNA（shRNA）スクリーニングやディープシーケンシングなどのハイスループット技術を使用しても、可能性のあるターゲット経路を発見するために膨大なデータが利用可能になります。

しかし、従来の方法では、膨大な数のさまざまなデータソースを統合してから、関連するパターンを探すことは依然として困難です。

ここでの機械学習アルゴリズムは、利用可能なすべてのデータをすばやく分析し、適切なターゲットタンパク質を自動的に特定する方法を学びます。

ステージ2–候補薬の発見

次のステップでは、特定されたターゲット分子と必要な方法で相互作用できる化合物を見つけます。

これには、ターゲットへの影響（親和性）について、膨大な数の潜在的な化合物をスクリーニングすることが含まれます。これらの化合物は、天然、合成、またはバイオエンジニアリングのいずれかである可能性があります。

ただし、現在のシステムでは、不正確で不十分な提案が作成される可能性があります。したがって、実際には、最良の薬剤候補を確定するのに非常に長い時間がかかります。

機械学習アルゴリズムはここで役立ちます。構造的指紋と分子記述子に基づいて分子の適合性を予測することを学習します。次に、何百万もの潜在的な分子を調べ、それらすべてを最適なオプション、つまり副作用が最小限の分子にフィルタリングします。

したがって、これにより、ドラッグデザインの時間を大幅に節約できます。

ステージ3–臨床試験のスピードアップ

臨床試験に適した候補者を見つけるのは簡単ではありません。間違った候補を選択すると、試用期間が長くなり、時間とリソースの両方が犠牲になります。

機械学習は、臨床試験のプロセスをスピードアップできます。適切な候補者を特定し、試験参加者のグループに適切に配布できるようにします。アルゴリズムは、良い候補と悪い候補を区別するようにトレーニングできます。

AIテクノロジーは、臨床試験プロセスのために3つのことを行います。それをより速く、信頼性が高く、より安全にします。

また、決定的な結果が得られていない臨床試験に対して早期警告を発することで警告することもできます。これにより、研究者は薬剤の開発を節約することで早期に介入することができます。

ステージ4–病気を診断するためのバイオマーカーを見つける

病気の患者の治療は、診断が確実な場合にのみ可能です。

バイオマーカーは、人間の血液などの体液に含まれる分子であり、患者が病気にかかっているかどうかを判断します。それらはまた病気の進行を追跡するのに使用することができます。

しかし、病気に適したバイオマーカーを見つけるのは簡単ではありません。これは、何千もの潜在的な分子候補のスクリーニングを伴う、費用と時間のかかるプロセスです。

AIは、ここでの手作業の大部分を自動化し、その結果、プロセスをスピードアップします。

アルゴリズムは、分子を良い候補と悪い候補に分類できます。これは、専門家が最良の見通しを分析するのに役立ちます。

バイオマーカーは以下を識別するために使用されます：

最も早い段階での疾患の存在–診断バイオマーカー
患者が病気を発症するリスク–リスクバイオマーカー
疾患の進行の可能性–予後バイオマーカー
患者が薬に反応するかどうか–予測バイオマーカー

たとえば、2017年、英国を拠点とするアストラゼネカはバイオ医薬品会社のバーグと協力し、AIを使用して神経疾患のバイオマーカーと医薬品を見つけました。

3。仮想看護アシスタント

オプションが与えられれば、私たちの多くは避けられない病院への訪問をしないことを選ぶでしょう。しかし、それは可能ですか？

仮想看護助手では、これは可能性のようです。

バーチャル看護助手は、不必要な通院を減らし、医療専門家の負担をさらに軽減します。

AIを利用した仮想看護助手は、患者にパーソナライズされた体験を提供できます。症状に基づいて病気を特定したり、健康状態を監視したり、医師の診察を予約したり、その他多くのことを行うのに役立ちます。慢性的な状況が悪化するのを防ぐことができます。

最近、仮想アシスタントが流行しています。病院や医療専門家は、患者の関与を高め、自己管理スキルを向上させるためにそれらを使用しています。

4。個別化された治療を提供する

患者によって、薬や治療スケジュールに対する反応は異なります。個別化された治療オプションにより、患者の寿命を延ばす大きな可能性があります。

機械学習は、個別化された治療を提供するために使用されます。

どうやって？

これは、患者が特定の治療に対して特定の反応を示すことを示す特性を発見するのに役立ちます。特定の治療に対する患者の予想される反応を予測することができます。

しかし、MLアルゴリズムはこれをどのように学習しますか？

システムは、類似した患者のデータを相互参照し、それらの治療と結果を比較することによってこれを学習します。これは、医師が患者に適切な治療計画を立てるのに非常に役立ちます。

5。遺伝子編集の強化

さらに、AIはゲノム研究でも使用されています。

機械学習技術は、ゲノム配列決定や注釈などへの道を模索し続けています。そして、それで終わりではありません。

ゲノムベースの診断にも使用されています。

そして、AIが私たちの遺伝子を変えることができないと思うなら、あなたはもう一度考えなければならないでしょう。

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats（CRISPR）、特に遺伝子編集用のCRISPR-Cas9システムは、費用効果が高く正確な方法でDNAを編集する能力に大きな前進をもたらしました。これらに加えて、遺伝子編集に貢献するTALENとZFNもあります。

AIはすでに多くの方法で私たちを助けています。しかし、これはほんの始まりに過ぎません。

医療データをデジタル化して統合できるほど、AIを使用して、複雑な分析プロセスでより正確で費用効果の高い意思決定を行うことができるようになります。