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AIで地域格差対策!医療現場における人工知能活用のメリットは?

最終更新日:2024/02/22

近年は少子高齢化に伴い人手不足が深刻化しているため、リソース不足に陥ってしまっている企業も少なくありません。その問題は、医療現場においても顕著になってきているのをご存知でしょうか。

ただ、そのような中でも、AI・人工知能の活用によって活路を見出しているケースがあります。今回は、医療分野におけるAI活用のメリットについて解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIのデメリットについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットや問題点

医療現場が抱えている課題とは

■医療現場が抱えている課題とは|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

冒頭でもご紹介したように、医療現場においても少子高齢化による影響が及び始めています。では、具体的にどのような課題が生まれているのでしょうか。医療現場でのAI活用について見ていく前に、まずは医療現場が抱える課題から理解していきましょう。

少子高齢化に伴う医療費の増加

2019年8月時点では、日本国民の4人に1人が65歳以上となっており、今後もハイペースで少子高齢化が進行していくことが予想されています。内閣府の発表によれば、2036年には65歳以上の割合が33.3%を超え、3人に1人が高齢者となることが予想されているのです。

これら踏まえると、今後はAIを活用した病気の予防など、予防治療に力を入れていくことが重要といえるでしょう。また、高齢者の増加によって医療現場の負担も増加していくことが予想されます。そのため、医療現場における「効率化」という点も大きな問題といえそうです。

蓄積された医療データの活用

医療の分野では、診断の画像データや問診票、薬の処方箋など、さまざまなデータが日々蓄積されていきます。これらを未だに有効活用できていないという点は、大きな課題といえるでしょう。

ただ、AIを活用すればこれらの膨大なデータを最大限有効活用していくことが可能になります。それこそ、ディープラーニングなどの技術では学習の際に膨大なデータが必要となりますので、今後のAI活用にも期待が集まっている状況です。

そして、AIによる業務効率化によって現場の負担を軽減させることができるという点も、期待されるポイントのひとつといえるでしょう。

(参照:1 高齢化の現状と将来像|平成30年版高齢社会白書(全体版) – 内閣府)

パフォーマンスの差が激しい業務をAI・人工知能に任せて業務効率化

■パフォーマンスの差が激しい業務をAI・人工知能に任せて業務効率化|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

医療の分野におけるAI活用のメリットとしては、「求められたことを毎回忠実に実行できること」「疲労が溜まらないこと」が挙げられます。人間は、体調によってパフォーマンスに差が生まれることも多いため、業務によってはAIを活用したほうが一気に効率化できる可能性があるのです。

たとえばエコー診察では、どの部位がどこに映るのかを熟知していなければなりません。そのため、技術や経験が求められる業務といえるでしょう。とはいえ、技術の習得には多くの時間を要するため、短期間で若手を育成するというのも現実的ではありません。だからこそ、昨今はAIの活用によって業務効率化を図るという手段に大きな注目が集まっているのです。

現在は医療分野でもさまざまなAIが開発されていますが、昭和大学医学部准教授の松岡隆氏が開発したAIシステムは、一般的なエコー技術だけで働くように設計されています。高性能のエコー機器にはさまざまなアプリケーションが搭載されているため、それらを活用するに越したことはありません。ただ、それらをしっかりと活用するには技術や経験が求められてしまうわけです。

その点、汎用性の高いシステムであれば、広く浸透し利用されることが予想されます。それは、個人の技術や経験といったギャップを埋められるということでもあるのです。

そして、多くの人が利用できると、個人差だけでなく「地域格差」の解消という点でも大きなメリットがあります。したがって、今後人手不足が深刻化するであろう医療の現場において、このようなシステムは重宝されるでしょう。

診断・検査の精度向上も実現

■診断・検査の精度向上も実現|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

AIの「画像認識技術」も、医療の分野に大きな影響を与えています。現在、医療分野の中でも、放射線科の領域では特にAI導入が積極的に進められているそうです。使用されているAIは、CTやMRI画像から病状を診断するものが多く、その一例としては「レントゲン画像から骨折箇所を感知するAI」、「エコーから臓器の状態をスコア化するAI」などが挙げられます。

脳のスライスCT画像から脳出血を検出するAIに関しては、認識精度を表す指標の「AUC」が0.948という認識精度を実現しており、これは人間の医師がじっくりと画像を見た上で判断するレベルに相当しているのです。

そのため、このAIを活用することで、医師の診断時間は80%近く削減することができるようになるといいます。少子高齢化によって、今後ますます医師の負担は増加していくことが予測されていますので、このような形で医師の業務効率化を実現できることには極めて大きなメリットがあるといえるのではないでしょうか。

ちなみに最近は、古いMRI機器で撮影した画像をより高画質なものへ変換するAIも存在しています。MRIは高価な医療機器なので、簡単に買い換えることはできません。そのため、10年以上前の機器を使用している医療施設も少なくないのです。

そのような医療施設にとって、コストを抑えながら画質を高められるのは、大きな魅力といえるでしょう。MRI画像の画質は診断にも直接的な影響を与えるものですので、今後多くの医療施設で導入されていくかもしれません。

AI・人工知能の活用が「個人差」や「地域格差」を埋める

今回は、医療現場におけるAI・人工知能活用のメリットについてご紹介しました。少子高齢化に伴う人手不足が深刻化している昨今において、AIの活用には「業務効率化」という点で数多くのメリットがあることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

また、業務効率化だけでなく、診断・検査の精度を高められるという点も、AIを活用することの魅力といえるでしょう。基本的にAIは、過去のデータをもとに予測や分析を行うものですが、最近は少ない量のデータで学習できるシステムも開発されています。そのため、患者数の少ない希少疾患にも対応できる可能性が高まってきているのです。

倫理的な問題から、完全にAIだけで診断・検査が行われる可能性は低いかもしれませんが、医師のサポートを行う存在として、AIは今後さらに重要な役割を果たしていくのではないでしょうか。どのような形でAIが医療分野に携わっていくのか、ますます期待が膨らみます。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
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