生成 AI で医療の最大の負担に取り組む

コンベンションセンターにて4月にシカゴで開催された講演会では、数万人の参加者が、GPT-4によって実現された新しい生成AI（gen AI）テクノロジーが、医療臨床医が新しいプラットフォームを使用して患者とのやり取りを数秒で臨床医のメモに変える方法をモデル化する様子を視聴しました。

その仕組みは次のとおりです。臨床医は AI プラットフォームのモバイル アプリを使用して患者の診察を記録します。 このプラットフォームは患者の情報をリアルタイムで追加し、ギャップを特定して臨床医に穴埋めを促し、口述筆記を会話言語で構造化されたメモに効果的に変換します。 診察が終了すると、臨床医は AI が生成したメモをコンピューターで確認し、音声または入力によって編集して、患者の電子医療記録 (EHR) に送信します。 このほぼ瞬時のプロセスにより、臨床医が患者とのやり取りごとに完了しなければならない手動で時間のかかるメモ取りや管理作業が、比較すると時代遅れに見えます。

Gen-AI テクノロジーは、ディープラーニング アルゴリズムに依存して、テキスト、オーディオ、コードなどの新しいコンテンツを作成します。 非構造化データセット（あらかじめ設定されたモデルに従って整理されていないため分析が困難な情報）を取得して分析することで、臨床記録や診断画像などの非構造化データが豊富な医療業務に画期的な進歩をもたらす可能性があります。 、カルテ、記録。 これらの非構造化データ セットは、単独で使用することも、保険請求などの大規模な構造化データ セットと組み合わせて使用​​することもできます。

Gen AI は、業界に存在する未実現の 1 兆ドルの改善の可能性の一部を解き放つのに役立つ、有意義な新しいツールです。

臨床医の文書と同様に、医療における世代 AI の事例がいくつか出現しており、技術者と医療専門家は同様に興奮と不安が入り混じっています。 ヘルスケア企業は何年にもわたって AI テクノロジーを使用してきましたが (有害事象の予測と手術室のスケジュールの最適化が 2 つの例です)、Gen AI は、業界に存在する未実現の 1 兆ドルの改善の可能性の一部を解き放つのに役立つ、有意義な新しいツールです。 これは、退屈でエラーが発生しやすい運用作業を自動化し、数年分の臨床データを臨床医が数秒で利用できるようにし、医療システム インフラストラクチャを最新化することによって実現できます。

その潜在的な価値を実現するために、医療経営者は、これらのモデルを既存の分析および AI ロードマップに統合する方法と、その際のリスクについて考え始める必要があります。 医療では、これらのリスクは危険である可能性があります。患者の医療情報は特に機密性が高いため、データ セキュリティが最優先されます。 そして、生成 AI が誤った応答を生成する頻度を考慮すると、あらゆる提案が患者にとって有益であることを確認するために、医療従事者の促進とモニタリング、いわゆる「人間による関与」が必要になります。 このテクノロジーの使用を管理する規制および法的枠組みが具体化するにつれ、安全な使用を保護するのはユーザーの責任となります。

この記事では、民間の支払者、病院、医師グループ向けの新たな Gen-AI のユースケースについて概説します。 多くの医療機関は、相対的な実現可能性とリスクの低さを考慮して、Gen AI を管理および運用のユースケースに適用することから始める可能性が高くなります。 時間が経つにつれて、テクノロジーに対する経験と自信が深まれば、これらの組織は臨床アプリケーションで生成 AI を使用し始める可能性があります。

医療業界に世代 AI を適用するために必要なあらゆる予防措置を講じたとしても、可能性は潜在的に大きすぎて医療機関がそれを無視することはできません。 民間の支払者と医療提供者がどのように始められるかは次のとおりです。

近い将来、保険会社の経営者、病院管理者、医師グループの運営者は、バリューチェーン全体に Gen-AI テクノロジーを適用できるようになるかもしれません。 このような用途は、ケアの継続性からネットワークおよび市場の洞察、価値ベースのケアに至るまで多岐にわたります (補足記事「ヘルスケアにおける生成 AI の潜在的な用途」を参照)。