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AI医療の現状と未来|AIが医療分野でできること・メリット・デメリットなど徹底解説

近年のAIの技術発展は目覚ましく、医療分野への活用も増加しています。しかし医療現場が抱える課題は多岐にわたるため、AIが解決できる課題はその一部となります。

この記事では、医療分野で活用されているAIの技術や、活用するメリット・デメリットなどを解説します。また、AI活用の現状や課題、未来の展望についても触れていきますので、医療業界でAI導入を検討する際にお役立てください。

医療分野で活躍するAIとは?

医療分野で導入されているAIは、医療診断の支援や病状分析といった研究分野から、健康管理などの日常生活の支援まで広く利用されています。多くの分野でAI導入が進んでいるなかでも、医療分野でのAI利用は注目度が高いといえるでしょう。

AIとは?


「AI」とは「Artificial Intelligence」の略語で、「人工知能」と日本語訳されています。名前のとおり、コンピューターを使い、プログラミングによって人間の知能を再現している技術です。AIは人間のようにデータを高い精度で分析できるだけでなく、知能の学習が進めば人間よりもミスが少なく、短時間で膨大なデータの処理ができるメリットもあります。

医療分野でAIに求められる高度な技術


医療のために活用されるAIには、高度な技術が必要です。AIは機械学習、深層学習(ディープラーニング)などの方法を利用し、パターンとルールを学習することで高度な作業を行うことができます。規則性のある診断の補助であれば、機械学習が役立ちます。深層学習の場合はさらに詳細なデータや高度なハードウェアが必要です。

医療分野におけるAI活用の現状

医療分野においても、AIの活用が注目されています。現状どのように医療現場でAIが活用されているかを解説します。

臨床診断への活用


AIは臨床診断に活用されています。AIを導入することで、微かな異常など見逃してしまいがちな部分の診断も行うことができます。

さまざまな病気のデータを分析することで解析技術の精度が向上し、AIによる精密な診断が可能になることで、疾病やその傾向などの見逃し防止に使われるようになりました。また、医療現場の人手不足解消や、医療負担増による診断ミスを防止する役割も担っています。

AIを組み込まれたロボットの活用


医療の現場では、深刻な医師不足による医師の仕事量の増加という課題が浮き彫りになってきました。そこでAIが組み込まれたロボットの活用が進められています。

現在では、AIで操作されるロボットが各所に導入され、医療スタッフの仕事量軽減や業務効率化を図れるようになりました。

AIが医療分野でできること

AI活用が進んでいるなかで、現在、AIが医療分野でできることを解説します。

画像診断による疾患の診断


画像診断は、医療分野でのAI活用が最も早かったカテゴリーであり、現在でも多くの現場で使われている診断方法です。

AIでの画像診断では、レントゲンやMRI画像の異常部分を検知でき、病気の見逃し防止と早期発見、医者の作業削減などのメリットがあります。

自然言語処理技術によるカルテの解析


自然言語処理技術とは、日常的に使っている言葉をコンピューターが解析する技術のことです。

現在はカルテに記載された内容や患者の問診結果をAIが解析する技術が発達しています。これらの内容からAIが疾患を特定し、医師の診療を補助しつつ負担を軽減する取り組みも行われているのです。

診療器具への活用


AIを医療器具に組み込む取り組みも積極的に行われています。特に技術が進んでいるのが、注射、採血ロボット、スマートウォッチ、スマートスピーカーへのAI搭載です。

いずれのケースも患者の異常を検知したり、医師の施術の助けになることで患者の負担を軽減したりすることに役立ちます。

ゲノム解析による疾病診断


ゲノム解析とは、遺伝子情報を解析することです。ゲノムに含まれる情報は30億ともいわれており、これらの遺伝情報が突然変異を起こしたりすると、病気につながります。

AIが膨大な量のデータからゲノム解析を行えるようになると、疾病の状態が素早くわかり、診療方針もより的確に決められるようになるでしょう。

入院患者の異常事態の察知


入院中の患者にはさまざまな異常事態が起こる可能性があります。例えば高齢の患者の転倒、異常事態の察知、ナースコールへの対応などです。

絶対的な人手不足のなか、患者がナースコールをできない状況に陥ることもあるでしょう。こうした状況をいかに医療機関側が把握するかといった危機的な状況にも、AIの診断は役立ちます。

レセプトの自動作成


レセプト業務は、診療報酬明細書の作成と、これに伴う医療保険まわりの業務をいいます。定型的な作業とデータ管理はAIの得意とする分野で、AIがレセプト情報を自動作成してくれればミスも減ります。さらにレセプトから得られるデータをAIの学習に活用できるというメリットがあるのです。

ロボットによる手術支援


AIロボットを活用した手術支援も、現在盛んに行われている分野です。ロボットが最適な術式を提案できれば、出血量が少ない等、患者の負担の少ない手術が実現しやすいといったメリットがあります。

現在外科医は減少しており、ロボットが手術の補助となる他、手技の継承支援も行っています。

新薬の開発


新薬の開発においては、医療費と薬価引き下げによる創薬プロセスの効率化およびコスト削減が喫緊の課題となっています。これらの課題に対してAIによるアプローチが重要です。

医療現場でAIを活用するメリット

医療現場でAIを活用するメリットについて解説します。

医療業務の効率化


医療現場は人手不足が続く傾向にあり、AIの活用によって医療従事者の負担減少が期待されています。

AIがあれば患者のデータによるAIの診断を判断基準にできるでしょう。また画像診断など医師が行っていた業務のサポートを任せることもでき、現場の負担は軽減します。

医療の精度と質の向上


医療現場では重要な症状の見逃し防止が求められます。AIと医師によって診断結果のダブルチェックを行うことで、より正確な診断ができるようになるでしょう。

さらに、検査結果や電子カルテ情報といった疾病にかかわるあらゆるデータを詳細に分析することで、最適な治療法を提案できるようになるなど、医療の精度と質の向上にAIが役立ちます。

事務作業の効率化


医療現場の人手不足は事務職員にも及びます。事務職員の作業の軽減にも役立つのがAIです。

AIを利用することで患者のデータ管理を簡略化でき、レセプト作業が不要になれば、月末処理作業が軽減されるといったメリットもあります。

医療分野でAIを活用するデメリット

医療分野でのAI活用におけるデメリットについても解説します。

データが少ない病状への対応


AIはデータを学習することにより判断が可能になるため、AIの運用には大量のデータが必要です。データの少ない病状に対する診断は正確性に課題が残されます。

ただしデータが不足している場合も、個別のAIアルゴリズムを開発することによって不足を補い、問題を解決できることがあります。AI解析の際にデータ不足の課題がある場合は、データの不足を補う、AIのアルゴリズム開発や複数事業社でのデータ連携を支援するEAGLYSにご相談ください。

AIの誤作動による誤診の可能性


AIといえども完全ではありません。機器やソフトの誤作動による誤診や、AIそのものの誤動作という可能性もあります。

当然、AIに全ての診断を任せることは不可能であるため、医師の経験や知見に基づいた診断をAIと適切に連携させていくことが重要です。

医療分野でAIを活用するうえでの課題

医療分野においてAIは非常に役立ちますが、課題も多いといえます。医療分野で現在指摘されているAI活用の課題について解説します。

データの利用制限


医療データは常に個人情報と表裏一体です。個人情報保護の観点から、個人情報の流出に対する厳重注意の必要性とセキュリティ対策が求められます。医療分野におけるビッグデータ利用に関する法律も施行され、誰もが全てのデータを自由に使えるわけではありません。

トラブルが起きた時のリスク管理が難しい


AIは自分で考え、データ処理をしているので、誤作動やバグに対する対処法がわからないことがあります。開発の不具合、操作の誤り、データ入力の不備のいずれかが明確にならず、責任の所在が不明瞭になってしまうなど、リスク管理が難しいことが課題のひとつです。

AI医療に対する信頼性


AIによる診断は根拠が分かりづらい側面があります。これは「ブラックボックス問題」とも呼ばれています。AIの思考プロセスがわからないと人間による医療への貢献が期待できなくなってしまうのが現実です。

AIと医療の未来

これまで紹介したようなAIと医療にまつわる課題を解決することで、これまでAIの導入が難しかった部分へもAIの利用可能性が広がります。このセクションではAIと医療の未来について解説します。

最新医療の加速化が進む


AI医療の発達に伴って、医療機関以外での医療の活用やゲノム医療を応用した個別化医療等が提供できるようになり、先進医療の提供や研究が加速すると考えられています。しかし技術に法律や医師の意識が追いつかないケースやコスト増幅などの問題も指摘されています。

オンライン治療による地域格差の減少


AIによるオンライン診療やスマホによる治療が行われることで、医療の地域格差の減少が期待されています。しかし、デジタル技術に対応できない高齢者などが取り残される懸念も根強くあるため、患者へのサポートが不可欠です。

まとめ

医療とAIは切っても切れない社会が到来しています。すでにさまざまな場面で医療現場でのAI導入は必要不可欠なものとなりました。今後も人手不足に対応し、効率的で正確な医療を提供するために、医療現場へのAI導入は進むと考えられます。

医療現場へのAI導入検討において、データの機密性を担保しながらAI解析をおこないたい方は、データの秘匿性を守りながらAI活用できる、EAGLYSのDataArmorGateAIをご検討ください。

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