AI活用の成功について医療が教えてくれる4つの教訓 – Cyber Information

この1年、ジェネレーティブAIにできること、できないこと、そしてすべきでないことに関する新しいツールや主張、アイデアには事欠かなかった。そして、誇大広告にもかかわらず、この技術を適用して成功した現実の企業プロジェクトはほんの一握りだ。ヘルスケア業界は例外で、幅広いジェネレーティブAIの使用事例がある。 大規模言語モデル(LLM)を臨床意思決定支援、患者の旅の軌跡、効率的な医療文書作成に使用することから、医師がクラス最高の医療チャットボットを構築できるようにすることまで、ヘルスケアは、生成AIを実稼働させ、すぐに価値を示すことで大きく前進している。では、AIの応用におけるヘルスケアのベストプラクティスと教訓から、他の実務家は何を得ることができるのだろうか? ここでは、ヘルスケアにおけるAIの応用から得られた4つの教訓を紹介する。 患者の旅の軌跡 従来のLLMの多くは、患者の診断名と年齢しか考慮していない。しかしそれを、人口統計、臨床的特徴、バイタルサイン、喫煙状況、過去の処置、投薬、臨床検査など、複数のマルチモーダルな記録に拡大したらどうだろう?これらの特徴を統一することで、患者をはるかに包括的に見ることができ、その結果、より包括的な治療計画が立てられる可能性が生まれる。 追加データは、疾患進行予測や異なる疾患におけるサブタイプ分類のような、様々な下流タスクのモデル性能を大幅に向上させることができる。追加機能と解釈可能性を考慮すれば、LLMはその後、医師が疾患の軌跡、診断、様々な疾患の危険因子について、より多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つ。このアプローチが、マーケティング担当者のカスタマージャーニーや、保険会社や金融会社のリスク評価にどのように適用されるかは容易に想像がつく。 医療チャットボットの改善  構造化されたデータ(電子カルテ、処方箋)と非構造化データ(診療メモ、医療画像、PDF)を組み合わせて、患者の完全なビューを作成することは非常に重要だ。このデータは、患者に関する情報を収集したり、臨床試験、集団衛生、または研究努力の候補となる患者のコホートを特定するためのチャットボットなど、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供するために使用することができる。簡単なことのように聞こえるが、プライバシーやデータの制限を忘れてはならない。 チャットボットを最大限に活用し、規制要件を満たすために、ヘルスケアユーザーは、ノイズの多い臨床データを、質問に自動的に回答できる自然言語インターフェースに移行できるソリューションを見つけなければならない。しかも、完全なプライバシーを守りながら、大規模にだ。これは単にLLMやRAG LLMソリューションを適用するだけでは達成できないため、ヘルスケアに特化したデータ前処理パイプラインから始まる。法律や金融のようなコンプライアンスの高い他の業界は、コモディティ・ハードウェア上でデータを個人的に、大規模に準備し、他のモデルを使ってクエリを実行することで、ヘルスケアを見習うことができる。 ジェネレーティブAIの民主化 AIは、企業レベルのユースケースを支えるデータサイエンティストやIT専門家ほど有用ではない。最も一般的なヘルスケアのユースケースのために特別に設計されたノーコード・ソリューションが登場しつつある。最も注目すべきは、LLMを使ってタスク固有のモデルをブートストラップすることだ。基本的に、これはプロンプトのセットから始め、プロンプトエンジニアリングが提供できる以上の精度を向上させるためにフィードバックを提供することを可能にする。LLMはその後、その特定のタスクのために小規模で微調整されたモデルを訓練することができる。 このアプローチにより、AIが専門家の手に渡り、LLMが単独で提供できるものよりも精度の高いモデルが得られる。これは、データ共有が不要で、ゼロショットプロンプトとLLMを組織のファイアウォールの背後に展開できることから、コンプライアンスの高い企業にとって特に有用である。役割ベースのアクセス、データのバージョン管理、完全な監査証跡など、あらゆるセキュリティ管理を組み込むことができ、AI初心者のユーザーでも簡単に変更点を把握し、長期にわたってモデルを改善し続けることができる。 課題と倫理的配慮への対応 AIが生成するアウトプットの信頼性と説明可能性を確保することは、患者の安全性と医療システムに対する信頼を維持する上で極めて重要である。さらに、内在するバイアスに対処することは、すべての患者集団がAI主導のヘルスケアソリューションを公平に利用するために不可欠である。臨床医、データサイエンティスト、倫理学者、規制機関の間の協力的な努力は、医療とそれ以外におけるAIの責任ある展開のためのガイドラインを確立するために必要である。 このような理由から、CHAI(The Coalition for Well being AI)が設立された。CHAIは、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションを責任を持って開発・展開するための具体的なガイドラインと基準を策定することを任務とする非営利団体である。CHAIは、米国政府やヘルスケア・コミュニティと協力しながら、ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIアプリケーションを展開するための安全な環境を構築し、公正、公平、公平な製品やシステムを構築する際に考慮すべき具体的なリスクやベストプラクティスを網羅している。CHAIのようなグループは、AIの安全で効果的な利用を保証するために、あらゆる業界で複製することができる。 医療は、精密医療、個別化された治療、より良い転帰とQOLの向上につながる改善の新時代によって定義される、生成的AIの最先端にある。しかし、これは一夜にして起こったことではない。医療におけるジェネレーティブAIの統合は、その過程で技術的課題、倫理的考慮事項、規制の枠組みに取り組みながら、思慮深く行われてきた。患者や社会全体に利益をもたらすAI主導のイノベーションに対するヘルスケアの取り組みから、他の業界も多くを学ぶことができる。 上記の分野は、4月2日〜3日に開催される無料のバーチャル・コミュニティ・イベント、ヘルスケアNLPサミットで焦点となったものだ。 Synthetic Intelligence adminAzeem Rajpoot, the author behind This Blog, is a passionate tech enthusiast with a keen interest in exploring and sharing insights about the rapidly evolving world of technology. With a … Read more

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