医療の未来に対する人工知能の革命的な影響を探る

医療は人工知能にとって最もエキサイティングなフロンティアの 1 つですが、AI は医療の将来に実際の影響を与えるのでしょうか? O'Reilly Media のコンテンツ戦略担当副社長、Rachel Roumeliotis がここで答えます。

データが診断をより良いものに変える方法

医療ほどデータ集約型の業界はほとんどありません。医療データには、画像、音声、ビデオ、非構造化テキスト、構造化情報など、さまざまな形式があります。このデータはすべて、情報の欠落、値の破損、異常値の疑い、ラベルの欠落、タイプミスなど、他の業界で経験されている従来の問題の影響を受けます。

医療データベースが成長するにつれて、情報のクリーニングとラベル付けがますます重要になります。この課題の解決にはまだ時間がかかりますが、ホロクリーンやシュノーケルのような重要な進歩が見られます。前者は、自動エラー検出および修復のためのオープンソースの機械学習ベースのシステムで、病院を含むさまざまな医療アプリケーションで使用されて成功しています。

一方、Snorkel は、機械学習アプリケーションをトレーニングするための大規模なデータセットを作成してプログラムでラベルを付けるという時間のかかるタスクを自動化するオープンソース データ プログラミング ツールです。この技術はすでに医療分野で大きな成功を収めています。まれな大動脈弁奇形を分類するプロジェクトでは、英国バイオバンクからの大規模な人口規模のデータセットが使用され、データ プログラミングを使用して、これまでは手作業で行う必要があった、これまでラベル付けされていなかった約 4,000 個の MRI シーケンスを自動的にラベル付けすることができました。

同じデータ プログラミング ツールは、生物医学画像分析や既存のリソースに隠された知識の抽出にも成功をもたらしました。たとえば、Snorkel の開発者は、生物医学文献をくまなく調べて形質とゲノム変異の間の関連性を抽出するデータ抽出ツールを作成しました。このように、AI は私たちの医療知識を向上させながら、より迅速で正確な診断を提供します。訓練を受けた医療従事者の不足を考えると、これは特に重要な考慮事項です。

「協調学習」を備えたグローバル モデル ライブラリ

医療業界におけるデータの決定的な課題の 1 つは、情報の機密性が非常に高いことです。私たちは人々の個人的な病歴を扱わなければならないだけでなく、製薬企業やその他の医療企業は当然のことながらそのデータを厳しく保護しています。しかし、大きな飛躍を遂げるためには、このデータを集めて、病気の理解を深め、治療法を改善するのに役立つ洞察を見つけることが必要になります。

北京で開催された人工知能カンファレンスで、カリフォルニア大学バークレー校のRISELab所長イオン・ストイカ氏は、実際にデータを共有せずに組織間のコラボレーションを可能にする新しいプロジェクトについて説明した。 「共同競争」と呼ばれるこの新しいコラボレーション モデルは、匿名化されたデータを収集して、各参加者が独自のプロジェクトに使用できるモデルのグローバル ライブラリを作成します。

競争学習で特に興味深いのは、機密データの大規模なデータセットを使用する他の業界にも応用できることです。たとえば、金融機関はこのモデルを使用して、より正確で堅牢な詐欺モデルを構築し、医療における先駆的なテクノロジーが近いうちに私たちの生活の他の分野をどのように改善するかを実証することができます。

新しい経済と市場

ただし、このモデルは、ヘルスケア業界で開発されている新しい市場の一例にすぎません。たとえば、未来に向けたテクノロジーを開発している企業の 1 つが Computable Labs です。このスタートアップ企業は、新しいデータ マーケットプレイスを作成し、市場ガバナンスなどの重要な問題を解決し、市場のデータに価値を割り当て、プライバシー契約を確保するためのツールを構築しています。

RISELab は、人工知能が両面で仲介する新しい両面市場を構想することで、このアイデアをさらに一歩進めています。これがどのように機能するかの一例を挙げると、あなたが糖尿病患者で、自分の状態に基づいてレシピを推奨するサービスを利用しているとします。しかし、そのサービスが推奨する料理の多くが気に入らないとします。 AI を介した双方向のマーケットプレイスでは、レコメンデーション エンジンがユーザーの好みやニーズを学習し、他のエンジンと通信して満足のいくメニューを交渉します。

しかし、データ フローに基づいて構築された新しい市場メカニズムの開発は、ヘルスケア業界に重大な影響を与えるだけでなく、実際には資本主義そのものの内部の仕組みを再考する信じられないほど野心的な試みを表しています。データ集約型の医療業界ではこれが発生しやすいのは明らかですが、アプリケーションは無限に広がる可能性があります。これは、医学がどのようにして私たちがより良く、より技術的に進歩した未来を楽しむために長生きするのに役立つだけでなく、実際にその未来を創造するのにどのように役立つかを示す一例にすぎません。

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