As artificial intelligence goes multimodal, medical applications multiply

https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.adk6139

本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？

人工知能（AI）と深層学習は、医療画像の解析において大きな進歩を遂げています。その中でも、大規模な言語モデル（LLMs）の進化により、テキストリッチなデータから画像まで、いくつものモードのデータを利用した多モーダルAIが可能になりました。本研究では、この多モーダルAIが医療分野に与える影響とその潜在力について分析しています。

本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？

本研究の目的は、多モーダルAIが具体的にどのように医療分野に利用できるか、その具体的な応用例とその前進と残された課題を探ることです。これは他の研究と比較しても独自性と創造性に富んでいます。

本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？

AIとディープラーニングの進歩を背景に、多モーダルAIの概念が登場し、医療分野におけるその応用可能性が注目されるようになりました。本研究は、その一方で、この新技術の利用がまだ一部の分野に限定されており、その潜在力を全面的に活用するための方法が課題となっています。

本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？

多モーダルAIの進歩により、人間の医療データを多角的に捉えることが可能になり、様々な医療ケースでの適用が可能になることを明らかにしました。例えば、バーチャルヘルスアシスタントが遺伝的な疾患リスクを持つ患者の健康管理を支援したり、自宅で病院と同等のモニタリングを可能にする「ホームホスピタル」の概念を提案しました。

本研究の有効性はどのように検証した？

本稿は見通しや予測に重きを置いているため、具体的な有効性の検証は行われていません。ただし、その潜在力を実現するための課題や障害が明らかにされ、これらを解決することが多モーダルAIの成功に繋がるでしょう。