ついにAIドクターが私たちを診察することになるだろう

今回の記事について

今回はThe Economist誌の2024年3月30日の記事を紹介します。

AIテクロジーが医療効果を高める潜在力があるのは自明だが、既存の公共ヘルスケアの仕組みが、最新テクノロジーの導入を阻害する要因となっていることについて、論じる記事です。

AIは、医療コストを削減させ、治療の効率性を高め、早い創薬や治療効果を高め、人手不足への解決策になるのだが、既存の仕組みに対して統合が進まず、期待されているような効果をあげられずに、コストだけが上がってしまっている。

こうした問題は、部分的・断片的な導入では価値を発揮することは出来ない。しかし医療業界の巨大なシステム、既得権益が、それを拒んでいる。

日本語訳

ついにAIドクターが私たちを見ることになるだろう

2024年3月30日

より良い診察、個々の患者に合わせたサポート、より早い創薬、より大きな効果。人工知能(AI)は、あらゆるところで興奮と誇張を生み出している。しかし医療の分野では、AIは変革的なポテンシャルを持っている。ヨーロッパでは、アナリストたちは、AIの活用が何十万人の命を毎年救う可能性があると予測している。彼らが言うには、実際にアメリカではAIが医療費を抑え、総額の年間医療費を2000億ドル-3600億ドルを削り、現在は年間4.5兆ドルとなっている（またはGDPの17%）。スマート聴診器やロボット外科手術から、膨大なデータの分析または人間の顔を持った医療AIと会話する能力に至るまで、たくさんの機会が溢れている。

AIシステムが診断の正確さ、疾患の追跡、患者の診断結果の予測、そして治療提案の質をより高めているという証拠がすでにある。またAIは、医学記録の転写や患者の観察、そして事務作業の合理化などにより、病院や手術の効率を高める可能性もある。AIはすでに、新しい薬が臨床試験に至るまでの時間を早めているかもしれない。しかし、今週に発表した我々のTechnology Quarterlyのように、AIは長年の間医療で使われてきたものの、統合するのに時間がかかっており、しばしば平凡な結果となっている。

これに対する、妥当な理由と不都合な理由がある。妥当な理由は、医療は、患者の安全を守るために、新たなツールを導入する際に高い証拠の信頼性を要求することである。不都合な理由は、データや規制や優遇措置に関連する。それらを乗り越えることが、AIにおける他の分野での教訓を与えることができだろう。

AIシステムは膨大なデータを加工処理することで学習するが、これは医療プロバイダーが大量に保有している。しかし医療データは非常にバラバラである。厳しいルールがそれらの使用を規制している。政府は、患者が自身の医療のプライバシーが守られるのを望んでいることを理解している。しかしまた患者は、より良くもっと個人にあった知立を求めてもいる。おおよそ毎年800万人のアメリカ人が医療における不適切な意思決定により苦しんでいる。

AIツールでは正確性の改善と偏りを減らすことが、患者の全方位的な多様性を反映させる膨大なデータセットでAIが学習するために要求されている。より自由に医療データを移動させることを認めるための厳重に管理された方法を見つけることが役に立つだろう。しかし、そのことが患者のためにもなる可能性がある。携帯機器にデジタルなフォーマットの自身の記録にアクセスする権利を、患者に与えられるべきである。消費者向け医療会社はすでにウェアラブル機器を使用し、様々な成功をしている。接続可能な患者の記録が、人々に自分たちのデータをより活用させることになるだろし、自分たちの健康に対してより責任を持たせることになるだろう。

こうしたことは困難だろう。一つの解決策は国々が協業し、お互いに学び、そして最低限の国際基準を作り出すことである。複雑な国際的季節の仕組みを減らすことが、小さな企業がインベーションを生み出している市場を創造することの助けにもなるだろう。発展した医療インフラストラクチャーがより少ない貧しい国々は、産科学のためのAIで強化された携帯タイプの超音波診断装置のような新しいツールの導入を通じて得られるものが多い。AIツールに代替するツールはしばしば全く治癒されないことがあるために、貧しい国軍は、豊かなクグにの強固な治療システムを飛び越えることが可能さえあるかもしれない。一方で、データ不足や接続性や計算力が妨げになるだろう。

もう一方の問題は、このようなイノベーションの管理と制限である。多くの国では、医療分野や他の分野も同様であるが、AIの統治が、イノベーションの急速なペースについていくことに苦闘している。取締当局は新たなAIツールの許可するペースを下げたり、能力や専門知識を欠如するかもしれない。政府は新しいAIツールを評価する規制官を整える必要がある。また政府は好ましくない出来事の監視における規制のギャップを埋め、そして継続的なアルゴリズムの監視を通じて、アルゴリズムが正確さ、安全さ、効果、そして透明性を維持することを確実にする必要がある。

最後の問題は社会的な制度やインセンティブに関連している。AIは、あらゆる治療をより良くする一方で、全ての労働者の補助や置き換わり、生産性の向上、エラーの削減、そして支出の平滑化や削減化により医療コストを削減することを請け負う。こうしたことは、どうしても必要とされている。この世界は、2030年までに今日のおおよそ15％の労働力である1000万人の医療従事者が不足する可能性がある。そして政府は、他の国々と比較して、2022年に約30％のアメリカの医療コスト超過をみなしている。

しかしイノベーションを活用する出費を抑制することは、微妙な問題だ。医療システムは、コスト削減ではなく医療向上を目的に資金を費やす仕組みである。新たなテクノロジーは、医療支出における年間の増加分の半分を占めるかもしれない。新しいシステムを層状にすることは、コストと複雑さを増すことになるだろう。しかし、AIを効率的に活用するためのプロセスの再設計は、患者や医者による抵抗が予想される。AIは携帯電話を通じて患者の治療の優先順位を決め、定期的な結果の提供が可能かもしれないが、患者は対面で診られることを求めるかもしれない。

さらに悪いことは、アメリカのような多くの医療システムは、多くの仕事に対して報酬を支払う仕組みである。こうしたシステムは、多数の診察や試験、あるいは手術を減らすテクノロジーを採用する動機がほとんどない。そしてさらに、公的に運用されている医療システムは、成果を向上するよりもコストを削減するテクノロジーを採用するインセンティブに欠けており、もしかしたら出費を抑えることが次年の予算が小さくなる結果になるかもしれない。もし政府がこうしたインセンティブを変え、AIがより良い治療と新しく効率性を組み合わさることが出来ない限り、イノベーションがコストを高めることになるだろう。それに相応して、政府と医療関係機関は、新たなAIテクノロジーをテストし展開することに専念するスキームを組成する必要があるだろう。アメリやイギリス、カナダを含めた国々は、新たな方向に示している。

医療におけるAIの加速の負担の多くは、政府や規制当局に降りかかる。しかしながら、企業も一部の役割を担っている。保険は、不公平にも医療を拒否するためにAIツールをすでに使用している。企業は医療AIの能力を不適正販売したり誇張したりしているし、アルゴリズムは誤まりを引き起こしている。企業は自分たちの製品が安全性があり、信用性がり、説明が可能だと保証する義務があり、どんなに欠点があっても、人間がコントロールを保つことが重要である。

これらの障害は手強いが、医療におけるAI活用の潜在的な利益は相当莫大であるので、こうした障害を克服する主張は当然である。そして、もしAIが医療において機能できれば、他の分野におけるテクノロジー活用の処方箋を提供することが可能となる。

英語訳

The AI doctor will see you…eventually

mar 30th 2024

Better diagnoses.
support for patients. Faster drug discovery. Greater efficiency. Artificial intelligence (ai) is generating excitement and hyperbole everywhere, but in the field of health care it has the potential to be transformational. In Europe analysts predict that deploying ai could save hundreds of thousands of lives each year; in America, they say, it could also save money, shaving $200bn-360bn from overall annual medical spending, now $
a year (or 17% of
). From smart stethoscopes and robot surgeons to the analysis of large data sets or the ability to chat to a medical ai with a human face, opportunities abound.

diagnose：診断する
drug discovery：創薬
excitement and hyperbole：興奮と誇張
stethoscope：聴診器
robot surgeon：ロボット外科手術
abound：溢れている

There is already evidence that ai systems can enhance diagnostic accuracy and disease tracking, improve the prediction of patients’ outcomes and suggest better treatments. It can also boost efficiency in hospitals and surgeries by taking on tasks such as medical transcription and monitoring patients, and by streamlining administration. It may already be speeding the time it takes for new drugs to reach clinical trials. New tools, including generative ai, could supercharge these abilities. Yet as our Technology Quarterly this week shows, although ai has been used in health care for many years, integration has been slow and the results have often been mediocre.

enhance：より良くする、（質などを）高める
diagnostic：診断の
surgery：外科手術
medical transcription：医学記録の転写
streamline：合理化する
mediocre：平凡の

There are good and bad reasons for this. The good reasons are that health care demands high evidentiary barriers when introducing new tools, to protect patients’ safety. The bad reasons involve data, regulation and incentives. Overcoming them could hold lessons for ai in other fields.

high evidentiary barrier：証拠が採用されることを制限する障壁や障害を指しす。高い証拠の信頼性

ai systems learn by processing huge volumes of data, something health-care providers have in abundance. But health data is highly fragmented; strict rules control its use. Governments
that patients want their medical privacy protected. But patients also want better and more personalised care. Each year roughly 800,000 Americans suffer from poor medical decision-making.

fragmented：分裂した
poor medical decision-making：医療における不適切な意思決定

Improving accuracy and reducing bias in ai tools requires them to be trained on large data sets that reflect patients’ full diversity. Finding secure ways to allow health data to move more freely would help. But it could benefit patients, too: they should be given the right to access their own records in a portable, digital format. Consumer-health firms are already making use of data from wearables, with varying success. Portable patients’ records would let people make fuller use of their data and take more responsibility for their health.

secure：安定した、厳重に保管された
portable：接続可能な

Another problem is managing and regulating these innovations. In many countries the governance of ai in health, as in other areas, is struggling to keep up with the rapid pace of innovation. Regulatory authorities may be slow to approve new ai tools or may lack capacity and expertise. Governments need to equip regulators to assess new ai tools. They also need to fill regulatory gaps in the surveillance of adverse events, and in the continuous monitoring of algorithms to ensure they remain accurate, safe, effective and transparent.

Regulatory authority：取締当局
expertise：専門知識
equip：装備する、身につける
regulator：監視官、規制官
surveillance：監視
adverse：不都合な、好ましくない
transparent：透明性

That will be hard. One solution would be for countries to work together, to learn from each other and create minimum global standards. A less complex international regulatory system would also help create a market in which small companies can innovate. Poorer countries, with less developed health infrastructure, have much to gain from introducing new tools, such as an ai-powered portable ultrasound device for obstetrics. Because the alternative to an ai tool is often no treatment at all, they may even be able to leapfrog the entrenched health systems of rich countries—though a lack of data, connectivity and computing power will get in the way.

kultrasound：超音波
obstetrics：（医療）産科学
have much to gain：得られるものが多い
treatment：治療
leapfrog：飛び越す、急成長する
entrenched：強固な
get in the way：妨げる

A final problem involves institutions and incentives. ai promises to cut medical costs by assisting or replacing workers, improving productivity, reducing errors and flattening or reducing spending, all while improving care. That is desperately needed. The world could lack 10m health-care workers by 2030, around 15% of today’s workforce. And administration accounted for about 30% of America’s excess health-care costs, compared with other countries, in 2022.

institution：社会的な慣習・制度
desperately：どうしても、本気で

Yet saving money using innovation is tricky. Health systems are set up to use it to improve care, not cut costs. New technology may account for as much as half of the annual growth in health spending. Layering on new systems will increase costs and complexity. But redesigning processes to make efficient use of ai is likely to be resisted by patients and medics. Though ai may be able to triage them over the phone or provide routine results, patients may demand to be seen in person.

triage：作業の優先順位を決めるプロセス

Worse, many health systems, such as America’s, are set up to reward the volume of work. They have little reason to adopt technologies that cut the number of visits, tests or procedures. And even publicly run health-care systems may lack incentives to adopt technologies that reduce costs rather than improve outcomes, perhaps because saving money may lead to a smaller budget next year. Unless governments can change these incentives, so that ai combines better treatment with new efficiencies, innovation will increase costs. Accordingly, governments and health authorities will need to fund schemes dedicated to testing and deploying new ai technologies. Countries including America, Britain and Canada are pointing the way.

dedicate：専念する

Much of the burden for boosting ai in health care falls on governments and regulators. However, companies have a part to play, too. Insurers have already used ai tools to deny care unfairly; firms have mis-sold or overstated the abilities of health ai; algorithms have made mistakes. Firms have a duty to ensure that their products are safe, reliable and accountable, and that humans, however flawed, remain in control.

however＋形容詞：どんなに〜でも

These obstacles are formidable but the potential benefits of using ai in health care are so vast that the case for overcoming them should be obvious. And if ai can be made to work in medicine, it could provide a prescription for the adoption of the technology in other fields.

formidable：手強い
prescription：処方箋