AIが医療で生きる三つの領域とは~中野哲平

人工知能は、さまざまな方法でヘルスケアの主要な革新をもたらしています。人工知能に関する多くのことは将来を含みますが、ヘルスケアの中では、それは単なる計画や意図ではありませんが、AIはすでにこの分野で具体的な現実となっています。

それはすべて、機械学習の進歩によって始まり、ヘルスケアデータの可用性が高まっています。 AIは人間の認知機能をシミュレートすることを目的としています。それはヘルスケアの特定の機能分野における人間の判断に取って代わることができて、臨床決定をする医師に大きな援助を提供します。臨床診療を支援する洞察を特定して活用するために、洗練された数学的アルゴリズムを通して大量の医療データを実行することができます。計算式内の学習能力および自己修正能力もまた、フィードバックに基づく精度を向上させることができます。ジャーナル、教科書、および臨床診療からの最新の医療情報は容易に同化することができ、それは人間の臨床診療における診断上および治療上の誤りを減らすのに役立ちます。

たとえば、人工知能によって、医師は解決策を決定する前に特定の問題を理解することができます。心臓の介入の分野では、例として不整脈を使用して、不規則な心拍を引き起こす正確な問題を特定するために心臓の地図を作成することができます。マッピングは動脈の正確な解剖学的構造を提供します。これはカテーテルによる介入を計画する上で大きな助けとなります。マッピングによって、使用するカテーテルの正確な種類と、介入が必要な特定の時点での動脈の正確な動作を決定できます。マッピングは時々操作自体の間に使用することができます。蛍光透視法からの画像を手元に持って、AIは動脈の位置と構造についてのタイムリーで正確な情報を得るためにそれらの画像の分析を提供します。

人工知能のためのもう一つの挑戦的なアプリケーションは脊椎手術です、そしてそれは一般的にネジを椎骨に入れることを含むので正確さは重要です。多くの場合、それは経皮的な処置であるので外科医が見るもののために正確さは生じない。手術前のスキャンをX線によって提供される情報と共に利用して、人工知能は正確に椎骨が並ぶ場所を詳述することによって手術室を援助します。それは外科医が正確な挿入位置に正確にナビゲートすることを可能にするこれら二つの情報源を組み合わせるアルゴリズムを通して起こる。