Stuart Kinlough |ゲッティイメージズ 人工知能は、医療分野に、既存および新しく作成されたデータセットからの学習を使用して、今後数年間で複雑な人間の問題を解決する新しい機会を提供します。健康科学と医学研究のためのこのテクノロジーの補完的な有用性は、世界的なブレークスルーにつながる個々の患者の病歴から微妙な手がかりを発掘する新しい機会を提供します。 AIは、傾向や異常を明らかにするために記録をくまなく調べてキャリアを積む医学研究者や専門家にとって、自然なパートナーとして役立つ可能性があります。
業界として、健康科学は、病気を治療するために精密医療を使用することの完全な利点を認識し始めています。初期のサクセスストーリーには、癌の検出を進歩させ、病歴やDNA分析から潜在的な健康指標を明らかにすることが含まれます。特に、健康科学にAIを使用する基本的な考え方は、人々の特定の遺伝的または分子的プロファイルを調べ、ケースバイケースでどの個別化治療が最も効果的かを判断することです。
今後数年間で、精密健康科学を成功させるには、多様な患者集団を表すデータを収集して保存する必要があります。また、非常に具体的なヘルスケアの質問に答えるために大量のデータをマイニングする高度なAIおよび機械学習アルゴリズムを開発するヘルスサイエンスセクターの能力にも依存します。次のような質問：無数の健康記録に隠されている指標をどのように見つけるのですか？どの遺伝的変異が重要ですか？なぜ1つの病気が患者に影響を与え、同様の遺伝子構成を持つ人には影響を与えないのですか？ AIは、健康科学部門がこれらの質問のいくつかに答え、特定の要因を正確に分析し、診断発見プロセスの早い段階で患者に明確さをもたらすのを支援する手段として役立ちます。
AIの健康科学への現実の影響は、新しい医薬品の組み合わせ、より有望な仮説、改善された医療診断、対象を絞ったリスク要因分析、および個別化医療の精度を高めるレポートの形ですでに実現しています。 AIは、人間のカウンターパートがいくつかのレコードを読み取るのにかかる時間内に、重要な医療情報を完全に吸収、コンテキスト化、分析できます。このテクノロジーは、大規模なデータセットを自律的に動員および管理するために構築されています。一方、人間のカウンターパートはAIの発見の利点を伝えることに集中でき、AIの発見を積極的に使用して個々の医学的懸念に対処し、より個別化された患者ケアを提供できます。
AIは、複数のソースからのデータを統合し、人間よりも迅速に特定のケースとの関連性を判断できます。このテクノロジーは、データをリアルタイムで分析し、人々が完了するまでに数時間、場合によっては数年かかる実用的な洞察を生み出すことができます。客観的なデータセットとラボでテストされたテクノロジーを使用して責任を持って構築された場合、AIは、医療記録、DNAおよびRNA分析、および分類する一般情報に関する先入観を持たず、潜在的なバイアスや誤った結論を排除します。
AIの健康科学の成功は、AIが市場に参入する前に、パフォーマンスとバイアステストを可能にする人間がキュレートしたトレーニングデータセットの可用性にかかっています。 AIと無数のデータセットを接続する機会は、答えを求めるテクノロジーに目を向けている医療専門家にとって最大の機会です。実際には、データ分析を自動化するAIのコア機能により、医学研究者は最終結果に集中し、結果を実際の医療または製薬試験に適用し、最終的には個々の医療計画を適応させて新しい方法を組み込むことができます。
間違いなく、アルツハイマー病やその他の致命的な病気や遺伝性疾患を世界から取り除くための人間の努力は、データ駆動型テクノロジーのサポートによって前進するでしょう。これらのタスクにAIを利用することで、医師や医療専門家はより正確で共感的な患者ケアの提供に集中できるようになります。研究者は、AI主導の発見を理解するために時間を費やして、機械で発見された治療法を、アルツハイマー病と一緒に暮らすなど、人生を変えて救うような非常に人間的な現実に持ち込むことができます。
Kate Mertonは、JLABSのNYC + Boston＆JPOD @ Philadelphiaの責任者であり、イノベーションソーシング、ポートフォリオ管理、卓越した運用、教育プログラミング、およびP＆Lを推進しています。マートンは、ロンドンのキングスカレッジで薬理学と毒物学の学士号を取得し、カリフォルニア大学アーバイン医科大学で薬理学と毒物学の博士号を取得しています。彼女はデューク大学のFuquaSchool ofBusinessからMBAを取得しました。
