ヘルスケアにおける人工知能の影響について、包括的なガイドをご覧ください：強化された診断からパーソナライズされた治療計画まで。
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2025年9月25日
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ヘルスケアにおける人工知能の影響について、包括的なガイドをご覧ください：強化された診断からパーソナライズされた治療計画まで。
健康は富であり、ヘルスケア産業は非常に重要である。技術の進歩のおかげで、医療を必要とする人々はより良い助けを得ることができる。こうした進歩の中でも、人工知能は非常に多くのメリットを提供することで際立っている。
医療分野における人工知能の利点トップ10を詳しく見てみよう！
医師が診断を下す際には、患者の病歴、症状、検査結果などの要素を考慮する。考え抜くことは多く、診断が正確でない状況もある。複雑なプロセスであり、医師が最善を尽くしても正しく診断できないこともある。また、医師も人間であり、特に長時間の勤務で疲労困憊しているときには、重要な細部を見落とすこともある。
病院は、最適に稼働している場合でも、年間約50ペタバイトのデータを生成しますが、そのうち97%は利用されていません。人工知能は、医療従事者がこの情報を整理、分類し、より正確な診断のために効果的に活用するのを支援します。
例えば、GoogleとVerilyは、成人の失明の主な原因である糖尿病網膜症（DR）および糖尿病黄斑浮腫（DME）のスクリーニングを支援する機械学習アルゴリズムを開発しました。これにより、医師は最初の診断だけでなく、患者の治療と管理により多くの時間を費やすことができます。
AIがより正確な診断を下せるようになることで、疾患や健康上の問題をより早期に発見することに直接つながります。多くの疾患は早期に発見されれば治癒可能であるため、これは非常に重要です。
例えば、肺がんは早期に発見された場合、治療が成功する可能性が大幅に高まります。世界保健機関（WHO）によると、肺がんは世界で最も致死率の高いがんです。肺がんは、世界中で毎年170万人以上の死亡原因となっています。
Google Healthは、AIモデルを開発し、放射線科医の支援なしの場合と比較して、がん症例の検出率が5%高く、偽陽性を11%以上削減します。このAIモデルは、CTスキャンを3Dで分析して、肺がん全体の悪性度や、わずかな悪性組織も特定できます。
AIは、人間では不可能なほど効率的に大量の医療データを分析することで、初期段階の疾患の兆候である可能性のあるパターンや異常を特定できます。この機能は、数え切れないほどの患者に希望と健康の改善をもたらします。
AIが医療データ分析のプロセスを加速化することで、すべての人に対するパーソナライズされた治療計画が現実のものとなり得ます。パーソナライズされた治療計画とは、あなたのためだけに作成されたカスタムメイドの健康戦略です。それは、あなたのユニークな病歴、ライフスタイル、そしてあなたの遺伝的構成まで考慮に入れます。それは万人向けのやり方ではなく、あなたの個々の健康ニーズに合わせて特別に作成された計画です。
AIが生成したパーソナライズされた治療計画を持つことの利点をいくつかご紹介します。
医用画像処理には、医師が人体内部を観察し、健康上の問題を診断、監視、治療するためのさまざまな技術が含まれます。これは、医療専門家が怪我を発見したり、病気を特定したり、慢性疾患を管理したりするのに役立つ非侵襲的な方法に依存しています。医用画像処理におけるAIは、人間の目では見過ごされる可能性のある問題のある領域や微妙な詳細を特定するのに役立ちます。
この素晴らしい例は、機械学習を脳腫瘍のMRI画像を分析するために使用することです。従来の方法を使用して脳腫瘍を分類するには、最大40分かかる可能性がありました。しかし現在では、わずか数分で実行できます。これにより、時間が節約されるだけでなく、結果ははるかに正確かつ精密になります。
新薬化合物または治療法の発見、設計、試験、および市場への投入のプロセス（医薬品開発として知られる）は、従来、10〜15年かかる可能性があります。このプロセスは、AIを使用して最適化できます。調査によると、医薬品の発見にAIを使用すると、時間とコストの両方で少なくとも25％〜50％の節約につながる可能性があります。
AIは、創薬と開発にさまざまな方法で応用できます。いくつかの例を見てみましょう。
AIの進歩は、個人の遺伝子に関する理解を再構築しています。AIは、膨大な遺伝子データセットを分析することで、個人の治療反応に影響を与える遺伝子の変異を特定できます。また、AI駆動のアルゴリズムは、重要なバイオマーカーを発見し、遺伝子情報に基づいて健康リスクを予測できます。これにより、個人は自分の健康を積極的に管理するための貴重な洞察を得ることができます。
ケース・ウェスタン・リザーブ大学の遺伝学・ゲノム科学科の学科長であり、がんゲノム・エピゲノムプログラムの共同リーダーである Zhenghe J. Wang 博士は、次のように説明しています。「ゲノムデータはたくさんありますが、それを理解するのは非常に困難です。AIは、人間の脳では抽出できない重要な情報を抽出する方法となり、刺激的な研究分野です。」
将来的には、AIが広範な遺伝子データを画像スキャンと並行して分析し、パーソナライズされた治療計画を作成できるようになる可能性が非常に高いでしょう。
医療における人工知能の利点は、患者ケアや臨床業務に限定されません。AIは、収益サイクル管理（RCM）を含む、医療業界のさまざまな部分を自動化および改善するのにも役立ちます。RCMは、病院や医療システムが財務業務をどのように管理するかを扱います。
米国の病院および医療システムのリーダーを対象とした最近の調査では、約74％が収益サイクル業務の一部を積極的に自動化していることが明らかになりました。医療における自動化の採用の増加は、効率の向上、コストの削減、および患者の転帰の向上を目的とした、より広範な傾向を示しています。
RCMにおける自動化の主な利点の1つは、最小限の人的介入で反復的なタスクを処理できることです。また、AIは、患者の請求プロセスの予測分析、パーソナライズされた患者コミュニケーション、保険の検証、および高度な請求拒否管理などのタスクにますます使用されています。
医療管理における人工知能は、ますます不可欠になっています。AIは、ロボティック・プロセス・オートメーションや自然言語処理などのテクノロジーを使用して、スケジュール、請求、データ入力などのルーチンタスクを自動化できます。今後数年間で、AIは病院の運営方法を劇的に変えると予想されています。
たとえば、医療支援スタッフが実行するタスクの約40％、および医療従事者が行うタスクの約3分の1は、AIを使用して自動化できます。また、医療にAIを実装すると、看護師やその他の医療提供者にとって貴重な時間を解放できることが研究で示されています。これにより、患者ケアと専門能力開発により集中できるようになります。
人工知能は、医療人事と人員配置の業務をより効率的かつ革新的にすることで、これらの業務のやり方を変えています。企業はAIを使用して、従業員のエンゲージメントを高め、採用を合理化し、人材管理の方法を改善しています。たとえば、AIチャットボットは現在、採用で一般的になり、候補者のスクリーニングや面接の設定などのタスクを支援しています。
人事と人員配置におけるAIの主な用途を次に示します。
AIは、医療におけるITシステムをより効率的にすることで、変革をもたらしています。AIは、脅威を検出し対処することで、サイバーセキュリティを強化できます。これにより、患者情報の保護に役立ちます。
AIは、ネットワーク管理やデータバックアップなどのルーチンなITタスクを自動化するためにも使用できます。これにより、ITスタッフの時間を節約し、より重要なタスクに集中できます。AIと医療ITの組み合わせは、業務を洗練し、医療サービスの質を向上させます。
医療における人工知能のトップ10の利点を見てきましたが、AIがこの分野で革新をもたらしていることは明らかです。臨床診断の大幅な改善から、早期の疾患検出まで、AIは医療をより正確でパーソナライズされたものにしています。医療におけるさまざまなAIソリューションの詳細については、こちらのページをご覧ください。
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