未来を変える医療AI ～現在の活用例とこれからの可能性～

目次

1. はじめに：医療AIが変える未来とは
2. 現在の医療AIの主な活用例
3. 未来の医療AIの活用例とその可能性
4. まとめ
5. ヒューマンサイエンスのアノテーションサービスの特徴

1. はじめに：医療AIが変える未来とは

近年、人工知能（AI）の進化により、各医療機関の規模などによって温度差はありつつも、医療現場の課題を解決するものとして、認知や導入は広がりつつあります。医師の負担軽減や医療の質の向上、地域医療格差の解消など、医療が抱える多くの課題に対してAIが新たなソリューションを提供し始めています。
今回は、現在の医療へのAI技術の活用例を紹介しつつ、医療の未来を変える医療AIの活用範囲の拡大を包括的に解説します。

2. 現在の医療AIの主な活用例

弊社のコラムでもこれまで活用例などをお伝えしておりましたが、画像診断、LLMなどの技術を用いた、医療AI製品・サービスへの活用例をご紹介いたします。

・画像診断支援
CTやX線画像の解析にAIが用いられ、病変の自動検出や診断支援が実現しています。例えば、エルピクセル社の「EIRL」は、シリーズによって、胸部X線画像、脳MRA画像、頭部CT画像、大腸内視鏡画像等に対応しており、それらの画像から、病変領域の候補検出など、医師の読影をサポートします。技術経営・イノベーション大賞において「文部科学大臣賞」を受賞する等、高い技術力評価を受けています。
エルピクセル株式会社（EIRLシリーズ）

・医療文書作成支援
カルテ記載や問診記録など、医師の事務作業を効率化するAIも登場しています。Ubieが提供する生成AI LLM技術を活用した「ユビ―生成AI」は、診断書、診断記録、サマリーなどの文書作成のみならず、音声ファイルの取込みや書き起こしにも対応しており、医療現場の働き方改革を支援しています。
Ubie株式会社（ユビ―生成AI）

・創薬支援
膨大な分子構造やゲノムデータから新薬候補をAIが提案する技術も進んでいます。Preferred Networksなどの企業が、創薬に最適な化合物や分子設計が行える革新的なプラットフォームを開発しています。
Preferred Networks（Drug Discovery）

・トリアージ支援
救急医療で患者の緊急度を判断するAIも登場していますが、生成AI GPT-4によるトリアージの精度評価が行われ、その精度が専門医資格を有する医師と比べて遜色がなく、かつ人種・民族的バイアスに対して影響を受けにくい可能性が示唆されました。
TXP Medical株式会社（プレスリリース）

3. 未来の医療AIの活用例とその可能性

これまで紹介してきた医療へのAI活用事例をご紹介しましたが、将来的には、医療AIは業務の補助ツールにとどまらず、「医療そのもののあり方」を変える存在になると考えられています。倫理の問題や法の整備など様々な課題もありますが、現在研究や実証実験が進んでいる、将来の医療AIの活用例も見ていきましょう。

・AIによる個別化医療と予防医療
医療AIの進歩はこれまで述べてきたような医師の診断のサポートや診断精度の向上にとどまりません。患者一人ひとりの遺伝子情報や臨床データ、生活習慣などのビックデータを活用し、最適な治療法を選択することで、がん治療、糖尿病治療、精神科治療など、幅広い分野への「個別化された医療」の応用が進んでいます。また個別化医療の進歩により、患者一人ひとりが「将来どんな病気にかかるリスクがあるのか」を検知する予防医療が可能になります。例えばAIが「近い将来、心筋梗塞になる」ことを予測して医師が予防策となる生活習慣改善の提案や治療薬を提供する、といったことが可能となります。

・創薬（in-silico創薬）
創薬においては、AIが仮想空間で疾患モデルを再現し、膨大な組み合わせから有効となる薬剤を絞り込む「in-silico創薬」が、創薬に伴う開発期間の長期化やコストの増大といった問題を解決する手法として注目されています。大規模のシミュレーションを行う演算環境や、人材不足など克服すべき課題もありますが、今後、多様な疾患に対する医薬品開発に貢献することが予測されています。

・説明可能なAI（XAI）
医療AIが進歩し、医療現場へ普及を図るためには、AIの判断根拠を医師や患者が理解できるようにする「説明可能なAI（XAI）」の実用化が避けて通れない重要なテーマとなります。特に医療現場でAIの利用を促進させるためには、医療現場でのAIの判断プロセスの透明性や信頼性を確保するために、AI特有の判断の根拠やプロセスが見えない「ブラックボックス問題」を解決する必要があります。そのためLLM等との連携により、AIの判断根拠を説明できるXAI技術の研究が進んでいます。

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4. まとめ

AIが活躍する医療の未来は、着実に現実のものとなりつつあります。しかしその裏側には、やはり大量かつ信頼性の高いデータや規制と制度、倫理を支える技術と人材の存在が重要になることは言うまでもありません。これらが整備され整うことで、AIと人間の協業が進み、これまでの精密化・個別化された医療や予防医療の恩恵を患者が享受できるようになる未来が待ち受けています。

5. ヒューマンサイエンスの医療系アノテーションサービス

医療系画像の豊富なアノテーション経験
弊社では手術画像やMRI画像など、スキルトランスファーが必要とされる難易度や専門性の高い医療系画像アノテーションに多くの経験がございます。医療系画像アノテーションプロジェクトの経験豊富なプロジェクトマネージャーに加え、作業経験者も多く、難易度や専門性が高く、スキルトランスファーが必要な案件であっても高品質のアノテーションを実現いたします。

医師監修や医師によるアノテーションへの対応
一般の作業者だけで全ての作業を行うのは、やはり心配な場合もあるでしょう。そうした場合に一部チェック作業などで医師の監修をつけるなどのご要望もいただきます。こうしたご要望に応えるべく医師の監修体制もさらに強化しており、より難易度の高いアノテーションにも対応可能です。また、一般の作業者ではなく医師によるアノテーションをご要望の場合でも、リソース確保から品質・進捗管理までプロジェクトマネージャーが伴走して万全のマネジメントサービスをご提供いたします。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理
ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

生成系AI LLMデータセット作成・構造化にも対応
データ整理ためのラベリングや識別系AIの教師データ作成のみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、様々なドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備
ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。

内製支援
弊社ではお客様の作業や状況にマッチしたアノテーション経験人材やプロジェクトマネージャーの人材派遣にも対応しています。お客様常駐下でチームを編成することも可能です。またお客様の作業者やプロジェクトマネージャーの人材育成支援や、お客様の状況に応じたツールの選定、自動化や作業方法など、品質・生産性を向上させる最適なプロセスの構築など、アノテーションやデータラベリングに関するお客様のお困りごとを支援いたします。