医療業界でもAIの導入が進められており、病気の診断や治療に活用されています。ただ、実際の活用例のイメージがいまいちつかないといった人も多いのではないでしょうか。
そこで、今回は「AIで医療業界が変わる？」をテーマに、AIが病気の診断や治療に、どのように役立つのか詳しく見ていきましょう。
AIは医療の常識をどう変えるのか
近年、医療業界でのAIの活用が急速に進んでいます。その背景には、医師や看護師など医療従事者の人手不足、高齢化社会の進展による医療需要の増大などが挙げられます。
AIの導入によって、病気の診断精度が向上し、治療の選択肢が広がるだけでなく、予防や健康管理にも活かせると期待されています。
かつては「医療は人の領域」として考えられてきましたが、現在ではAIが医師の意思決定をサポートして、患者のQOLの向上に寄与する新たなパートナーとして注目されているのです。
病気の「診断」にAIが活用される理由
ここでは、病気の診断にAIが活用される理由について見ていきましょう。
画像診断とAIの親和性
AIが最も活躍している分野のひとつが画像診断です。レントゲン、CTスキャン、MRIといった医療業界における画像の解析にAIを用いることで、人の目では見落としがちな微細な異常を検出することが可能になります。
とくに、がんの早期発見においては、肺がん、乳がん、大腸がんなどで活用できるAIシステムが登場しています。また、AIは過去の膨大な画像データから学習を重ね、腫瘍の形状や位置、進行度などを的確に分析するので、病気の早期発見や、治療に結びつきやすくなっているのです。
自然言語処理で問診やカルテを解析
また、自然言語処理技術により、医師の診療メモやカルテ記録、患者の問診内容をAIが理解・整理できるようになってきました。これにより、診断に必要な情報を素早く引き出し、医師の負担を軽減することができます。
たとえば、チャットボット型問診ツールのように、患者がスマートフォンやタブレットを使って事前に症状を入力し、それをAIが解析して医師にレポートを提供します。これにより、診療の効率化と診断精度の向上を期待できます。
AIによる「治療」への貢献
ここでは、AIによる治療への貢献について見ていきましょう。
個別化医療への応用
AIは治療の場面でも重要な役割を果たしています。とくに注目されているのが「個別化医療」です。個別化治療とは、患者一人ひとりの体質や病状に応じた最適な治療法を導き出すアプローチです。
遺伝子情報や生活習慣、過去の治療履歴などをAIが分析することで、最も効果的な薬剤や治療手法を提案することが可能になります。がん治療においては、腫瘍のタイプや患者の遺伝的要因をもとに、標準治療ではなく個別化治療を選択する動きが広がっています。
手術支援AIとロボティクス
手術の現場でもAIは活躍しています。たとえば、「ダヴィンチ」に代表される手術支援ロボットは、外科医の手の動きを再現・補助し、より精密で安全な手術を可能にします。
AIが手術中の映像をリアルタイムで解析し、医師に危険箇所や出血ポイントを警告する技術も開発が進んでいます。これにより、術後合併症のリスク軽減や手術時間の短縮が期待され、医師の技術向上と患者の安全確保の両立が図られています。
病気の「予防」にも広がるAIの可能性
診断や治療だけでなく、病気の予防などにもAIを活用できる可能性があります。
健康管理アプリやウェアラブルデバイスとの連携
AIの応用は病気の「診断」「治療」だけではありません。日々の健康管理にも活用されています。スマートウォッチやヘルスケアアプリと連携することで、心拍数、睡眠、血糖値、血圧などのデータを継続的にモニタリングし、異常の兆候を察知することができます。
たとえば、心房細動などの不整脈は通常の健康診断では見つかりにくいケースもあります。しかし、ウェアラブルデバイスを通じてリアルタイムでモニターすることで早期に発見できる可能性があるのです。
感染症予測とパンデミック対応
また、感染症の流行予測にも利用されています。2020年の新型コロナウイルス感染拡大時には、感染データや移動履歴、気象情報などをもとに感染の広がりを予測し、政策決定や病床管理の支援をおこないました。
こうした活用は、今後新たなパンデミックが発生した際にも、迅速な対応を可能にする重要な手段となります。
AI導入が進む医療現場
ここでは、AIを導入している医療現場のリアルな状況を見ていきましょう。
実際の導入事例（国内・海外）
日本では、AIコンサル会社やAIサポート会社、自治体と連携した健康診断支援ツールの導入が進んでいます。また、海外では、Google HealthやIBM Watson Healthといった巨大企業が医療分野への本格参入を果たし、より高度なAIプラットフォームの提供がはじまっているのです。
さらに、病院内での無人受付、診療補助ロボット、在宅医療でのモニタリングAIなど、幅広い現場での活用が実現しつつあります。
医療従事者とAIの関係性
医療におけるAI導入は、医師の仕事を「奪う」ものではなく、「支援」する存在として捉えられつつあります。たとえば、AIは複雑なデータ分析やパターン認識を得意としますが、患者との対話や心理的ケアといった人間的な対応は依然として医師の役割です。
重要なのは、AIと医療従事者が共存することで、よりよい医療サービスを提供するという視点です。
AI医療の課題
AIは高精度な診断を可能にする一方で、誤診のリスクもゼロではありません。学習データに偏りがある場合や、特殊な症例に対応できないケースもあります。また、AIが出した診断結果の説明責任を誰が持つのかという問題も忘れてはいけません。
このような倫理的・法的課題に対して、ガイドラインの整備や医療機関による検証体制の強化が求められています。
患者のプライバシーとデータ管理
AIが正確に判断を下すためには、膨大な医療データの利用が不可欠です。しかし、個人情報の流出リスクや、データを悪用される懸念もあります。
そのためには、厳格なセキュリティ対策とともに、患者が自分のデータをどう使われるかを知り、同意できる環境作りが必要です。
医師・患者・AIが共存する医療の未来
AIの発展によって、「AI医師に診てもらう時代」も遠くないないでしょう。しかし、AIはあくまで人の医療判断を補佐する役割です。
今後は、医師の教育カリキュラムにAIリテラシーを組み込むといった制度改革も必要になるでしょう。医師・患者・AIが協調することで、人に寄り添う医療の実現が目指されます。
まとめ
AIの進化により、病気の早期発見、それぞれの患者にあった治療の提供、効果的な予防が現実のものとなりつつあります。とはいえ、すべてをAIに任せるのではなく、人の温かみやコミュニケーションなどが、医療の本質であることに変わりはありません。
これからは、医師や看護師といった医療従事者とAIが協働することで、よりよい医療を提供できると期待されています。とはいえ、AIを使いこなすには、AIリテラシーを身につけておく必要があるでしょう。
個人情報の保護や、AIの診断結果の誤診リスクなど、まだまだ課題があるのも事実です。今後のAIの発展に期待してみてはいかがでしょうか。
