ヘルステックポッドキャスト：AIがいかにして人間を「モノのインターネットにおける基本」にするのか
20 年前の 1998 年には、病室にパソコンが 1 台あるのを見つけることは困難でした。
患者のファイルはファイリングキャビネットに保管され、処方箋は手書きでした。人類のDNA配列を解読するという、長年にわたる数十億ドル規模のヒトゲノム計画はまだ半ばに過ぎませんでした。つまり、私たちの健康に関するデータはそれほど豊富ではなかったのです。
今日、電子医療記録と高度な遺伝子配列解析は医療の状況を一変させ、人間だけではほぼ解決不可能な課題と機会をもたらしました。そこで人工知能が登場します。
AIは世界中の病院や医療研究所で成長の土壌を見出しており、心臓発作の予防から病気の診断方法の革新まで、あらゆる分野で人々の健康増進に貢献すると期待されています。この相互作用は、私たちの最新のヘルステックポッドキャストのテーマです。専門家の言うことを信じるなら、これはまだ始まりに過ぎません。
「IoT（モノのインターネット）において、人が最も根幹を成す精密医療の可能性を感じています」と、マイクロソフトのコーポレートバイスプレジデントで同社のNExTプログラムを率いるピーター・リー氏は述べた。「10年先を見据えると、診断と治療におけるこのような精密さは、信じられないほど大きな力を持つようになると思います。」
Lee 氏は業界のパートナーと協力して AI を含む最先端技術を実装しており、彼のチームは約 1 年前から AI の健康関連アプリケーションの研究を始めました。
「正直なところ、まるで太平洋の真ん中に放り出されて、土地を探せと言われているような気分です。ヘルスケアは本当に広大な領域ですから」とリー氏は語った。「しかし、時が経ち、この1年で私たちはすっかりこの世界に引き込まれ、とても興奮しています。」
ワシントン大学のデータサイエンティストとして長年勤務し、健康AIスタートアップ企業KenSciの共同創業者兼CTOを務めるAnkur Teredesai氏は、20年前の1998年に人工知能の研究を始めました。その時点では、健康データと同様に、この技術はまだ初期段階でした。
「コンピュータープログラムから導き出せる知能という抽象的な概念自体が、私にとって非常に魅力的でした」とテレデサイ氏は語った。彼は2010年にウィスコンシン大学タコマ校にデータサイエンスセンターを設立し、医療分野に大きな可能性を見出しました。
「医療分野では、すぐに利用できるデータが出始めていたが、この分野の大きな問題の解決に取り組んでいるデータサイエンティストはほとんどいなかった」と同氏は語った。
KenSci は現在、どの患者が病気になるかを予測し、病院が早期に介入できるようにする AI の開発に取り組んでいます。
膨大な量のデータ、進歩する AI テクノロジー、そして米国の医療が直面する多くの課題が重なり、医療業界は独自の立場に立たされ、問題を解決する新しい方法を必要としています。
Microsoft NExT が取り組んでいる課題の 1 つは、遺伝子やその他の健康データに基づいて個人に合わせたパーソナライズされた医療、治療、その他の健康活動です。
リー氏は、マイクロソフトにとって精密医療が興味深い理由は2つあると述べた。
「1つ は、精密医療は依然として基礎研究、特にAIと機械学習の研究に大きく依存しているということです」と彼は述べた。「2つ目は、コンピューティングのワークロードはデータに大きく依存しており、通常は非常に大量のデータを必要とするということです。」
マイクロソフトは、シアトルに拠点を置く免疫細胞の遺伝子配列解析を専門とするアダプティブ・バイオテクノロジーズと共同で、数億ドル規模の精密医療プロジェクトを新たに開始すると発表した。マイクロソフトは、アダプティブ・バイオテクノロジーズが免疫細胞の遺伝子をスキャンし、そのデータを用いて、症状が現れる数ヶ月、あるいは数年前から、患者がどのような疾患に罹患している可能性があるかを予測できる機械学習プログラムの構築を支援する。
マイクロソフトはまた、人々が医療や保険給付をナビゲートするのを支援する患者向け AI チャットボットの開発にも取り組んでいる。これら 2 つのプロジェクトは表面的にはまったく異なるように見えるが、その背後にあるテクノロジーは実際には非常によく似ているとリー氏は言う。
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「ある意味では、ヘルスボット技術と、AIの観点から私たちがAdaptiveで行っていることは、どちらも言語処理のための機械学習で現在行っていることと共通のルーツを持っています」と彼は語った。
ヘルスボットは言語に根ざしています。ユーザーと会話できる自然言語インターフェースが必要だからです。Adaptiveとのバイオテクノロジープロジェクトも言語の問題を抱えていることがわかりました。
「体内には、何らかの病状を示す抗原があります。これらの抗原は、体内で何が起こっているかを物語る言葉のようなものです。免疫システムの一部であるT細胞受容体は、これらの言葉を新しい言語に翻訳するようなものです」とリー氏は説明した。アダプティブ社の技術は、T細胞の遺伝子を読み取り、理解することを可能にする。
「AIの観点から言えば、私たちがやろうとしているのは、機械学習を使ってT細胞受容体から抗原への言語翻訳を行い、体が発していることを理解できるようにすることです」とリー氏は語った。
テレデサイ氏とケンサイ氏は、過去の履歴に基づいて将来の出来事を予測するという、別の種類の人工知能の問題に取り組んでいます。
KenSci の技術は、電子医療記録の患者データを使用していくつかのことを行いますが、その主なものは、どの患者が慢性疾患を患うかを予測することです。
「糖尿病患者や心不全患者などの慢性疾患患者は、最初は正常な患者であることが多い」とテレデサイ氏は述べた。
「彼らは自分の身の回りの世話ができるので、死亡リスクは非常に低いです。そして、日常生活の些細なことに適切に対処すれば、痛みや病気のない、非常に充実した人生を送ることができ、死亡率をある程度まで管理できるという望ましい結果につながるのです」と彼は述べた。
KenSciは、病院が患者の状態をパターン化して把握するのに役立つツールの開発にも取り組んでいます。例えば、病院が特定の方針を変更したり、介護者に健康状態の改善のための新たな研修を提供したりすることに役立つかもしれません。
テレデサイ氏はまた、KenSciの製品、そしてあらゆるAIプログラムは、医療システムにおける人間の代替物ではないことを強調した。彼はAIを「拡張知能」または「支援知能」と呼ぶことを好み、「医療エコシステム全体を支配する死のロボットのように振る舞うのではなく」、医師と連携して機能する必要があると強調した。
リー氏はまた、健康分野における AI の懸念点として、パターンを形成する相関関係への依存を指摘した。
「医学は本来、相関関係ではなく因果関係に基づいています。そして、そうあるべきです。だからこそ、医学研究は、管理された実験を行うこと、統計的有意性を真に理解すること、そして統計的相関関係のみに基づいて意思決定を行うことに非常に慎重であること、という考え方に基づいているのです」とリー氏は述べた。
「つまり、機械学習やAIを用いて今日世界で実際に行われていることと、医学がこれまで常に基盤としてきたことの間には、現在、ギャップがあるということです」と彼は述べた。AIが医療の世界でその潜在能力を最大限に発揮するためには、このギャップを埋めなければならない。
リー氏は、医療分野におけるAIの大胆かつ成功に満ちた未来を予測しています。彼によると、現時点ではAIは特定の状況で役立つ、単発の臨床ツールの構築に役立っているとのことです。
「その後に来るのは、大規模な集団をはるかに広範囲に調査することで、数百万人、あるいは数億人にも及ぶ患者の長期記録を調べ、臨床医や医療機関が実践できる形で理解できるようになると私は考えています」と同氏は述べた。
「10年先を見据えると、IoT（モノのインターネット）において人が最も重要な役割を果たす、精密医療の可能性が見えてきます」と彼は語った。「フィットビットだけでなく、あなたのゲノム、そして日々の活動が重要なのです。」
「あなたがどこに住んでいるか、周りに誰が住んでいるか、何を食べているか…こうした情報が、まるで仮想的に知的な医師の診察を受けられるデジタルアバターのようなものを作り出しているのです。もしかしたら毎日、あるいは毎時間、診察を受けられるかもしれません。」
彼はこのアイデアを、今日の自動車の健康状態を監視する方法に例えました。車に何か異常が発生した場合、センサーがそれを検知し、ドライバーが問題に気づく前に通知します。同様のことが、人間の体を対象とした様々な健康モニタリングシステムにも応用できる可能性があります。
「今日の医療は、95%が人、化学、医薬品など、そして5%がコンピューティングです。しかし、医療が真に転換期を迎える世界が到来します。今後は、そうしたものが5%、95%がコンピューティングといった状況に近づいていくでしょう」とリー氏は述べた。
私たちがポケットの中に仮想の AI 医師を持ち歩くようになるまでには、10 年か 20 年かかるかもしれませんが、AI がすでに医療の世界に大きな影響を与えていることは明らかです。
