AIが医療業界を救う?医療業界の現状とAIができることを解説
2023/01/23
2023/01/24
人間に代わって情報処理などを行うAIは、医療業界でも大きな注目を集めている技術です。医療業界を理解するうえでぜひ知っておきたい話題といえるでしょう。
この記事では、AIの概要や医療業界でどのように活用されているのかなどを解説しています。
この記事では、AIの概要や医療業界でどのように活用されているのかなどを解説しています。
AIってそもそも何?医療業界以外でも注目されているって本当?
AIは英語の「Artificial Intelligence」の略で、日本語で人工知能を意味し、コンピューターを用いて情報処理・問題解決・言語の理解など人間の知的な行動を代わりに行う知能や、知能を用いたシステムのことを指します。
コンピューターの性能が大幅に向上したため、「機械学習」ができるようになり、今のようなAIが誕生しました。
機械学習によって大量のデータを分析して学習を繰り返すことで、法則性や決まりを見つけ、処理能力を向上させ、正確かつスピーディーに膨大なデータを処理できるようになります。
2010年ごろから、従来のシステムでは記録・保管・解析が難しいほど巨大なデータを指す「ビックデータ」という単語がメディアなどに取り上げられるようになり、機械学習を活用する動きが盛んになりました。最初はチェスや将棋などのボードゲームで注目を集めましたが、現在はさまざまなビジネスに導入されています。
AIはどれだけ稼働しても疲れることなく、人間よりも早く正確に処理できるため、人材不足をはじめとする多くの問題を解決する技術だといえるでしょう。
コンピューターの性能が大幅に向上したため、「機械学習」ができるようになり、今のようなAIが誕生しました。
機械学習によって大量のデータを分析して学習を繰り返すことで、法則性や決まりを見つけ、処理能力を向上させ、正確かつスピーディーに膨大なデータを処理できるようになります。
2010年ごろから、従来のシステムでは記録・保管・解析が難しいほど巨大なデータを指す「ビックデータ」という単語がメディアなどに取り上げられるようになり、機械学習を活用する動きが盛んになりました。最初はチェスや将棋などのボードゲームで注目を集めましたが、現在はさまざまなビジネスに導入されています。
AIはどれだけ稼働しても疲れることなく、人間よりも早く正確に処理できるため、人材不足をはじめとする多くの問題を解決する技術だといえるでしょう。
AIが注目される理由って?医療業界が抱える課題とは
AIが注目を集める背景には、今の医療業界が抱える課題があります。主なものを紹介します。
(1)人材不足
医師をはじめとする医療従事者の人材不足は深刻で、特に地方の場合は充分な医療を提供できないレベルになっている場合があります。そのため、住んでいる地域によって受けられる医療の質に差が生じる「医療格差」が問題視されているのです。
また、外科や産科、救急など厳しい労働環境になりがちな診療科の医師が不足する問題もあります。
(2)ハードワーク
働き方改革や労働者の意識の変化などにより、医療業界でも長時間労働や休日出勤の改善が進んでいますが、医療従事者は非常にハードワークになりやすいのが現状です。
また、医療従事者が不足しているため、すぐに残業や休日出勤を減らすのは難しいでしょう。専門性の高い知識・技術を持つ医療従事者は、そう簡単には補充できません。
特に医師・看護師が大幅に不足している地方では、労働時間を減らすと地域医療に大きな影響が出てしまうでしょう。
過労による誤診が原因と考えられる医療ミスも発生しており、労働環境の改善は重要な課題です。
(3)少子高齢化
少子高齢化が進むにつれ、医療従事者を含む労働人口が減り、医療や介護を必要とする高齢者が増加していきます。また、医療費が増える一方で、経済を支える現役世代は減るため、医療費をいかにおさえるかが重要視されています。
AIを活用し医療を効率化することで、こうした問題の解消が期待されています。
(1)人材不足
医師をはじめとする医療従事者の人材不足は深刻で、特に地方の場合は充分な医療を提供できないレベルになっている場合があります。そのため、住んでいる地域によって受けられる医療の質に差が生じる「医療格差」が問題視されているのです。
また、外科や産科、救急など厳しい労働環境になりがちな診療科の医師が不足する問題もあります。
(2)ハードワーク
働き方改革や労働者の意識の変化などにより、医療業界でも長時間労働や休日出勤の改善が進んでいますが、医療従事者は非常にハードワークになりやすいのが現状です。
また、医療従事者が不足しているため、すぐに残業や休日出勤を減らすのは難しいでしょう。専門性の高い知識・技術を持つ医療従事者は、そう簡単には補充できません。
特に医師・看護師が大幅に不足している地方では、労働時間を減らすと地域医療に大きな影響が出てしまうでしょう。
過労による誤診が原因と考えられる医療ミスも発生しており、労働環境の改善は重要な課題です。
(3)少子高齢化
少子高齢化が進むにつれ、医療従事者を含む労働人口が減り、医療や介護を必要とする高齢者が増加していきます。また、医療費が増える一方で、経済を支える現役世代は減るため、医療費をいかにおさえるかが重要視されています。
AIを活用し医療を効率化することで、こうした問題の解消が期待されています。
医療業界にAIを導入するとどんなことができるの?代表的なものを解説
医療業界でAIを活用できる業務のうち、代表的なものを紹介します。
(1)診断サポート
医師は患者のカルテや検査結果、本人が申告した症状などをもとに、病気を特定し診断します。しかし、患者の高齢化に伴い、確認すべき病歴や記録が多くなり、診断に時間がかかるようになります。
機械学習によってAIに多くの患者のデータを解析させれば、予測される疾患を洗い出し、診断を効率化できるでしょう。
最終的に診断するのは人間の医師ではあるものの、AIを使えばミスを防げ、診断スピードも向上します。また、経験の浅い医師であっても、AIを活用することで、一定の水準で診断できると考えられます。
(2)画像診断の精度向上
現在の医療現場では、MRI・CT・レントゲンなどさまざまな検査を行い、大量の画像データをもとに診断します。
AIの画像処理能力を活用すれば、医師の目では見逃す可能性がある小さな異変も確実に検出でき、早期発見につながります。
医師の目視による確認は技術によって精度にばらつきがありますが、AIによる画像診断はどの病院を受診しても精度は一定です。医療の地方格差の解消や医療業界全体の底上げにもつながる技術だといえるでしょう。
(3)バックオフィスの効率化
病院の受付・会計といった医療事務をAIによって効率化すれば、よりコアな業務に集中できるようになります。レセプトの入力・チェックには医師も関わっているため、工数を削減すれば、より患者の診療に時間を割ける様になります。
AIは定型的な事務処理の自動化・効率化を得意としており、大幅に負担を軽減できる可能性があるでしょう。
(4)データ解析
AIによって膨大なデータを解析することで、医療業界のさまざまな課題を洗い出し、PDCAサイクルを回して改善につなげられる可能性があります。
主な例としては、医療従事者の勤怠データを解析し業務量を調整する、手術数や外来の待ち時間などを分析し施設利用を最適化するといった取り組みがあげられます。
(5)創薬や研究開発
創薬では、効果のある化学物質の組み合わせを見つけるために、数えきれないパターンを試さなければいけません。AIであれば、膨大な組み合わせを効率的に試せます。
また、ヒトゲノムの解析でも、東京大学医科学研究所が日立製作所の協力を得て、AIを搭載したスーパーコンピューターを用いたところ、解析時間を従来と比べて80%削減できました。
さらに、医療機器の開発にもAIが利用されており、医療の進歩に大きな役割を果たしています。
(6)ロボットによる手術のサポート
AIを搭載したロボットを使用することで、的確な手術を正確に行え、患者の身体的な負担を軽減できます。
すでに多くの医療機関で実施されており、外科医不足を補う技術として注目されています。
(1)診断サポート
医師は患者のカルテや検査結果、本人が申告した症状などをもとに、病気を特定し診断します。しかし、患者の高齢化に伴い、確認すべき病歴や記録が多くなり、診断に時間がかかるようになります。
機械学習によってAIに多くの患者のデータを解析させれば、予測される疾患を洗い出し、診断を効率化できるでしょう。
最終的に診断するのは人間の医師ではあるものの、AIを使えばミスを防げ、診断スピードも向上します。また、経験の浅い医師であっても、AIを活用することで、一定の水準で診断できると考えられます。
(2)画像診断の精度向上
現在の医療現場では、MRI・CT・レントゲンなどさまざまな検査を行い、大量の画像データをもとに診断します。
AIの画像処理能力を活用すれば、医師の目では見逃す可能性がある小さな異変も確実に検出でき、早期発見につながります。
医師の目視による確認は技術によって精度にばらつきがありますが、AIによる画像診断はどの病院を受診しても精度は一定です。医療の地方格差の解消や医療業界全体の底上げにもつながる技術だといえるでしょう。
(3)バックオフィスの効率化
病院の受付・会計といった医療事務をAIによって効率化すれば、よりコアな業務に集中できるようになります。レセプトの入力・チェックには医師も関わっているため、工数を削減すれば、より患者の診療に時間を割ける様になります。
AIは定型的な事務処理の自動化・効率化を得意としており、大幅に負担を軽減できる可能性があるでしょう。
(4)データ解析
AIによって膨大なデータを解析することで、医療業界のさまざまな課題を洗い出し、PDCAサイクルを回して改善につなげられる可能性があります。
主な例としては、医療従事者の勤怠データを解析し業務量を調整する、手術数や外来の待ち時間などを分析し施設利用を最適化するといった取り組みがあげられます。
(5)創薬や研究開発
創薬では、効果のある化学物質の組み合わせを見つけるために、数えきれないパターンを試さなければいけません。AIであれば、膨大な組み合わせを効率的に試せます。
また、ヒトゲノムの解析でも、東京大学医科学研究所が日立製作所の協力を得て、AIを搭載したスーパーコンピューターを用いたところ、解析時間を従来と比べて80%削減できました。
さらに、医療機器の開発にもAIが利用されており、医療の進歩に大きな役割を果たしています。
(6)ロボットによる手術のサポート
AIを搭載したロボットを使用することで、的確な手術を正確に行え、患者の身体的な負担を軽減できます。
すでに多くの医療機関で実施されており、外科医不足を補う技術として注目されています。
いいことばかりじゃない?医療業界でAIを活用するデメリットとは
AIは医療業界のさまざまな課題を解決する優れた技術ですが、デメリットもあります。代表的なものを紹介します。
(1)データが少ない症例が不得意
AIは大量のデータから学ぶことで、正確な判断ができるようになります。そのため、データの少ない疾患については、正確性に欠けるかもしれません。
しかし、個別のAIアルゴリズムを開発して不足を補えば、データ不足による問題を解消できる可能性があります。
(2)AIの誤作動によるトラブル
AIを搭載した機器やソフト、AIそのものが誤作動した場合、誤診などによるトラブルが発生するリスクがあります。
医師をはじめとする医療従事者が適切に使用しトラブルを防ぐとともに、万が一の場合もスムーズに対応できる体制を整えておく必要があります。
(3)診断の根拠が分かりにくい
AIは学習を重ねていくため独自の思考プロセスで、診断を行います。そのため、私たち人間からすると診断の根拠が分かりにくく、信頼するのが難しいといえるでしょう。
【まとめ】
AIは、日本語では人工知能と呼ばれ、コンピューターによって情報処理や問題解決といった人間の知的な行動を代わりに行う技術です。
AIは学習を繰り返すことで、人間よりも正確でスピーディーな処理ができるようになるため、業務効率化に役立ちます。
医療業界では、人材不足などを背景にAIの導入が進んでおり、診断サポートや画像診断の精度向上などに貢献しています。
医療業界を目指すのであれば、AIなどの最先端の話題をおさえておくと、転職先の将来性を見極めやすくなります。また、面接での受け答えに役立つ可能性もあるでしょう。
医療業界に特化した転職サイトでは、医療業界で注目されている技術など転職者が知っておきたい情報を紹介している場合が多いので、ぜひ参考にしてください。
(1)データが少ない症例が不得意
AIは大量のデータから学ぶことで、正確な判断ができるようになります。そのため、データの少ない疾患については、正確性に欠けるかもしれません。
しかし、個別のAIアルゴリズムを開発して不足を補えば、データ不足による問題を解消できる可能性があります。
(2)AIの誤作動によるトラブル
AIを搭載した機器やソフト、AIそのものが誤作動した場合、誤診などによるトラブルが発生するリスクがあります。
医師をはじめとする医療従事者が適切に使用しトラブルを防ぐとともに、万が一の場合もスムーズに対応できる体制を整えておく必要があります。
(3)診断の根拠が分かりにくい
AIは学習を重ねていくため独自の思考プロセスで、診断を行います。そのため、私たち人間からすると診断の根拠が分かりにくく、信頼するのが難しいといえるでしょう。
【まとめ】
AIは、日本語では人工知能と呼ばれ、コンピューターによって情報処理や問題解決といった人間の知的な行動を代わりに行う技術です。
AIは学習を繰り返すことで、人間よりも正確でスピーディーな処理ができるようになるため、業務効率化に役立ちます。
医療業界では、人材不足などを背景にAIの導入が進んでおり、診断サポートや画像診断の精度向上などに貢献しています。
医療業界を目指すのであれば、AIなどの最先端の話題をおさえておくと、転職先の将来性を見極めやすくなります。また、面接での受け答えに役立つ可能性もあるでしょう。
医療業界に特化した転職サイトでは、医療業界で注目されている技術など転職者が知っておきたい情報を紹介している場合が多いので、ぜひ参考にしてください。
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