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現在、人工知能技術は、アルゴリズムとソフトウェアを用いて複雑な医療データを分析し、人間の認知能力に近似させています。そのため、AIアルゴリズムへの直接的な入力がなくても、コンピューターが直接予測を行うことが可能です。
この分野における革新は世界中で起こっています。フランスでは、科学者たちが「時系列分析」と呼ばれる技術を用いて、過去10年間の患者の入院記録を分析しています。この研究は、研究者が入院のルールを発見し、機械学習を用いて将来の入院ルールを予測できるアルゴリズムを見つけるのに役立つ可能性があります。
このデータは最終的に病院の管理者に提供され、今後 15 日間に必要な医療スタッフの「ラインナップ」を予測し、患者に「対応する」サービスをより多く提供し、患者の待ち時間を短縮し、医療スタッフの作業負荷を可能な限り合理的に調整するのに役立ちます。
脳コンピューターインターフェースの分野では、神経系の疾患や神経系の外傷により失われた発話機能やコミュニケーション機能など、人間の基本的な経験の回復に役立ちます。
キーボード、モニター、マウスを使用せずに人間の脳とコンピューター間の直接インターフェースを作成することで、筋萎縮性側索硬化症や脳卒中を患う患者の生活の質が大幅に向上します。
さらに、AIは次世代の放射線治療ツールにおいても重要な役割を果たしています。AIは、侵襲的な小さな生検サンプルではなく、「仮想生検」を通じて腫瘍全体を分析するのに役立ちます。放射線医療分野におけるAIの応用では、画像ベースのアルゴリズムを用いて腫瘍の特徴を再現することが可能です。
医薬品の研究開発において、ビッグデータを活用する人工知能システムは、適切な薬剤を迅速かつ正確に探索・選別することができます。コンピュータシミュレーションを通じて、人工知能は薬剤の活性、安全性、副作用を予測し、疾患に最適な薬剤を見つけることができます。この技術は、医薬品開発サイクルを大幅に短縮し、新薬開発コストを削減し、新薬開発の成功率を向上させるでしょう。
例えば、ある人が癌と診断された場合、インテリジェントな医薬品開発システムは患者の正常細胞と腫瘍を用いてモデルを構築し、あらゆる薬剤を試して、正常細胞に害を与えずに癌細胞を死滅させる薬剤を見つけ出します。有効な薬剤、あるいは有効な薬剤の組み合わせが見つからない場合は、癌を治癒できる新しい薬剤の開発を開始します。薬剤が病気を治癒しても副作用が残る場合、システムは適切な調整を行うことで副作用を排除しようとします。