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医療AIのメリットとデメリット、医療機関の導入率は?

医療AIのメリットとデメリット

医療AIとは?

医療AIとは、人工知能(AI)技術を医療分野に活用することを指します。医療現場での課題解決や医療の質の向上を目指して、さまざまな取り組みが行われています。

主な活用領域は以下の通りです。

画像診断支援

AIが医用画像(CT、MRI、内視鏡画像など)を解析し、病変の検出や疾患の診断をサポートします。医師の見落としリスクを低減し、診断精度の向上が期待されています。

診断・治療支援

AIが患者の症状や検査データから疾患を推定し、適切な治療法を提案します。医師の判断を支援することで、的確な診断と治療の選択を可能にします。

医薬品開発

AIが新薬候補物質を探索したり、臨床試験のデータを解析したりすることで、創薬プロセスの効率化が期待されています。

ゲノム医療

AIが遺伝子情報を解析し、個人に最適な治療法や予防策を提案することが可能になると考えられています。

介護・認知症支援

AIが高齢者の行動パターンを分析し、認知症の早期発見や介護の負担軽減に役立つと期待されています。

手術支援

AIが手術中の医用画像を解析し、手術のナビゲーションを行うことで、手術の精度向上と安全性の確保が期待されています。

AI医療機器製品

具体的に、AI医療機器とはどのようなものがあるのでしょうか?

大腸内視鏡画像解析AI「EndoBRAIN」(サイバネットシステム)
大腸ポリープの良悪性の自動判定を支援します。

AI創薬プラットフォーム「Insilico Medicine」
AIにより新薬候補化合物を設計し、動物実験やヒト治験に進めています。

「MOLCURE」(株式会社モルキュア)
リード化合物探索にAIを活用し、製薬企業と提携して実用化を進めています。

次世代治療提案AI「Cubec」
患者データからAIが最適な治療方針を提案し、医師の意思決定を支援します。

医療AIの導入率

医療分野におけるAIの導入は徐々に進んでいますが、まだ導入率は低い水準にあります。

2022年時点で、医療機関のAI導入率は約20%程度と推測されています。

大学病院や大規模病院ではAI導入が比較的進んでいるが、中小病院や診療所ではAI導入が遅れています。考えられる理由として、電子カルテの普及率は2020年時点で一般病院約57%、診療所約15%という点で、AIの基盤となるシステムの整備が課題となっているのかも知れません。

2023年3月時点で、日本で承認されたAI医療機器は20件程度にとどまっています。

理由としては、承認審査に時間がかかること、保険適用が進んでいないことが普及の障壁となっていると考えられます。

AI医療機器導入の課題として、以下があげられます。

  • AI導入のコストや費用対効果が不明確
  • AIの信頼性や透明性への不安
  • データ収集や共有基盤の未整備
  • プライバシー保護の課題

医療は命にかかわってくることなので、AIのような新しい技術の導入には慎重にならざるをえません。

政府は「AI戦略2019」「AI戦略2022」などを策定し、医療分野でのAI活用を推進していますが、課題解決に向けてさらなる取り組みが必要とされています。

 

医療AIのメリット

医療現場でAIを活用することには、以下のようなメリットがあります。

業務の効率化・コスト削減
AIによる画像診断や症状チェックなどで、医師の業務負担が軽減される
膨大な患者データの解析が可能になり、新薬開発などのプロセスが効率化
人手不足の医療現場において、AIが一部の業務を代替することでコスト削減が期待できる

診断精度の向上
AIは人間の見落としリスクを軽減し、より正確な診断が可能になる
医師とAIによるダブルチェックで、重要な症状の見逃しを防げる

医療従事者の負担軽減
AIが診断や検査の一部を担うことで、医師や看護師の業務負担が軽減される
24時間体制の医療が可能になり、従事者の過剰な労働を防げる

医療の地域格差是正
AIを活用することで、地域による医療格差が解消される可能性がある

新しい治療法の発見
膨大なデータから、新しい治療法や医療過程の最適化が見つかる可能性がある

医療AIの活用により、業務効率化、コスト削減、診断精度の向上、医療従事者の負担軽減などのメリットが期待できます。しかし同時に、プライバシー保護やAIの信頼性確保など、デメリットや課題もあることに留意が必要です。

医療AIのデメリット

医療分野におけるAIの活用には以下のようなデメリットがあります。

データの不足

AIはデータから学習するため、学習用のデータが不足していると正確な判断ができません。
希少疾患や新しい症例に対しては、過去のデータが少ないためAIの精度が低下する可能性があります。

ブラックボックス化

ディープラーニングの仕組みがブラックボックス化しているため、AIの判断根拠が不透明になる恐れがあります。医療AIに関する法的責任の所在がどうなるのかが不明です。AIが暴走した場合に、その原因を特定するのが難しくなります。

AIへの過度な依存

AIの判断に医師が過度に依存してしまうと、医師の経験や知見が生かされなくなる可能性があります。AIは人間の常識や倫理観を持っていないため、人間の判断が必要不可欠です。

セキュリティリスク

医療データは機密性が高いため、AIシステムへの不正アクセスによるデータ漏洩のリスクがあります。
AIシステムの誤作動により、誤った診断や治療が行われる可能性があります。

コスト面の課題

大量の学習データを収集・整理するためのコストが膨大になる可能性があります。
AIシステムの導入・運用には多額の初期投資が必要となります。