Microsoftは医療AIの分野でさらなる進展を目指し、Mass General Brigham、University of Wisconsin School of Medicine and Public Health、およびUW Healthと提携しました。
この協力の目的は、ラジオロジーに特化した高度なマルチモーダルAIの基盤モデルや医療画像コパイロットアプリケーションを通じて、放射線科医の体験を向上させ、より良い患者の結果に貢献することです。
Microsoftとこれらの医療システムは、AIアルゴリズムおよびアプリケーションを開発、テスト、検証する予定です。
AIモデルは堅牢なMicrosoft Azure AIプラットフォーム上に構築され、広く米国の放射線科医に使用されているNuanceのPowerscribe放射線レポートプラットフォームおよびNuanceのPrecision Imaging Networkに統合されます。
医療画像は、医療業界で重要な役割を果たしています。Health Affairs Scholarの調査によると、2010年から2021年にかけて画像に対する支出は35.9%増加しました。JAMAの先行研究では、米国の医療システムが年間650億ドルを画像に費やしていると推定されています。
増加するコストに加え、医療業界は医師のバーンアウトとスタッフの不足にも直面しています。これに対応するため、多くの医療システムがAIをツールとして探求し、より正確で一貫した医療画像分析を通じて業務負担を軽減し、効率を向上させることを目指しています。
Mass General Brighamのデータサイエンス責任者であるKeith J. Dreyer氏は、「生成AIは、AI製品開発の従来の障壁を克服し、これらの技術が臨床ケアに与える影響を加速させる可能性がある」と述べています。Dreyer氏によると、Mass General Brighamの膨大なマルチモーダル縦断データ資産を活用することで、AI/MLベースのソフトウェアおよび臨床応用の開発が迅速化できるとのことです。
この取り組みの重要な目標は、AIモデルが放射線科医や他の臨床医が医療画像を効率的に解釈し、報告書を作成し、データを分析し、病気の分類を行う手助けをする方法を探ることです。
えっと、それってさ、医療AIが具体的にどうやって医師の負担を減らすの？
あと、AIが医療に使われると、どういうメリットがあるんだ？
AIは医療画像の分析を迅速かつ正確に行い、医師が診断する時間を短縮します。
これにより、医師はより多くの患者を診ることができ、負担が軽減されます。
また、AIは診断の一貫性を向上させ、ミスを減らす助けにもなります。
そうですね、ユータ。まとめると、MicrosoftはMass General Brighamやウィスコンシン大学と協力して、医療AIの進展を目指しています。
具体的には、ラジオロジーに特化したAIモデルを開発し、医療画像の分析を効率化しようとしています。これらのAIモデルはMicrosoft Azure AIプラットフォーム上に構築され、NuanceのPowerscribeに統合される予定です。
アヤカが説明した通り、AIは医療画像を迅速かつ正確に分析します。医師が診断に費やす時間を短縮し、より多くの患者を診ることができるため、医師の負担を軽減します。
加えて、AIは診断の一貫性を向上させ、ミスを減らす助けになります。このような取り組みは、医療業界全体の効率向上とコスト削減にも大きく寄与します。
今後の医療において、この技術は非常に重要な役割を果たすと考えられます。