シンガポールは新しいAI研究センターで「実用的な」医療の画期的な進歩を模索
新しい研究施設は、メンタルヘルスやがん検診を含む 4 つの臨床分野に AI 開発の取り組みを集中させます。
シンガポールは、メンタルヘルス、高齢者の虚弱性、がん検診を含む 4 つの臨床分野に特に焦点を当て、人工知能 (AI) の助けを借りて医療の進歩を明らかにすることを目指しています。
シンガポールの南洋工科大学（NTU）とナショナル・ヘルスケア・グループ（NHG）の共同声明によると、AIイノベーションと医療における実用化の間の「ギャップを埋める」ために、新しいAI医療センターが設立されたという。
この施設はNTUのリー・コンチアン医科大学が主導し、その研究取り組みは公衆衛生政策をサポートするだけでなく、患者ケアの「革命」を目指している。これらは、AI を活用したヘルスケア製品とサービスを推進するための国の第 2 の国家 AI 戦略に沿ったものです。
新しいセンターには100人以上の研究者と臨床医が収容され、イェール大学医学部やオリンパス・シンガポールを含む国内外の学術および産業界のパートナーが集まる。これらの組織は、コンピューター工学、データ分析、社会科学と倫理など、さまざまな分野にわたる研究に参加します。
シンガポールは医療における「AIの安全な成長」のための強固な基盤を提供しているが、技術開発と実際の臨床応用との間のギャップを埋めるにはさらなる努力が必要であると、新センターの共同所長であり、リー・コンチアン医学部長。
「分野にわたる当社の独自の学際的研究により、AI ソリューションは革新的なだけでなく、アクセスしやすく、手頃な価格で、スケーラブルであることが保証されます」と Sung 氏は述べています。
医療専門家が自然かつ直観的な方法で使用できる人間中心の AI システムを構築するには、人間と機械の相互作用を促進することが重要であると、同センターの共同所長兼上級副学部長兼能力構築担当副社長のミャオ・チュン・ヤン氏は述べた。 NTU のコンピューティング & データ サイエンス大学。 AI アプリケーションが確実に採用され、影響力を持つようにすることについて、ミャオ氏は説明しました。
「AIの本当の試練は、病院、診療所、地域社会へのAIの導入が患者や国民の健康にどのような影響を与えるかだ」とNHGの研究医療委員会グループ委員長のベンジャミン・シート氏は述べた。 「私たちはその影響と価値を現実世界の環境で確認したいと考えています。」
「研究と発見を強化し、患者の転帰を改善することに加えて、AIは人間が人間であるためのより多くの余地を生み出すだろう」とエール大学医学部の生物医学情報学副学部長で学部長を務めるワルデマー・フォン・ツェットヴィッツ・ルシラ・オノ・マシャド氏は付け加えた。生物医療情報学とデータサイエンスの学士。 「文書化プロセスと医療の機械的側面を自動化することで、AI は臨床医と患者の間で話を聞き、対話する時間を増やすことができます。」
NTU と NHG によると、生成 AI (gen AI) や機械学習を含むヘルスケアにおける AI の導入は、診断と治療においてすでに大きな進歩を遂げています。彼らは、例えば胸部X線写真、マンモグラム、脳CTスキャンの異常を検出するためにAIが使用されていると指摘した。 SELENA+2 などの深層学習モデルは、糖尿病性網膜症の検出にも使用されます。
こうした進歩にもかかわらず、シンガポールの臨床現場での AI の導入は他の業界に比べて遅れている、とシンガポールの 2 つの組織は指摘しました。彼らは、新しいセンターを通じて、患者の転帰改善におけるAIの有効性を証明するための臨床データの欠如や、AIの倫理的および法的側面をめぐる不確実性など、医療へのAIの完全な統合を妨げている課題に対処したいと考えている。 。
この施設では、AI シミュレーションと導入研究が実行され、医療専門家が AI ツールを実際の環境に導入する前にテストできるようになります。
NTUとNHGによると、同センターはGPUシステムを備えており、データのプライバシーを守りながらAIや機械学習のアプリケーションを高速化するための研究も行うという。
「この研究は、地域の医療システムの特定のニーズに対処することに重点を置き、AIを臨床ワークフローに効果的に統合する方法について重要な洞察を提供するでしょう」と彼らは付け加えた。
シンガポールのデジタル開発情報省担当上級大臣タン・キアット・ハウ氏は、シンガポールは「トレードオフについて明確な目で」維持し、マイナス面を最小限に抑えるために積極的に取り組んでいる一方で、制約を克服するためにテクノロジーの利用を受け入れることを検討していると述べた。打ち上げで。
この「実用的な」アプローチにより、同国ではコンピュータやインターネットにまたがる汎用技術の利用がもたらされたとタン氏は述べた。 「私たちは、近年急速な進歩を遂げているAI、特に生成AIの分野に対して、同じ態度とアプローチを採用しています」と同氏は述べた。
同氏は、今や誇大広告を超えたAIを巡る業界の議論を指摘し、投資収益率を重視することでより実行可能なビジネスモデルが促進されており、それがなければ持続可能なAIエコシステムを確立するのは難しいだろうと指摘した。
同氏はさらに、医療における AI の役割を強調し、テクノロジーによって治療における発見が大幅に加速されました。
「たとえば、数十万のタンパク質の構造を理解するのに半世紀かかりました。AlphaFold などの AI ツールを使用して、科学者はわずか数年で 6 億以上のタンパク質の構造と相互作用を予測しました」と Tan 氏は述べています。 「これは創薬に革命をもたらしましたが、私たちはこの分野での AI 応用の可能性の表面をなぞっただけです。
AIはまた、世界的な人口高齢化に伴い今後も増加し続ける労働力不足や医療費の増加に関連する課題にも対処できると同氏は述べた。