2024年のヘルスケア・ライフサイエンスにおけるデータ＋AIの予測TOP3

注：本記事は(2024年1月25日)に公開された(Top 3 Healthcare and Life Sciences Data + AI Predictions for 2024)を機械翻訳により公開したものです。

今年は記録上最も革新的かもしれません。近年のAIの進歩は、私たちの生活や仕事のあり方を変革し始めています。また、人工知能（AI）がヘルスケアおよびライフサイエンス業界に与える潜在的影響は広範囲に及ぶと予想されます。

明確なROI（投資利益率）を実現する効果的な生成AI（生成AI）ソリューションには、大量の構造化データと非構造化データを活用することが不可欠です。しかし、ヘルスケアやライフサイエンス企業が収集、作成、管理する規制対象の機密データの量と幅には、大きな課題があります。

ヘルスケア業界だけで世界の約30%のデータがあります。そのような膨大なデータには、患者のプライバシーを最高レベルに保つという膨大な責任（および規制）と、現在進行中の人員危機などの医療および業界の難しい課題を解決するという素晴らしい機会の両方が伴います。

2024年にこれらの業界がAIをどのように利用するかについて、Snowflakeのヘルスケア＆ライフサイエンス業界のエキスパートに聞いてみました。以下に、2024年の予測をいくつか紹介します。詳細なインサイトについては、新しいレポート『Healthcare and Life Sciences Data + AI Predictions 2024』をお読みください。

1.生成AIは、医療保険会社や医療機関の業務効率改善に役立つ

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）がヘルスケアシステムとその影響に与えた大きな圧力により、保険会社とヘルスケア提供者はヘルスケアエコシステム全体でより迅速かつ効果的に患者ニーズに対応することが求められています。新しいテクノロジーの導入は、このような人員配置や運用効率の問題を解決するために不可欠です。

今年は、保険会社とプロバイダーが生成AIソリューションを導入し、人間の効率を高め、アウトカムベースのケアを改善し、運用システムとプロセスを増強します。たとえば、保険会社やヘルスケア提供者は、AIを活用したツールやソリューションを使用して、面倒な請求処理を合理化したり、退院サマリーを作成したりできます。また、これらのツールは、過去の電子健康記録データや健康データの社会的決定要因を分析し、特定の状態や集団に対する最も効果的な介入を特定するのに役立ちます。

「最良の患者ケアと患者アウトカムのためには、人間の関与が重要です。AIには代替できません。ですが、AIはヘルスケアシステム全体を効率化する上で大きな力になります。患者ケアにもっと時間をかけられるようにしてくれるのです」

Jesse Cugliotta

Snowflake ヘルスケア＆ライフサイエンスインダストリーGTMリード

2.AIとデータの活用により、ヘルスケアシステムの管理は受動型から予測型へと変わる

現在のヘルスケアには課題が山積しています。継続的なサプライチェーン管理の問題、大規模な人員危機、大きなコスト圧力により、従業員とシステムが能力の限界に達しています。昨年、米国連邦公衆衛生局長官は勧告を発表し、2027年までに保健医療セクターのエッセンシャルワーカーが300万人以上不足し、2033年までに医師がほぼ14万人不足すると予測されると警告しました。これは、病院のサプライチェーンで年間推定254億ドルの費用が過剰に使用されている間にも起こっています。これは、米国だけで病院全体の支出の30%近くを占めています。
また、ヘルスケアシステムにかかる負担も、患者治療をタイムリーに行うための障害となっており、世界中の価値とアウトカムに基づく治療の規制要件を順守することが難しくなっています。これらのシステムは、短期的ニーズと長期的なニーズの両方を予測する能力を高めなければなりません。ヘルスケア業界のリーダーは、AIや機械学習による予測分析によって、自組織の将来のアウトカムと需要に関する難問への回答を得られるようになります。

3.ヘルスケア・ライフサイエンス企業は、生成AIソリューションと大規模言語モデル（LLM）を社内で実行することにより、投資利益率（ROI）をさらに最大化する

2024年には、ライフサイエンスとヘルスケア機関向けの大規模言語モデル（LLM）を社内で開発するという決定が下されるでしょう。先進的な組織がこのアプローチを採用する理由は、データセキュリティとガバナンスだけではありません。自社およびサードパーティのデータを社内LLMソリューションで使用することで、コスト効率とスケーラビリティ、レスポンスタイムの短縮、カスタマイズと制御、長期的な持続可能性など、複数の競争優位性が得られます。

「企業は、ニーズの変化に応じて社内インフラストラクチャを拡張することもできます。また、内部でモデルを微調整できるため、改善のたびに追加コストを負担することなく、パフォーマンスを最適化できます」とCugliotta氏は述べています。

2024年も、ヘルスケアとライフサイエンスの組織にとって規制コンプライアンスの維持は不可欠であり、最優先事項となるでしょう。今年は、革新的な企業が自社内で独自のLLMを構築し、データガバナンスとセキュリティを完全にコントロールして規制コンプライアンスを確保し、エコシステム全体でより複雑なユースケースに対応するようになります。

レポート「Healthcare and Life Sciences Data + AI Predictions 2024」の全文をご覧いただくか、ウェビナーをご覧ください。