Google 2023/8/29 21:00:00(JST)
大規模な言語モデル（LLM）を利用した生成型AIの活用は、医療分野を変革する可能性があります。既に、私たちは医療機関と協力し、情報や文書の検索など、研究者や医療従事者の貴重な時間を割くことが多い管理や運営上の課題に取り組むAIソリューションを開発しています。4月には、Med-PaLM 2という医療向けのPaLM 2を一部の顧客に提供し、ユースケースを探索しフィードバックを共有しました。初期テスターとの密な協力により、技術の進展を遂げ、より多くの顧客とMed-PaLM 2を共有する準備が整いました。来月からは、HIPAAのコンプライアンスをサポートするMed-PaLM 2を、医療およびライフサイエンス業界のさらなる顧客にプレビューとして提供します。これは、私たちのLLMを安全かつ責任ある形で開発するための重要なステップです。
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Bayer Pharmaは、臨床試験プロセスの改善に取り組んでいます。新薬の開発は時間と費用がかかるため、アイデアから市場投入までには12〜15年かかり、10億ドル以上の費用がかかることもあります。Bayer Pharmaは、Google CloudのVertex AIやMed-PaLM 2などの生成型AIソリューションが、薬の市場投入を支援するのに役立つかどうかを探求しています。生成型AIは、研究者がデータにアクセスし、関連性を特定し、大量の研究データから可能なつながりを探索するのを支援し、臨床試験のコミュニケーションの起案や異なる言語への翻訳を自動化するなど、時間のかかる作業を効率化することができます。
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HCA Healthcareは、医療従事者の文書作成とワークフローの改善に取り組んでいます。医療提供者にとって、文書作成は時間のかかるが重要なプロセスです。HCA Healthcareは、生成型AIを使用して医師や看護師の負担を軽減するためにGoogle Cloudと協力しています。現在、HCA Healthcareは、医師と患者の会話から情報を抽出し、医療記録を作成するソリューションのパイロットを実施しています。医療従事者は、Augmedixが開発したアプリを使用して、患者訪問後に自動的にクリニカルノートの下書きを作成します。医師はノートを確認し、最終的な修正を行い、リアルタイムで電子健康記録（EHR）に転送します。これにより、手動入力や口述の必要性がなくなり、医療従事者は患者ケアに集中する時間を確保できます。
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MEDITECHは、電子健康記録の検索と要約を容易にする取り組みを行っています。医療従事者は、ケアを提供するために電子健康記録に頼っていますが、医療記録は複雑であり、患者データは複数のシステムに分散しているため、必要な情報にアクセスすることが困難です。MEDITECHは、AI技術を活用して、EHRでの検索と要約の体験を向上させる取り組みを既に行っています。彼らは、異なるソースから情報をまとめ上げ、患者の記録の縦断的なビューを作成するためにこの技術を活用したいと考えています。また、Med-PaLM 2を活用して、医療従事者が患者の経歴をより深く理解することも検討しています。AIシステムが臨床文書の生成（退院要約や看護交代要約など）を自動化することで、医療従事者の時間を節約し、ケアの効率を向上させる可能性についても期待しています。
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(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：How 3 healthcare organizations are using generative AI.