序論
人工知能（AI）は急速に健康と医療を変革しており、患者の結果、臨床ワークフロー、および医療システムの効率性を向上させる空前の機会を提供しています。しかし、これらの大きな可能性とともに、慎重な監督と厳格な評価を必要とする実質的なリスクも存在します。JAMAサミットでは、異なる医療と技術部門の専門家が集まり、健康ニーズに責任を持って効果的に対応するAIツールの開発、評価、規制、および監視に関する原則と方策について議論しました。
医療におけるAIの広範な範囲
医療と健康におけるAIは幅広いアプリケーションをカバーしています。臨床ツールには、敗血症早期警告システムや糖尿病網膜症スクリーニングアルゴリズムなど、患者の診断と治療に直接影響を与えるものがあります。消費者向けのモバイルヘルスアプリケーションは、個人が自身の健康を監視し管理できるようにしています。医療システムは、収益サイクル管理や予約スケジューリングなどの事業運営を最適化するためにAIを利用しています。ハイブリッドAIツールは、臨床ドキュメンテーション、診断提案、治療計画など、管理と臨床機能の両方に支援を提供します。これらの技術の多くはすでに広く採用されており、特に医療画像、外来診察の記録、モバイルヘルスにおいて、日常の医療実践に大きく浸透しています。
評価と規制の課題
採用が加速している一方で、ほとんどのAIツールの健康への影響（有益なものも有害なものも）はまだ十分に量化されていません。評価の課題は、AIの影響が特定の臨床設定、ユーザーの訓練、および人間とコンピュータのインターフェース設計に大きく依存することから生じます。さらに、多くのAIアプリケーションは、米国食品医薬品局（FDA）の規制範囲外で運用されているため、必須の安全性と有効性の評価が制限されています。既存の基準は主に安全性監視と機関の遵守（誤ったモデル出力を「幻覚」と呼ぶものの検出など）を重視していますが、これらの技術が実際に意味のある健康結果を改善するという厳密な証拠を要求するには不足しています。
AI評価と導入の進歩に必要な主要な領域
JAMAサミットでは、医療におけるAIの可能性を完全に引き出すために必要な4つの重要な優先事項が強調されました：
1. ライフサイクル全体での多利害関係者のエンゲージメント
効果的なAI導入には、初期の設計段階から医師、患者、その他の医療従事者などのエンドユーザーの参加が必要です。さらに、開発者、規制当局、医療システム間の協力が不可欠であり、ツール導入時の徹底的な現実世界での評価を促進します。
2. 評価と監視のための測定ツールの開発
新しい手法と専門知識が必要であり、伝統的な安全性チェックを超えてAIの効果を迅速に、堅固に、継続的に評価する必要があります。医療システムは、自ら行うか、患者結果や運用指標に対する影響を量化的に評価する研究に参加する能力を持つ必要があります。
3. 全国代表的なデータインフラストラクチャの作成
多様な人口とケア設定を横断する包括的なデータ共有生態系は、AIのパフォーマンスと健康影響に関する一般化可能な知識の生成を可能にします。このような環境は、学習医療システムをサポートし、さまざまな人口統計にわたる公平な利益を確保します。
4. インセンティブ構造の調整
政策レバーと市場インセンティブは、評価基準の採用を促進し、実際の成果を示すAIツールの開発を奨励するべきです。これらの措置は、より安全で効果的なAI統合に向けて体系的な変革を推進することができます。
影響と機会
AIは、健康と医療の提供のすべての側面を深く変革する可能性を秘めています。この変革は、長年にわたり医療アクセス、品質、効率の課題に対処する希少な機会を提供します。ただし、この可能性を公平かつ安全に実現するためには、AIの影響に関する迅速で堅固かつ一般化可能な証拠を生成できるエコシステムの構築が必要です。開発、評価、規制への慎重で協力的なアプローチが、AIがすべての人口に健康を向上させ、不平等を悪化させることなく新しいリスクを導入しないようにすることが求められます。
結論
JAMAサミット報告書は、AIが医療を革命化する可能性がある一方で、その影響の軌道は、包括的な評価と公平な導入のためのシステムの構築に大きく依存すると強調しています。ステークホルダーは、多分野間のパートナーシップを育成し、継続的な効果評価の方法を革新し、包括的なデータインフラストラクチャを開発し、インセンティブを再調整する必要があります。これらの協調的な戦略を通じて、AIは患者の結果を向上させ、医療の提供を最適化し、安全かつ公平に人口の健康を向上させる巨大な可能性を果たすことができます。
参考文献
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