36 医療統計における驚異的な AI

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カレンダーアイコン更新日 ２０２２年７月１１日

by キーラン・バルダーソン

上の更新 ２０２２年７月１１日

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かつては SF の世界だったが、医療における人工知能は今では現実のものとなっている。患者の診断や治療の推奨、単調な管理業務の代替、一部の医療処置の実行に役立ちます。

次の医療統計における AI は、市場の成長、市場の活用方法、市場に対する一般および専門家の態度についてのさらなる洞察を提供します。

医療統計における最も重要な AI

これらは、2023 年に誰もが知っておく必要がある AI ヘルスケアの中核的な統計です。

ヘルスケア市場における AI は、187.95 年までに 2030 億 XNUMX 万ドルに成長すると推定されています。
医療機関の XNUMX 分の XNUMX はすでに何らかの形の AI を導入しています。
AI により、新薬発見のコストが 70% 削減される可能性があります。
アメリカ人の 60% は、プロバイダーが AI に依存していることに不快感を抱いています。
予測 AI ツールにより、入院が半減する可能性があります。

医療統計におけるAIの導入

ボーマン AI統計現在、医療における AI の利用がどの程度広く、どのように適用されているかを見てみましょう。

1. 医療機関の XNUMX 分の XNUMX は、すでに何らかの形の AI を導入しています。

(出典: Statista – AI 導入)

2021 年の時点で、調査対象となった世界中の医療機関の 19% が少なくとも 2 年間 AI モデルを導入していました。さらに 18% は AI を導入するかどうか検討中ですが、26% はまだ検討していませんでした。

2. 医療における AI の最も一般的な用途は臨床試験です。

(出典: Grand View Research – AI ヘルスケア)

世界中の医療における AI の応用のうち、臨床試験が 24.2% を占めています。これに、ロボット支援手術、コネクテッドマシン、仮想アシスタントが僅差で続きます。

3. NHS における AI アプリケーションの 34% は診断用です。

(出典: HTWorld – AI アプリケーション)

NHS AI アプリケーション

AI は医療のあらゆる側面で使用され始めており、NHS のユースケースの 34% は診断に使用されています。これには、AI を活用した画像分析、病理学、内視鏡検査が含まれます。今後、イギリスではAIが疾病の特定に大きな役割を果たすことになるだろう。

AI の XNUMX 番目に一般的な用途は自動化/サービスの効率化であり、次に人口の健康です。後者は、「大規模な患者データセットを処理する際に AI の強みを活用して、一般集団の病気の予測と予防を支援する」ことに焦点を当てています。

4. 英国のすべての脳卒中センターは、2023 年末までに AI 脳卒中診断テクノロジーを導入する予定です。

(出典: HTWorld – AI ストローク)

現在、NHS 脳卒中治療施設の 86% が AI 診断ツールを使用して、検出と治療を迅速化しています。これは年末までに 100% になるでしょう。

これは21万ポンドのAI診断基金の一部であり、肺がんを検出するための胸部X線検査のAI技術も含まれている。

5. 新しい AI テクノロジーの主なユーザーは臨床医です。

(出典: Statista – AI ユーザー)

2021 年の調査では、新しい AI テクノロジー導入の最終段階にある医療機関の 88% が、臨床医を主なユーザー、つまり患者と直接やり取りするユーザーになることを意図していることがわかりました。

さらに、初期段階の組織の 72% は、自社の AI テクノロジーを臨床医が使用することも意図していました。

6. 米国の医療専門家の 10% は、ChatGPT や Med-PaLM 2 などの生成 AI ツールを使用しています。

(出典: テブラ)

医療機関には独自の AI アプリケーションが多数ありますが、個々の専門家も一般的な AI アプリケーションを使用しています。 AI コンテンツジェネレーター ChatGPT や Med-PaLM2 など、医療上の質問に答えます。調査対象の500人のうち、1人に10人の専門家が実践しており、半数が試す予定があると回答した。

使用したことのある医療従事者の generative AI 95% が、生成された医療アドバイスの質を見て前向きな見通しを持ったと回答しました。

7. AI は、Moderna が新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) ワクチンを最適化するのに役立ちました。

（出典：フィナンシャルタイムズ）

Moderna は、20,000 個の固有の mRNA 配列でトレーニングされた AI モデルを使用して、テスト用の最初のバッチの COVID-19 ワクチンをわずか 42 日間で設計および製造できるようにしました。 AI は、創薬と臨床試験のプロセスをスピードアップする上で大きな可能性を示しています。

医療統計における金融 AI

ヘルスケアにおける AI はすでに数十億ドル規模の市場となっています。これらの財務統計では、市場シェア、将来の予測、その他の魅力的な財務データが検討されています。

8. ヘルスケアにおける AI の導入により、米国の支出が 5% から 10% 節約される可能性があります。

（出典：NBER）

AI により効率が向上し、無駄なコストが削減されます。研究によると、医療分野での導入が広がれば、200年には360億ドルから2019億ドルだった支出が大幅に削減される可能性があることが示唆されています。

9. ヘルスケア市場における AI は、187.95 年までに 2030 億 XNUMX 万ドルに成長すると推定されています。

(出典: Statista – AI ヘルスケア市場)

世界のヘルスケア市場における AI の価値は、11 年に 2021 億ドルと最後に評価され、188 年末までに 37 億ドル近くになると推定されています。これは年間複利成長率 XNUMX% です。

比較すると、教育におけるAI 市場は 20 年までに 2027 億ドルに達すると予想されています。

10. ロボット支援手術の価値は、40 年までに 2026 億ドルになる可能性があります。

(出典: ハーバードビジネスレビュー)

医療を大きく変える可能性のある 10 のアプリケーションの中で、手術用 AI ロボットの評価が最も高くなります (40 年までに 2026 億ドル)。バーチャル看護助手は 20 位 (XNUMX 億ドル) で、看護師の仕事量を解放し、労働力不足に対処します。

11. 2022 年にヘルスケア分野の AI から最も多くの収益を生み出したのは北米です。

(出典: グランドビューリサーチ)

ヘルスケアにおける AI 米国の収益

収益の観点から見ると、医療分野で AI によって生み出される収益のほとんどは米国にあります。 2022年には市場シェアが58％となり、次いでアジア太平洋地域が40.9％となった。中国とオーストラリアは、最も急速に成長している AI ヘルスケア市場の XNUMX つです。

12. ヘルスケア市場における AI は 6 社が独占しています。

(出典: グランドビューリサーチ)

ヘルスケア向け AI に関与する主要 6 企業は、IBM、NVIDIA、Nuance Communications、Microsoft、Intel、DeepMind Technologies です。これには、業界で役立つと認められたヘルスケア固有のテクノロジーと一般的な AI ソリューションが含まれます。

13. AI により、新薬の発見コストが 70% 削減される可能性があります。

(出典: Insider Intelligence、Financial Times)

創薬の初期段階は、科学文献を読んで分析し、薬物相互作用を計算してテストするという、たゆまぬプロセスです。 AI はこれの多くを自動化し、そのプロセスで数十億ドルを節約できます。これにより、医薬品の最終コストも削減される可能性があります。

AI 創薬への資金は 3,800 年から 2016 年の間に 2021% 増加しました。

14. AI は薬の投与ミスにより 16 億ドルを節約できる可能性がある。

(出典: ハーバードビジネスレビュー)

患者が受け取る薬の投与量について人間が知識に基づいた決定を下さなければならない場合、それは多大な費用がかかる結果を招く可能性があります。せいぜい、用量が高すぎると、量のコストが高くなります。最悪の場合、誤った用量を使用すると悪影響が生じ、費用のかかる矯正処置やさらなる治療が必要になる可能性があります。

15. 精密医療市場における AI は、14.5 年までに 2030 億ドルに達すると予想されています。

(出典: Grand View Research – AI Precision Medicine)

精密医療とは、病気の診断と治療の際に、遺伝子、環境、ライフスタイルの個人差を考慮に入れるヘルスケアへのアプローチです。膨大な量のデータを迅速に処理し、その過程で学習する AI の能力は、精密医療の標準化に役立ちます。

市場は1.27年に2022億35.7万ドルと評価され、年平均成長率14.53%で成長し、2030年にはXNUMX億XNUMX万ドルに達すると予想されています。

医療統計における AI に対する患者の態度

一般の人々が新しいテクノロジーを恐れるのは当然ですが、がんのスクリーニングや治療、民族的偏見の軽減のために AI に対しては依然として前向きな姿勢も一部にあります。

16. アメリカ人の 60% は、プロバイダーが AI に依存していることに不快感を抱いています。

(出典: ピューリサーチ)

アメリカ人は医療分野における AI に不快感を抱いている

米国の成人11,004人を対象とした最近の調査では、6人中10人が医療提供者がAIに依存して診断や治療法を勧めるという考えに不快感を抱いていることが判明した。これは、多くの人が AI によって成果が向上すると信じていないことが原因である可能性があります。

17. アメリカ人の 60% も、AI は健康状態を改善しないと信じています。

(出典: ピューリサーチ)

回答者の 38% は AI の使用により健康状態が改善されると確信していましたが、33% はその逆で、27% は AI が何らかの影響を与えるとは考えていませんでした。 AIの導入方法についても懸念がある。

その他の懸念としては、AI によって患者と医療提供者の関係が悪化するのではないか (57%)、患者記録のセキュリティ上のリスクになるのではないか (37%) というものがあります。

18. アメリカ人の 75% は、医療における AI の導入が早すぎると考えています。

(出典: ピューリサーチ)

多くの人々にとって、AI の概念は近年になって初めて知られるようになりました。これは、医療分野での採用が早すぎるのではないかという懸念に影響を与える可能性があります。 AI についてよく聞いている人でも、70% は依然として医療業界の動きが速すぎて、患者に対するリスクを十分に理解していないと考えています。

19. 医療分野に民族的偏見があると信じている米国成人の半数は、AI によって競争条件が平準化されると考えている。

(出典: ピューリサーチ)

この研究から得られる前向きな見通しの一つは、医療が人種的および民族的理由によって偏っていると信じる人々からもたらされる。つまり、少数民族にとってはさらに悪い結果となる。 51% は、AI を使用して意思決定を行うことで、そのバイアスが排除されると考えています。 15% は、明らかに偏見を悪化させると考えています。

20. 米国成人の 65% は、皮膚がん検査に AI が使用されることを間違いなく、またはおそらく望んでいます。

(出典: ピューリサーチ)

皮膚がん検診は一般の人々が AI が役立つと感じている分野の 55 つであり、XNUMX% が従来の検診よりも正確である可能性さえあると考えています。興味深いことに、教育を受けた若者がAIの最大の支持者である一方、教育を受けていない少数派はそのようなアプリケーションをより恐れる傾向がありました。

21. アメリカ人の 1 人に 4 人は、人間のセラピストよりも AI チャットボットと話すことを好みます。

(出典: テブラ)

最初は電話療法、次にメッセージングアプリでした。現在、人間の介入を必要とせずに、ChatGPT を含む AI チャットボットを治療に利用する人が増えています。 AI セラピーは現在非常に人気があり、アメリカ人の 40% が本物のセラピストに直接会うよりも AI セラピーを好みます。

22. 英国の成人は、AI による診断に最も関心を持っています。

(出典: iNews)

英国の成人 2,000 人を対象とした調査では、医療における AI に関する最も差し迫った懸念は、診断を行うために AI に依存していること (39%) であることが明らかになりました。医薬品の配分は27％、外科手術の強化は17％だった。

一方、26% は、最も役立つアプリケーションは健康的なライフスタイルのサポートであると考えており、次に待ち時間の短縮でした。

23. 英国の成人の 28% は、転帰改善の証拠が示されれば医療分野での AI を支持すると回答しています。

(出典: iNews)

医療分野における AI への懸念を軽減するものは何かとの質問に対し、回答者の最も高い割合 (28%) は、患者の転帰の改善の証拠を挙げました。この証拠はすでに増え始めていますが、一般向けにさらに広める必要があるかもしれません。

医療統計における AI に対する専門家の態度

にもかかわらず AIによる雇用喪失の懸念、ヘルスケア業界の人々は一般に、AI が業界にどのような利益をもたらすかについて前向きな見通しを持っています。

24. 医療リーダーの 72% が、非臨床の管理タスクをサポートする AI を信頼しています。

(出典: オプタム)

AI への信頼はそのアプリケーションに依存します。調査対象となった医療指導者の大多数は、臨床医が患者と向き合う時間を奪う非臨床の管理プロセスに AI を使用することに全員賛成している。

しかし、仮想患者ケア (41%)、診断と結果の予測 (40%)、および医用画像読影 (36%) についてはそれほど興奮していません。

25. 英国の NHS 専門家のほぼ 78% が、AI が自分の分野で役立つと信じています。

(出典: フロンティアーズ)

7,500 人を超える国民保健サービスの専門家のうち、77.79% が、AI は自分の業務分野で役立つ、または非常に役立つと回答しました。これには、医師、看護師、セラピスト、マネージャーが含まれます。

AI が自分たちの役割を完全に置き換えてしまうのではないかと懸念しているのは 10% だけです。

26. 医療経営幹部の 94% は、責任を持って AI を使用する義務があると考えています。

(出典: オプタム)

ヘルスケア業界は AI に対する世間の懸念を十分に認識しており、ヘルスケア幹部は AI を責任を持って導入することが自分たちの義務であると信じています。

27. 医療経営者の 96% は、AI が健康の公平性にとって重要であると信じています。

(出典: オプタム)

調査対象となった病院の主要幹部500人のうち、ほぼ全員が健康の公平性の目標を達成するにはAIが重要であると考えている。つまり、すべての人に公平かつ公平なサービスを提供することです。

28. ヨーロッパの放射線科医の 75% 以上が、AI アルゴリズムは患者の診断に正確であると信じています。

(出典: SpringerOpen)

ヨーロッパではすでに患者の診断に AI を使用している放射線科医の 30% のうち、大多数が結果が信頼できると感じています。 16.8% は特に信頼性が低いと考えており、7.5% はこの件について何も意見がありませんでした。

医療統計における AI の未来

AI ヘルスケアの状況は将来どのようになるのでしょうか?また、潜在的な利点についてデータは何を示していますか?

29. 予測 AI ツールにより、入院数が半減する可能性がある。

（出典：フォーブス）

Clare Medical による研究では、AI ツールを使用してどの高齢患者が「医療事故」を経験する可能性が高いかを予測することで、入院を減らすための対策を講じることができることがわかりました。これによりコストが削減され、命が救われ、他の予防不可能な緊急事態に備えて病院のベッドが解放されます。

30. AI モデルは、がん患者の生存率を 80% の精度で予測できます。

(出典:UBC)

ブリティッシュコロンビア大学の研究者は、腫瘍学者のメモをとり、患者の特徴を特定し、80% の精度でがんの生存率を予測できる AI モデルを開発しました。

これにより、医療提供者は、転帰の改善を期待して、サポートサービスを早期に紹介したり、より積極的な治療を提供したりできるようになります。

31. AI は人間の XNUMX 倍の速さで心臓発作の疑いを除外できます。

(出典:NIHR)

NIHR と英国心臓財団による最近の試みにより、心臓発作治療の効率を大幅に向上させることができました。 CoDE-ACS は、人間と比較して 99.6 倍の患者数で心臓発作を XNUMX% の精度で除外することができました。

これにより、スタッフはリスクの高い患者のケアに専念できる一方で、患者は自宅に戻されるか、代替ケアが受けられることが保証されます。

32. AI は人間と同じくらい正確に認知症の初期兆候を検出できます。

(出典: シェフィールド大学)

CognoSpeak と呼ばれる AI ツールは、患者の言語と発話パターンを分析し、従来の方法と同じ 90% の精度でアルツハイマー病を検出できます。これにより人間の医師への依存が減り、診断の速度と効率が向上する可能性があります。

33. 反事実アルゴリズムは、上位 25% の医師と同じくらい正確です。

（出典：ネイチャー・コミュニケーションズ）

AI は、患者の症状と強く相関する病気を特定する連想アルゴリズムで成功を収めています。ただし、相関関係は必ずしも因果関係を意味するとは限りません。

因果推論を使用した反事実アルゴリズムは、連想アルゴリズムを使用した場合の上位 25% の医師と比較して、上位 44% の医師と同程度の精度であることが示されました。

34. 腫瘍学と神経学は、AI ベースの精密医療を支配するでしょう。

(出典: 先行調査)

2022 年には、オンコロジー (がん診断) が精密医療市場における AI の収益シェアの 31% 以上を生み出しました。これに加えて、てんかんや認知症などの神経疾患が今後 XNUMX 年間で市場を支配すると予想されています。

35. AI ロボット手術は患者の入院期間を 20% 以上短縮できる可能性がある。

(出典: ハーバードビジネスレビュー)

整形外科手術に関する研究では、AI ロボットにより、補助のない外科医と比較して合併症が 21 倍減少したことがわかりました。これにより、手術後の患者の入院期間も XNUMX% 短縮される可能性があります。

その後の節約効果は年間 40 億ドルと推定されています。

36. AI 看護助手はメンテナンス作業を 20% 削減できる可能性がある。

(出典: ハーバードビジネスレビュー)

AI を活用した看護助手は、看護師が患者のメンテナンス業務に費やす時間を 20% 削減し、年間 20 億ドルを節約すると推定されています。この例としては、患者に質問し、症状を評価し、適切なサービスに誘導する Sensely の「Molly」チャットボットがあります。

まとめ

医療統計におけるこれらの AI は、すでに急成長を遂げている業界が今後数年間でさらに成長することを明らかにしています。患者からはいくつかの懸念がありますが、専門家は、これによりコストが削減され、人間の偏見が軽減され、患者の転帰が改善されると信じています。

研究により、AI が症状の分析と結果の予測において人間と同等またはそれ以上に正確であることが明らかになりました。これにより、患者の診断と治療が迅速化されます。

これに加えて、管理業務への AI の広範な適用により、将来的には医療がさらに効率化されるでしょう。

ソース

キーラン・バルダーソン

ジャーナリストおよびソフトウェア専門家

Keelan は XNUMX 年にわたってテクノロジーとソフトウェアをカバーしてきました。彼が実際にレビューを調べたり、数値を計算して興味深い統計を見つけたりしていることがわかります。