Radar Healthcareの最高技術責任者である Mike Taylor は、ChatGPT 内にあるようなオープン AI と自然言語処理が医療と社会的ケアに与える影響を調査します。
ChatGPT は、史上最も急速に成長している消費者向けアプリケーションになりました。Reuters の最近のレポートによると、ChatGPT はサービス開始からわずか 8 週間で月間 1 億人のアクティブ ユーザーを獲得しました。
その人気が高まるにつれて、このテクノロジーが私たちの生活や仕事、さらには医療や社会保障などの公共サービスの提供方法に与える影響について、興奮と不安も高まっています。
人間が機械に取って代わられるかどうかについての議論が再び盛り上がっている。
ChatGPTは尋ねると、「AI言語モデルやその他のテクノロジーは、人間の医療専門家に代わるものとしてではなく、人間の医療専門家と一緒に使用されるべきである」と答えています。
「しかし、『…全体として、ChatGPT と同様のテクノロジーは、健康と社会的ケアに革命をもたらし、より良い成果、アクセシビリティの向上、効率の向上につながる可能性があると考えています。』
現実には、社会的ケア内およびNHS全体の人員配置レベルは史上最低であり、そのサービスに対する需要はかつてないほど高まっています。
人工知能は、その重大なギャップの一部を埋めるのに役立つ機能を備えています。もちろん、人間に取って代わるのではなく、人間を強化するものです。
ChatGPT テクノロジーの導入が医療分野では大きな進歩にはならないものの、非常に有益となる可能性がある分野があります。
たとえば、オンライン トリアージや同様のシステムは、需要を管理し、効果的なケア経路をより適切にナビゲートするためにますます利用されています。
これらのオンライン フォームのそれぞれの背後には、プロセスと応答を決定するコーディングがあります。
しかし、これらのシンプルだが重要なサービスに、自然言語を理解して応答できる人工知能がオーバーレイされると、その影響はさらに大きくなるでしょう。
私たちは、病気を診断したり薬を処方したりするテクノロジーについては考えていません。もちろん、それは非倫理的で潜在的に危険です。
しかし、この種のAIの導入により、アクセスなどの重要なプレッシャー ポイントが軽減される可能性があります。
NHS はアプリを「デジタル フロント ドア」にしたいと考えており、AI はその野望の実現に役立ちます。
自然言語処理により、デジタル主導の医療サービスがレベルアップされます。
簡単に言えば、これは機械が人間の言語を理解し、質問に答える、この記事のスペルをチェックする、薬の副作用に関する情報を共有するなどのタスクを実行できるようにするのに役立ちます。
AI は、Radar Healthcare のシステム進化に関する独自のロードマップに含まれているものです。
私たちはプラットフォームを常に進化させており、ケア プランニング ソフトウェアや電子患者記録などの他のシステムとの幅広い統合により、リアルタイムの応答、オーダーメイドのリクエスト、自動データ フィードが可能になり、最終的には成果が向上するというビジョンを掲げています。
このテクノロジーにより、より広範囲のリスクを特定できるだけでなく、より早期に特定できるため、対策を講じることが可能になります。
AI は、さまざまなシステム全体の傾向を見つけるのに役立ち、分析を通じてそれを人間の目の前に出すことができます。
また、このテクノロジーを使用すると、AI チャット ボットがあらゆる言語とアクセシビリティ レベルで解釈して応答できるため、健康格差に関する明らかな利点もあります。
社会のあらゆる領域にわたる公衆衛生情報の普及を大幅に改善するのに役立ちます。
当然のことながら、ChatGPT もこれに同意します。同社と同様のテクノロジーが将来的に医療と社会的ケアをどのように変革できると考えているかとの質問に対し、同社は次のように述べています。「…これらのテクノロジーは、個人、医療専門家、組織にパーソナライズされたアクセス可能なサポート、情報、ガイダンスを提供できます。それは健康状態の改善とケアの質の向上につながる可能性があります。」
さらに、「ChatGPT およびその他の AI 言語モデルは、場所、経済的、またはその他の障壁により医療サービスへのアクセスが制限されている個人にオンデマンドのサポートと支援を提供できます。」
これにより、健康状態の早期診断と治療、精神的健康と幸福の改善、患者の関与と満足度の向上につながる可能性があります。」
この人気のAI チャット ボットは、「医療従事者の仕事量を軽減」し、「全体的なケアの質を向上させる」ことができるとも述べています。
しかし、おそらくその最大かつ最も魅力的な機能は、大量の健康データを分析して、病気のパターン、治療効果、さらには重要な臨床研究の潜在的な候補者の特定についてのより良い洞察につながる可能性であることです。
パンデミック中、国民の健康に対するデータの洞察の重要性は明らかでした。
医療データ分析を通じて、誰が最もリスクにさらされており、新型コロナウイルス感染症からの保護を必要としているのかが特定され、その結果、史上最大規模のワクチン接種プログラムを優先するのに役立ちました。
私たちは世界規模の健康データを豊富に持つという信じられないほど幸運な立場にいますが、それを真に活用するには人工知能が必要です。
手動で分析すると、たとえ可能だったとしても、非常にコストがかかり、処理に時間がかかります。
同様に、このテクノロジーは医療と社会的ケアを変革し、挑戦するものになるだろうと私は考えています。
もちろん、医療や社会保障における人工知能の使用に疑問を抱くのは正しいことです。
私たちは、子供の頃に SF 映画で見たテクノロジーが現実になるか、それに近い時代にいます。それは、最高技術責任者である私にとってさえ、気が遠くなるようなことです。
疑いもなく、この形式のテクノロジーは倫理的かつ責任を持って使用する必要があります。
最終的には、医療と社会的ケアのデジタル変革にそれがもたらす可能性を否定することはできません。これにより、私たち全員がより長く、より健康的な生活を送ることができるようになります。
Radar Healthcare が世界中の医療機関のリスク、品質、コンプライアンスのプロセスをどのように支援しているかについて詳しくは、 www.radarhealthcare.comをご覧ください。