AIの医療領域への活用事例、簡単なモデルの作り方をご紹介
自動翻訳やお掃除ロボットなど、AIはわたしたちの生活の一部になりつつあります。 AIの活用領域は年々広がってきており、近年は医療分野での活用も進んでいます。 かなり繊細で高度な技術が要求される分野のため、どこにAIが活用できるのかイメージできない方も多いかもしれません。 実は、診察データの収集・分析から新薬開発まで、AIでできることは無限大にあるのです。 本記事では、医療分野でAIがどのような役割を担っているのか、実際の導入事例を元に解説します。 また、AIを活用するメリット・デメリットもまとめているため、AIで医療の課題を解決したい方は参考にしてみてください。

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AIの医療領域への活用事例
AI(人工知能)とは、人間の脳の働きを機械で再現する仕組みのことをいいます。
言葉を理解する、考えるといった行動を機械でできるようにしたもの、とも言い換えられるでしょう。
具体的には、機械にデータを読み込ませる「学習」を行います。
学習させたデータを元に、「アルゴリズム」と呼ばれる、どのようなルールでアウトプットを出すかを決めます。
アルゴリズムができたらデータを学習させ、求めるアウトプットが出てくるか調整し、現場に導入するという流れです。
医療現場にAIが導入されている背景には、医療現場の人手不足が挙げられます。
医療現場では、症状の診断、治療法、処方する薬など、日々多くの判断が求められます。
これらの判断を正確に下すには多くの知識と経験が必要なため、医療現場は常に人材が不足しています。
加えて、現在の医療従事者の業務負担を軽減する狙いもあり、医療にAIが導入され始めているのです。AI活用が期待される医療分野とは
医療現場で、特にAIの活用が期待されているのは4つの分野です。・医療データの収集・活用
・医療現場の業務効率化
・医療の質の向上
・患者の負担軽減と情報提供AIは膨大なデータを収集し、それらデータを分析することが得意です。
人間の記憶容量には限界がありますが、AIなら過去数十年のデータを蓄積することができます。
複数のデータを組み合わせて何が読み取れるのか、膨大なデータの分析は機械だからこそできる点です。
また、医療現場のどこに無駄があるのかを発見し、業務効率化を進めることも可能です。
AIなら一時の業務改善のみならず、業務工程や働く社員が変わっても中長期にわたって業務効率化ができます。
具体的にどのように活用されているのか、活用事例を見ていきましょう。臨床診断への活用
データの収集・分析が得意という特性を活かし、AIを臨床診断に活用する動きが進んでいます。
臨床診断とは、簡単にいうと症状を診断して病名を診断することです。
AIなら、人が見逃してしまいがちなわずかな異常も発見しやすくなるため、初期症状の見落としや診断ミス防止に活用されています。
さらに、病名や症状のデータを繰り返し学習することで、診断すればするほど精度の向上も見込めます。
臨床診断は医師の知識や経験に頼る面が大きく、常に人手不足で一人一人の業務負担も大きいです。
AIが臨床診断に活用できれば、初診はAIに任せ、人が最終的な診断を行うといった形で負担も軽減できます。AI搭載ロボットの活用
外科手術は命に直結するため、医療分野の中でもAI活用があまり進んでいない領域です。
ですが深刻な医師不足解消のため、AI搭載の機械による外科手術も徐々に増えてきています。
とはいえ現在導入されているのは、全自動で手術を行うAIではありません。AIが搭載された機械を、人が遠隔操作するタイプです。
そのため「手術支援ロボット」とも呼ばれており、「ダビンチ」や「ROSA」などが代表例です。
AIを手術に活用するメリットは、人手不足解消だけではありません。
より細かく精密な操作ができるため、AIによる手術は切開が最小限で出血量が少ないといわれています。
手術の痕も目立ちづらく術後の痛みも軽減できる上、スピーディで患者の負担が少ないなどのメリットもあります。画像診断への活用
X線やレントゲン画像を元に診断を行うことを、画像診断といいます。
画像診断は、AI活用が最も早かった医療分野の1つです。
外科手術へのAI導入よりもハードルが低く、現在も多くの医療現場で導入されています。
AIを導入することで、画像の自動撮影、病名の提案、異常箇所の検出などが可能です。
正常な状態と異常がある状態の画像をAIに学習させることで、異常部分を発見できるようになります。
これにより、病気の見逃し防止と早期発見、医者の作業削減などのメリットもあります。カルテ解析への活用
カルテといえば紙のカルテが一般的ですが、近年「電子カルテ」の導入が進んでいます。
「電子カルテ」とは、パソコンやタブレットを使って作成されたカルテのことです。
紙のカルテは保管場所のスペースコストがかかりますが、電子カルテは保管スペースが必要ありません。
手書きによる誤読も防止でき、必要な情報をデータベースからいつでも参照できます。
電子カルテに記載された文字をAIが解析することで、処方箋の作成時間削減や、待ち時間の削減も可能です。診療器具への活用
医療器具自体にAIを取り入れるといった活用方法もあります。具体例としては、自動採血ロボットがあげられます。
静脈が目視確認できない、注射針がうまく刺さらないなど、採血をやり直した経験がある方も多いのではないでしょうか。
採血のやり直しには工数がかかる上、失敗が続いた場合、炎症や感染症を引き起こすリスクもあります。
ですが、AIを搭載した自動採血ロボットならスムーズで高精度な採血が可能です。
AIが画像認識で血管の位置、太さを正確に識別することで、採血を高確立で成功させることができます。
一度で採血が成功すれば、医療現場の負担だけでなく患者側の負担軽減も期待できます。レセプトの自動作成
医療現場の業務負担を軽減する取り組みとして、AIによるレセプト自動作成があります。
レセプトとは、医療費のレシートのようなものです。日本では、健康保険組合といったなんらかの公的医療保険に加入する義務があります。
公的医療保険に加入していれば、医療費の7割は国が負担してくれます。
7割の医療費は自動で医療機関に振り込まれるわけではなく、「審査支払機関」に請求する必要があります。
レセプトは、この7割の負担金額を「審査支払機関」に請求するためのものです。
レセプトは医療事務のスタッフが作成しますが、1ヶ月で数千件の作成が必要な場合もあり、負担は計り知れません。
AIなら、レセプトを自動で作成することができ、医療事務スタッフの負担を大幅に軽減できます。
さらに、レセプトで得られたデータをAIの学習に活用できるため、一石二鳥の取り組みです。自動問診システム
診察までの待ち時間が長すぎて疲れたり、時間がとれなくて病院に行けなかったという経験はないでしょうか。
こうした問題を解決する方法として、AIによる自動問診システムがあります。
自動問診では、病院に行かずとも好きな場所からスマホで問診を受けることが可能です。
この「デジタル問診票」は、待ち時間を短縮できる以外にも様々なメリットがあります。
デジタル問診票の場合、患者や症状ごとに最適な質問を自動生成することが可能です。
患者が回答した症状によって次の質問内容を変更できるため、紙の問診票よりも詳しく質問できます。
さらに、問診結果をAIが医師用語に変換してくれるため、診察前にカルテが8割方完成するのです。
自動問診システムは患者の待ち時間を減らせる上、医師側の負担も大幅に軽減できます。症状診断システム
上記の自動問診システムと関連し、AIが症状から病名を診断してくれるシステムもあります。
いくつかの質問に答えるだけで、関連する病気や対処法を提案してくれるのです。
診断した症状に適切な診療科はどこなのか、近くだとどの病院に行けばいいのかなども調べられます。
病院に行くかどうか悩む症状の場合や、何科に行けばいいのかわからない場合などに特に有効です。新薬の開発
新薬の開発は平均10年はかかるといわれており、膨大な時間と費用がかかります。
ですが、新薬開発にAIを導入することで、開発期間の短縮や大幅なコスト削減に繋がる可能性があるのです。
AIを活用した新薬開発は、「AI創薬」とも呼ばれています。
AI創薬のメリットは、膨大なデータを組み合わせ、最適な組み合わせを見つけられる点です。
新薬開発では、薬の標的となる体内のタンパク質を見つけ、新薬候補となる「リード化合物」を見つける流れになります。
リード化合物とは、身体の特定の調整機能に作用する化合物のことです。
タンパク質とリード化合物の組み合わせは無限大にあり、人の手で一つ一つ組み合わせていくのはかなりの時間がかかります。
AIなら、データを元に最適な組み合わせを絞り込めるため、創薬プロセスを大幅に短縮できるのです。
新薬候補となる分子設計にかかる時間を10分の1に短縮した事例もあり、今後の新薬開発への大きな貢献が期待されています。 -
AIを医療で活用するなら「MatrixFlow」
医療分野でAIを活用するなら、「MatrixFlow」の導入がおすすめです。
MatrixFlowは、課題に合わせて自由にAIを構築できるプラットフォームサービスです。
AIをつくるには通常プログラミングが必須ですが、MatrixFlowはプログラミングなしでつくれます。
イメージしやすいよう、MatrixFlowでのAI構築の流れを簡単にまとめました。1.プロジェクトを作成する
2.データを取り込む
3.データの前処理をする
4.AIの設計図「レシピ」をつくる
5.AIにデータを学習・結果を確認するAIの構築は、MatrixFlowの管理画面上で行います。
実際のAI構築は手順4で行いますが、先にプロジェクト(ファイル)を作成してデータを取り込みます。
プロジェクト作成時、「テンプレートを使用してAIを構築する」か「自分でAIを構築する」かを選びます。
AIが作成できるテンプレートも豊富にあるため、テンプレートからつくることも一から自分で作ることも可能です。
選択が終わったら、プロジェクトにデータをアップロードします。
AI構築でデータがそのまま使用できる場合は少なく、「前処理」と呼ばれる工程が必要です。
前処理は、AIがデータを取り込めるよう形式をそろえたり、データの欠けを補う作業をいいます。
通常は手作業で地道に前処理を行いますが、MatrixFlowはボタン1つで前処理が可能です。
前処理が完了したら、いよいよAI構築です。
テンプレートの場合はAIで何をしたいか選び、処理単位のブロック同士を線でつなぎます。これでAI構築はほとんど終わりました。
最後にテストデータを取り込んで「学習を実行する」をクリックし、出力された結果を確認します。
想定通りの結果が出た場合は成功、ズレがある場合は調整を繰り返します。
以上がAI構築・導入までの流れです。詳しくはぜひお問い合わせください。
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Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介!
企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か?」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します!
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テキストマイニングやり方入門編、実活用例をご紹介
アンケートやSNS投稿などの膨大なデータから、顧客ニーズの把握や将来の予測ができるということで、近年注目されているテキストマイニング。本記事では、そのテキストマイニングの概要や活用事例、やり方を紹介します。
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AIを活用した在庫管理とは?メリットや導入方法、事例を紹介
在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。
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売上予測にAIを活用するメリット7点!やり方・導入事例を紹介
「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。
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AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは?簡単にできる加工方法をご紹介
業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。
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AI・機械学習を用いた画像分類とは?その方法、実活用例を徹底解説
AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1. パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2. バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3. 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4. 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5. 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6. 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7. Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8. マグロの検品業務への画像認識AI活用 9. ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像(動画)データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。
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製造業でのAIによる需要予測の活用事例
製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。
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時系列予測でコールセンターの業務効率化
コールセンターの業務効率化を、AIを活用した時系列予測を用いて、解決します。 日々の入電(問い合わせ)数から対応するオペレーター数を適切に配置することで、コストの削減と業務の効率化に繋がります。
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SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する
SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。