AIを活用して「上位者を優先する」問題を解決する

(ダン・トリ) - 人工知能は、特に低所得国や中所得国において、ヘルスケアや遠隔医療に大きな可能性をもたらしています。

テクノロジー、人工知能（AI）、そしてビッグデータは多くの産業の未来を大きく変えつつあり、 ヘルスケアは有望な分野として台頭しています。ベトナム・ヘルスケア・フォーラム2025では、専門家たちが医療診断と治療におけるAIとビッグデータの可能性と課題について議論しました。

「医療診断と治療におけるビッグデータと人工知能」をテーマとしたフォーラムは、ベトナム科学者専門家協会（AVSE Global）と第108軍中央病院の共催で7月21〜22日に開催された。

このイベントでは、ベトナムの医療の質を向上させるために、国内外の第一線の専門家が集まり、ビジョンと経験を共有します。

AI：ヘルスケアの新時代を切り開く

国際結核・肺疾患連合会長であり、ニューサウスウェールズ大学（オーストラリア）の教授であるガイ・マークス教授は、特にベトナムのような低・中所得国における世界的な健康の固有の課題に AI と先進技術がどのように対処できるかについて洞察を提供しました。

フォーラムに出席した国際結核・肺疾患連合会長、ニューサウスウェールズ大学教授のガイ・マークス教授（写真：組織委員会）。

「19世紀の伝統的な医療管理手法は時代遅れになりつつあり、それが今日の医療提供を複雑化させています」とマークス教授は述べ、21世紀の医療における3つの主要な複雑さを指摘しました。

人間の生物学: 人体は完全な科学的説明が不可能な複雑なシステムです。

環境：環境には多くの病原体や有害物質が存在し、ほとんどの病気は人間の生物学的機能と環境の複雑な相互作用の結果として生じます。

医療介入: 現代医学には、診断と治療を極めて複雑にする複雑な介入 (薬理学的、外科的、心理学的、非薬理学的) があります。

「専門化、中央集権化（患者が専門医にアクセスしにくくなり、大病院に行く必要が生じる）、ガイドラインやプロトコル（長すぎる、あるいは単純すぎることが多い）、教育研修（知識が絶えず変化し、スタッフの離職率が高い）といった従来のアプローチの限界が、現在の医療に困難をもたらしている」とマークス教授は強調した。

「一方、従来の病院はリスクが高く、費用がかかり、患者の居住地から遠い場合が多いため、人間中心の新しいアプローチが必要であり、テクノロジーはそれを実現できるようになりました。」

今日、先進技術は医療の新たな時代を切り開きつつあり、ポイントオブケア検査（PoC）プラットフォームと遠隔画像レポートが重要な役割を果たしています。特に、AIを活用した画像読影機能を備えた超ポータブルX線装置は、結核診断において放射線科医よりも優れた診断性能を示すことが示されています。

「高速インターネット、Wi-Fi、そして接続デバイスを活用した交通と通信の発展により、クラウド上でのコンピューティング能力とデータベースの展開が可能になり、遠隔地の人々も情報とテクノロジーにアクセスできるようになりました。ドローンを使えば、患者の検体や薬剤を容易に輸送することも可能です。高品質な臨床試験データは、多くの場合匿名化されて提供されますが、個別化治療や高度な分析には不可欠です」とマークス教授は述べています。

彼によると、臨床意思決定支援システム（CDSS）は、患者データと医学的知識に基づいて管理に関する推奨事項を提供する強力なツールです。特に、人工知能と機械学習は、構造化された患者データの収集と整理、大規模な臨床試験データセットからの情報の抽出と統合、そして臨床医への意思決定支援において重要な役割を果たすでしょう。

マークス教授は、患者の自宅近くにいるかかりつけ医を基盤とし、CDSSとAIによる推奨に基づいた、人間中心の新しい医療モデルを構想しています。このアプローチは、より優れた医療判断、最適な患者アウトカム、資源と抗生物質の無駄の削減、そして最前線の医療従事者のキャパシティ向上を実現すると期待されています。

ベトナムの医療におけるAIの可能性

円卓討論会では、第一線の専門家たちがベトナムの医療の将来における AI の役割について深く掘り下げました。

フランス、パリのコーチン病院呼吸器内科機能探索科長、ディン・スアン・アン・トゥアン教授は次のように述べています。「人間の健康、生理、脳、精神、そして環境の複雑さは、医療を極めて困難にし、治療において個別化を必要とする要因となっています。しかし、AIは人間には不可能な大量の情報を処理することで、この複雑さを解決するのに役立ちます。」

バイオメディカルセンター（VinBigData）所長のヴォ・シ・ナム博士も同様の見解を示し、次のように明言しました。「ビッグ言語モデルは、ビッグデータ処理とフォローアップケアにおける重要なポイントを解決できます。機械学習とビッグ言語モデルは確率に基づいて動作し、最も高い確率の結果を選択しますが、必ずしも多数決が正しいとは限りません。」

したがって、人間は常に中心にいて、AI の結果をコントロールし、人間と同様に AI も間違える可能性があることを常に念頭に置く必要があります。

専門家は、ヘルスケアにおける AI やその他のテクノロジーは人々に役立つものでなければならないことに同意しています (図: Base)。

N2N AI（オーストラリア）のCEO、デビッド・グエン氏は、IBM Watsonの失敗体験を語った。医師の代替を謳った医療AIプロジェクトは、入力データが「生」だったために失敗に終わった。グエン氏は、「AIは医師の意思決定をより迅速かつ効果的に支援するシステムであり、医師に取って代わるものではありません。医師は、正確性を確保し、望ましい方向に進むために、厳格な検証手順を踏む必要があります」と述べた。

ガイ・マークス教授は、病院の過負荷軽減と予防医療における AI の役割について、目標は病院をなくすことではなく、本当に複雑で困難な症例のみに病院を確保することであると明言しました。

オーストラリアでは、かつて病院で行われていた多くのサービスが今では病院外に移され、患者は病院でしか受けられないサービスを本当に必要とする時だけ病院に行くようになっていると彼は述べた。AIは、患者が実際に患者になる前から、個別化されたケアの提供を支援することができるようになった。しかし、この重要な変化を実現することは、文化的な要因のために容易ではない。

少将、第108軍中央病院院長のレ・フー・ソン教授と専門家らがベトナムの医療分野におけるAIの可能性について議論した（写真：組織委員会）。

第108中央軍病院院長のレ・フー・ソン少将教授は次のように指摘した。「ベトナムでは『上位の病院を好む』という文化が医療過多を引き起こしており、多くの患者が医師に他の様々な検査を依頼したいと考えている。AIが医療管理の効率化とスマート化に貢献し、特に遠隔医療を支援することで最前線の病院の過負荷を回避できることを期待している。」

議論の締めくくりとして、ディン・スアン・アン・トゥアン教授は、特に人体と環境の複雑さに対処する上で、AIは人間の健康とベトナムの医療部門を改善するための実現可能な解決策であると強調しました。

彼は、将来、医師が病気の治療だけでなく健康維持にも貢献し、AIが病気の予防に最適な方法を見つける上で重要な役割を果たすようになることを期待していると述べた。これは、人々がより長く生きるだけでなく、より健康に暮らすことにも役立つだろう。

AIは大きな可能性を秘めているものの、ベトナムの医療システムへの応用は依然として多くの課題に直面しています。最大の課題の一つはデータです。AIが効果的に機能するには、大規模で高品質かつ同期されたデータソースが必要です。しかし、ベトナムでは医療データが断片化され標準化されていないことが多く、患者情報のセキュリティも大きな課題となっています。

さらに、インターネットは普及しているものの、複雑なAIシステムを運用するには、強力なコンピュータインフラと、特に遠隔地における安定した安全な接続が必要です。加えて、法的枠組みにおいて、データの所有権、安全基準、そして医療におけるAI製品の有効性を明確にする必要があります。

最後に、トレーニングと人材育成の問題について言えば、ベトナムには、AIソリューションを効果的かつ安全に開発、展開するために、AIに精通しているだけでなく、医学に関する幅広い知識も備えた専門家のチームが必要です。

出典: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm