医療における人工知能とは、人工知能（AI）を医療・ヘルスケアデータに応用することを指し、疾患診断、治療計画、患者モニタリング、医薬品開発、臨床意思決定支援システムなどの領域を含む。機械学習および深層学習の技術を活用することで、AIシステムは膨大な量の臨床情報を分析し、パターンを特定し、臨床医がより正確かつ迅速な意思決定を行うのを支援できる。医療へのAI統合は、患者の転帰改善、管理業務の負担軽減、医学研究の加速をもたらす可能性を秘めているが、同時に対処すべき重大な倫理的、技術的、規制上の課題も導入する。
医療におけるAIの使用は、データプライバシー、特定の臨床業務の自動化、既存のアルゴリズムバイアスの増幅に関する懸念を引き起こしている。患者、医療専門家、一般市民がAIを含むケアにおける信頼と共感をどのように認識するかを調査した研究があり、多くが透明性と人間による監視の必要性を強調している。AIツールが普及するにつれ、医療システムは公平かつ安全な実装を確保するために、革新と保護策のバランスを取る必要がある。
疾患診断
疾患の正確かつ早期の診断は、医療における課題であり続けている。医学的状態とその症状を認識することは複雑な問題であり、多くの場合、複数の情報源からの情報を統合する必要がある。AIはデータ処理能力を通じて臨床医を支援し、時間を節約し、正確性を向上させることができる。機械学習の使用を通じて、AIは大量の電子健康記録（EHR）を分析することで、医師の患者診断を大幅に支援できる。例えば、AIは多数の類似症例と潜在的な治療法を検討することで、アルツハイマー病や認知症の早期予測に役立つことができる。
2023年には、Redditのr/AskDocsに投稿された医学的質問に対するChatGPT生成の回答が、医師による回答よりも満足度が高いと報告する研究が発表された。評価者は585件の評価のうち78.6%でChatGPTの回答を医師の回答よりも好み、質と共感の点で優れていると評価した。著者らは、これらはオンラインフォーラムから取られた孤立した質問であり、確立された患者・医師関係の文脈ではないと指摘した。さらに、回答は医学的情報の正確性に基づいて採点されておらず、実験が適切に盲検化されておらず、評価者が研究の共著者であると主張する者もいた。
数億人の患者を含むこともある大規模な医療関連データウェアハウスが、AIモデルのトレーニングデータとして使用されてきた。PLOS Oneに掲載された2025年のメタ分析では、虫歯検出のためのAIアルゴリズムの使用が臨床的に正当であると判明し、AI支援診断の証拠基盤が拡大していることを示した。
電子健康記録
個々の患者の電子健康記録を評価し、記録と家族歴に基づいて疾患のリスクを予測するためのAIアルゴリズムが作成されている。一般的なアプローチの1つは、人間がフローチャートを使用する方法と同様に意思決定を行うルールベースのシステムである。このシステムは大量のデータを取り込み、特定の観察結果を結論された診断に結び付ける一連のルールを作成する。したがって、アルゴリズムは新しい患者のデータを取り込み、特定の状態または疾患を持つ可能性を予測しようとすることができる。
これらのアルゴリズムは、集合データに基づいて患者の情報を評価できるため、顕著な問題を特定して医師の注意を引き、時間を節約できる。Centerstone Research Instituteが実施した研究では、EHRデータの予測モデリングが個別化された治療反応の予測において70〜72%の精度を達成したことが判明した。これらの方法は、オンライン健康記録の量が5年ごとに倍増するため有用である。医師にはこのすべてのデータを手動で処理する帯域幅がなく、AIはこのデータを活用して医師の患者治療を支援できる。AIは電子健康記録を分析してパターンを特定し、臨床意思決定における医師を支援するための証拠に基づく洞察を提供できる。
臨床文書化
生成AIツール（AIのサブセット）の使用は、主に診察の書き起こしや医療メモの下書き作成のための臨床文書化の支援として成長している。初期の研究では、これらのツールが臨床医の文書化作業を支援し、バーンアウトの既知の要因である管理業務の負担を軽減する可能性があることが示されている。これらのツールは、複雑なデータを統合し、望ましい会話スタイルや識字レベルで回答を作成することで、患者のアクセシビリティも向上させ、最終的に医療サービスの全体的な効率を改善する可能性がある。
AlphaFoldと医薬品発見
Google DeepMindによって開発されたAlphaFoldは、構成アミノ酸配列に基づいてタンパク質構造を予測する能力を持ち、生命科学に利益をもたらし、医薬品発見を加速し、疾患のより良い理解を可能にすると期待されている。ノーベル賞受賞者のVenki Ramakrishnanは、この結果を「タンパク質フォールディング問題における見事な進歩」と呼び、「多くの人々がこの分野で予測していたよりも数十年早く実現した。それが生物学研究を根本的に変える多くの方法を見るのは刺激的だろう」と付け加えた。
2023年には、Demis HassabisとJohn JumperがAlphaFoldプロジェクトの管理に対して生命科学における画期的賞とアルバート・ラスカー基礎医学研究賞を受賞した。HassabisとJumperは、タンパク質構造予測に関する研究により、ワシントン大学のDavid Bakerとともに2024年のノーベル化学賞を受賞した。
薬物相互作用
自然言語処理の改善により、医学文献における薬物間相互作用を特定するアルゴリズムの開発が進んだ。薬物間相互作用は、複数の薬剤を同時に服用している人にとって脅威であり、服用する薬剤の数が増えるにつれて危険性も増大する。既知または疑われるすべての薬物間相互作用を追跡する困難に対処するため、相互作用する薬剤とその可能性のある影響に関する情報を医学文献から抽出する機械学習アルゴリズムが作成されている。
2013年にはDDIExtraction Challengeで取り組みが統合され、カルロス3世大学の研究者チームが薬物間相互作用に関する文献コーパスをまとめ、これらのアルゴリズムの標準化されたテストを形成した。競技者は、テキストからどの薬剤が相互作用を示し、その相互作用の特性が何であるかを正確に判断する能力でテストされた。研究者はこのコーパスを引き続き使用して、アルゴリズムの有効性の測定を標準化している。
他のアルゴリズムは、ユーザー生成コンテンツ、特に電子健康記録や有害事象報告のパターンから薬物間相互作用を特定する。FDA有害事象報告システム（FAERS）や世界保健機関のVigiBaseなどの組織は、医師が薬剤に対する可能性のある否定的反応の報告を提出できるようにしている。これらの報告を解析し、薬物間相互作用を示唆するパターンを検出するための深層学習アルゴリズムが開発されている。
遠隔医療
遠隔医療は、患者を遠隔で治療することである。PivovarovとElhada（2015）は、ウェアラブルデバイスを使用して患者の継続的なモニタリングを可能にし、人間にはあまり識別できない変化をAIを通じて気付く能力を提案した。2025年の系統的レビューとメタ分析では、テキストベースの診察におけるAIチャットボットと人間の医療専門家を比較した15の研究が検討され、大多数の研究でAIチャットボットが患者満足度と臨床正確性の点で同等またはそれ以上に優れていることが判明したが、著者らは安全性と長期的転帰に関するさらなる研究の必要性を強調した。
倫理的および規制上の考慮事項
医療におけるAIの展開は、重大な倫理的および規制上の問題を引き起こす。データプライバシーは主要な懸念事項であり、AIシステムは機密の患者情報へのアクセスを必要とすることが多い。特定のタスクの自動化は医療従事者の雇用喪失につながる可能性があり、アルゴリズムバイアスは既存の健康格差を永続化または悪化させる可能性がある。規制機関は、AIツールが安全で効果的かつ公平であることを保証する枠組みを確立するために取り組んでいる。例えば、米国食品医薬品局は医療機器におけるAIの使用に関するガイダンスを発行しており、欧州連合の提案されたAI法には医療における高リスクアプリケーションに関する特定の規定が含まれている。
将来の方向性
AIが進化し続けるにつれて、医療への統合は拡大すると期待されている。大規模言語モデルおよびトランスフォーマーアーキテクチャの進歩により、より洗練された臨床意思決定支援と患者との対話が可能になっている。しかし、これらの技術の成功は、データ品質、解釈可能性、信頼の課題に対処することに依存するだろう。AI研究者、臨床医、政策立案者の間の協力は、世界的な健康転帰の改善におけるAIの完全な可能性を実現するために不可欠である。