AIヘルスケア

AIヘルスケアとは

AIは、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) を利用して医療情報を分析することで、医療業界により迅速な進展をもたらします。このデータには、医療画像処理や診断から外科のワークフローまでのあらゆるものを含めることができます。そして、この能力は一か所に限定されず、クラウドベースのソリューションで多数のネットワークや拠点からの情報を集約できます。

患者のプライバシーとデータ分析への依存が、AI実装の課題の最上位にあります。生成および利用されるデータが増えるにつれて、医療機関はそのデータを格納して整理するための適切なインフラストラクチャを整備する必要があります。同様に、どのようなAIでも、データプールの重要な意味を理解する適切なアルゴリズムが必要です。効果的なインフラストラクチャが整備されていなければ、医療機関は患者の医療情報を危険にさらす可能性や、サイバー攻撃や他の脅威に対して無防備になる可能性があります。また、間違ったアルゴリズムは想定外の先入観を伴う意思決定につながる可能性があります。つまり、人間の偏見がAIに受け継がれかねないということです。たとえば、ヘルスケアAIが個別化医療のタイプで特定の人種の優先順位を不注意に下げ、腎臓移植に関して黒人の患者が差別されてしまうことが考えられます。適切なインフラストラクチャ、テクノロジースタック、およびITエキスパートを揃えること以外に、医療機関には、データとAIをどのように管理するかの指針となる、人間の倫理規定を細かく調整したAI倫理規範が必要です。

そして、標準と厳格なセキュリティプロトコルも必要です。HIPAAのようなコンプライアンス基準では、どのようにして患者情報を非公開にしたままで利用するかが規定されており、AIがデータをどのようにアクセス、分析、利用するかも含まれています。適切な保護がなければ、患者データが同意なく利用され、流用され、(故意または偶然に) 悪意のある人物の手にわたる可能性があります。

HPEは、患者治療を向上させながらイノベーションを加速できる、AIとクラウドベースのソリューションでヘルスケアを変革することを支援しています。医療機関が直面する課題は増加の一途をたどっています。その課題は、新型コロナウイルス感染症の世界的流行から生じたものもあれば、長年にわたるものもあります。急速な高齢化と慢性疾患の増加が医療の需要を押し上げている一方で、医療従事者の不足と財政を圧迫する医療費の増加が医療機関と経済の双方に大きな負担を与えています。このような世界的傾向により、優れた効率性、患者のエクスペリエンスおよび治療成果の向上を実現する、医療業界における革新的なイノベーションが強く求められています。

研究機関や医療施設では、大量のデータセットを分析する能力を利用して、ヒトゲノムの配列決定、新しい治療法の開発、患者の治療の迅速化と改善、電子カルテの管理の改善などを行っています。医学研究やゲノム研究では、HPEGreenLake for Healthcareのようなプラットフォームで高度な分析を使用して、最適な薬剤候補を選択し、成果が得られない可能性が高い薬剤を多額のコストが生じる前に除外しています。コスト効率に優れたスケーラブルなHPEのインフラストラクチャを利用することで、リソースを多用するプロジェクトを行う科学者と研究者からなる異質な複数のチームをサポートするのに必要な柔軟性とパフォーマンスを実現できます。従来型のインフラストラクチャ購入では現在のニーズと将来の需要のバランスを見極める必要がありますが、HPE GreenLakeは従量制課金による柔軟なスケールアップとスケールダウンが可能であるので、組織やチームが必要とするリソースをプロビジョニングし、それに対して支払うことができます。従量制課金によってコストとビジネス成果の関係が明確になり、マネージドサービスによって社内ITリソースをより効率的に利用でき、リソースを解放してより重要な業務に注力できるようになります。