AI の技術変化は突然の山火事のようなもので、生物医学の研究開発におけるダブルテンのジレンマの「フェンスの壁」を焼き払おうとしています。 2021 年、AI 製薬会社はその波に乗り、世界の資本市場で富を追いかける物語を描くでしょう。 AI 医薬品の研究開発に取り組む 270 社以上の企業が出現し、標的の発見から市販後の医薬品追跡までをカバーしています。リアルマネーによる融資、取引、協力を通じて、人々は完全に活性化された AI 医薬品市場を目の当たりにしました。
英国の上場AI製薬会社BenevolentAIも、BEN-2293の第IIa相臨床試験の失敗を理由に、会社の半数近くに当たる180人近くを解雇すると発表した。多くの AI 医薬品パイプラインは臨床段階に入った後、静かに消滅しました。多くの AI 医薬品の市場価値は急落し、AI+ 新薬を開発している多くの企業は資金がほぼ底をつき、株価は 1 ドル未満になっています。 AI医薬品パイプラインの新規性は業界からも疑問視されています。
その後、「ジェネラリスト生物医学 AI に向けて」という論文で、大規模マルチモーダル生成モデルのマルチタスク モードの可能性が実証されました。 Google Research と Google DeepMind の研究チームは、Med-PaLM M がすでに、医療画像分類、医療質問応答、視覚的質問応答、放射線医学レポートの生成と要約、ゲノム変異体の呼び出しなど、14 の異なる生物医学タスクを実行できることを発見しました。
臨床医らは、246 枚の実際の胸部 X 線写真のうち、最大 40.50% の症例において、Med-PaLM M によって作成されたレポートが専門の放射線科医によるレポートよりも受け入れられたと述べました。
**「今日、私たちは三者構成に移行し、この三角関係の 3 番目の柱として GPT-4 のような AI エンティティを含めるべきです。」 **書籍「GPT Medical Beyond Imagination」では、伝統医学は通常、神聖なものを指すと指摘しています。医師と患者の間には双方向の関係である絆があり、GPT は医師の補助的な役割と同様に、第三者として機能することができます。
JD Health、Baidu Health、Shenrui Medical、Medical Alliance、Neusoft、Left Hand Doctor などの企業は、独自の大規模医療垂直モデルを立ち上げており、アプリケーション シナリオは主に補助診察、補助診断、健康相談、医療インテリジェント イメージング、等
「医療テクノロジー企業は、基本的な大型モデル企業と積極的に協力しており、AI 大型モデルの医療および健康エコシステムが徐々に確立されています。業界は非常に急速に進歩しており、業界を観察し、学習し、考える時間はほとんどありません。」 「より多くの資源とより強力な生態学的能力が存在します。企業、機関、政府はより積極的に参加することができます。」EO マネージングディレクター兼 EO Health 社長の Gao Gao 氏は鋭く指摘しました。
ChatGPT、「AI＋医療」に火をつけられるか？
出典: イオジアントーク
2023 年の過去 8 か月間、生成 AI のブームは否定できませんでした。
Baidu、Alibaba Cloud、iFlytek、JD Health などの大手企業はすべて終焉を迎え、鳴り物入りで独自の大型モデルを発売しました。 1 つのファミリーが独占することを望まないため、「数百のモデルの戦い」が今まさに勃発しようとしています。この傾向はすぐに、厳しく規制された医療分野にも急速に広がりました。
AI製薬の運命の歯車が再び回転しつつあり、7月12日、このトレンドの最前線に立つエヌビディアは、人工知能創薬分野における画期的な基本モデルを加速するため、バイオテクノロジー企業Recursionに5,000万米ドルを投資した。この行動は業界では、収益性の高いエヌビディアによるAI医薬品へのさらなる賭けとして解釈された。
「皮革のリーダー」黄仁勲氏は、次のように注目を集める声明を発表しました: **「生成 AI は、新薬や治療法を発見するための革新的なツールです。」 現段階の AI 医薬品は、まだ価値不況にある可能性があります。
キャピタルは再び必死の走りの太鼓を聞いた 8月21日、スタンフォード大学発のAI製薬会社ジェネシス・セラピューティクスは、応募超過となった2億米ドルのシリーズB資金調達の完了を発表した。国内の医薬品シミュレーション研究開発プラットフォーム「深センテクノロジー」は7億元を超える新たな資金調達ラウンドを完了し、インシリコン・インテリジェントも「初のAI医薬品株」になるべく全力疾走している...
医療相談、補助診断、医療デジタルマーケティング、伝統的な漢方薬などの企業がすべて関与しており、サービスを提供する機会を求めて競い合っています。
繁栄のさなか、北京市衛生健康委員会は最近、インターネットによる診断と治療活動の監督を強化し、処方箋を自動的に生成するための人工知能やその他の方法の使用を厳しく禁止することを明確にする文書を発表した。不正に使用したり、診断および治療サービスを提供する医師の代わりに使用したりすることはできません。
熱意と混乱が絡み合い、人々は疑問に思わずにはいられません。**ChatGPT は「AI + 医療」に燃料を加えることができるでしょうか?どのような医療および健康セグメンテーション シナリオに適用できますか?エンパワーメントはどの程度達成されていますか? **
01 AIの天剣は医薬品研究開発の配列を突破するのが難しい
医薬品の研究開発には、恐ろしいダブルテンの法則があります。つまり、新薬の開発には少なくとも 10 年と 10 億米ドルがかかります。 AI医薬品の出現により、人々はワンクリックで新しい分子を生成できる可能性を認識できるようになりましたが、価値の検証とビジネス上の不安が関連企業にとって消えない疑問となっています。
**AIが万能モデルChatGPTに進化した時、期待が高まるこの天剣は医薬品研究開発のコスト問題と失敗率を本当に解決できるのか？ **答えは楽観的ではないかもしれません。
ほとんどの人の想像では、人工知能テクノロジーは、開発者が自然言語処理や機械学習などのアルゴリズムを通じて潜在的な薬物分子を迅速にスクリーニングするのに役立ちます。同時に、大量の医薬品研究開発データの助けを借りて、次の「10億ドル分子」を迅速に発見できるだけでなく、医薬品の副作用や薬物代謝を予測することもできます。
かつて証券会社の調査報告書には、機械学習、深層学習、その他の手法を通じて創薬標的の発見、化合物のスクリーニング、その他の側面を強化することで、新薬の研究開発の成功率が 12% から 14% に向上する可能性があるという刺激的な全体像が概説されていました。世界中で毎年550億米ドルの化合物スクリーニングと臨床試験の費用がかかっています。
AI の技術変化は突然の山火事のようなもので、生物医学の研究開発におけるダブルテンのジレンマの「フェンスの壁」を焼き払おうとしています。 2021 年、AI 製薬会社はその波に乗り、世界の資本市場で富を追いかける物語を描くでしょう。 AI 医薬品の研究開発に取り組む 270 社以上の企業が出現し、標的の発見から市販後の医薬品追跡までをカバーしています。リアルマネーによる融資、取引、協力を通じて、人々は完全に活性化された AI 医薬品市場を目の当たりにしました。
英国の上場AI製薬会社BenevolentAIも、BEN-2293の第IIa相臨床試験の失敗を理由に、会社の半数近くに当たる180人近くを解雇すると発表した。多くの AI 医薬品パイプラインは臨床段階に入った後、静かに消滅しました。多くの AI 医薬品の市場価値は急落し、AI+ 新薬を開発している多くの企業は資金がほぼ底をつき、株価は 1 ドル未満になっています。 AI医薬品パイプラインの新規性は業界からも疑問視されています。
革新的な医薬品という容易に実現できる成果をすべて拾い上げたとき、ChatGPT は新薬開発における反ムーアの法則を打ち破る強力なツールとなることができるでしょうか? 「実際のところ、私たちに今欠けているのは計算能力ではなく、高品質で有効なデータをあまり持っていないということかもしれません。」 Jingtai Technology の CEO、Ma Jian 氏は第 4 回 Global Biomedical Technology で指摘しました。カンファレンスと展示会。
実際、コンピューティング能力、アルゴリズム、データは、人工知能機械学習を構成する 3 つの重要な要素です。蘇州証券調査報告書は、データがトレーニングモデルの深さを決定し、アルゴリズムが効率と出力を決定し、コンピューティング能力がAIが達成できる次元を決定すると指摘しました。 **GPT は十分に破壊的ですが、コンピューティング リソースの強化に重点を置いており、新薬を制約する最大の困難である高品質の研究開発データのギャップを解決できません。 **
製薬会社にとって、革新的な医薬品の研究開発データは非常に機密性が高く貴重であるため、一般に共有したがらず、これが高品質のデータが希少な状況を生み出しています。さらに、学術文献やリサーチマイニングは、ネガティブサンプルの不足などの隠れた落とし穴にも直面しています。
少なくとも現時点では、ChatGPT の恩恵にもかかわらず、AI 製薬は補助的な役割を果たしており、将来的にはさらなるブレークスルーが期待されます。
02 マルチモーダル滅竜ナイフ、革新的な補助診断
ある薬の機能や使い方を知りたいとき、デジタル担当者が大きな画面の前で注意事項を丁寧に教えてくれるので、マニュアルを一字一句熟読する必要はありません。
そして、これが GPT のような大規模モデルの魅力であり、Yidu Cloud のチーフ データ サイエンティストである Peng Tao 氏はかつて、ほとんどすべての医療製品/パスを大規模な言語モデルで再編成して、実際にその役割を果たすことができると明言しました。
投資のホットスポットは依然として大規模なモデルとデータベースに集中していますが、GPT が上向きに成長する過程で、レポートの解釈、医療記録の品質管理、補助診断、知識に関する質問応答などが再形成される可能性があります。
7月12日、Googleの医療相談AI「Med-PaLM」の研究チームは、GoogleとDeepMindの大規模医療モデル「Med-PaLM」の回答で92.6％もの高得点を獲得したという研究結果をネイチャー誌に発表した。現実の人間の臨床医のレベル (92.9%) に匹敵します。
その後、「ジェネラリスト生物医学 AI に向けて」という論文で、大規模マルチモーダル生成モデルのマルチタスク モードの可能性が実証されました。 Google Research と Google DeepMind の研究チームは、Med-PaLM M がすでに、医療画像分類、医療質問応答、視覚的質問応答、放射線医学レポートの生成と要約、ゲノム変異体の呼び出しなど、14 の異なる生物医学タスクを実行できることを発見しました。
臨床医らは、246 枚の実際の胸部 X 線写真のうち、最大 40.50% の症例において、Med-PaLM M によって作成されたレポートが専門の放射線科医によるレポートよりも受け入れられたと述べました。
**「今日、私たちは三者構成に移行し、この三角関係の 3 番目の柱として GPT-4 のような AI エンティティを含めるべきです。」 **書籍「GPT Medical Beyond Imagination」では、伝統医学は通常、神聖なものを指すと指摘しています。医師と患者の間には双方向の関係である絆があり、GPT は医師の補助的な役割と同様に、第三者として機能することができます。
新しい医療三者モデルでは、医師と GPT が一緒になって診断と治療の主体を構成します。患者を診察する際には、AIと医師が診断・治療に参加し、診断・治療の精度を確保する。 GPT が医療分野でどのような役割を果たしているかに関係なく、テクノロジーのリスクや欠点を最大限に回避するには、GPT が生成するすべての出力のレビューに人間が関与することが常に必要です。
数日前、北京市衛生衛生委員会は「北京市インターネット診断・治療監督実施措置（試行）」を公布し、医療機関はインターネット診断・治療活動を行う際、医薬品管理を強化しなければならないと厳しく定めた。人工知能を使用して処方箋を自動的に作成することは禁止されており、処方箋が発行される前に患者に薬を提供することは固く禁じられています。この動きは、インターネットによる診断と治療活動を標準化し、人工知能のリスクを可能な限り排除することを目的としています。
JD Health、Baidu Health、Shenrui Medical、Medical Alliance、Neusoft、Left Hand Doctor などの企業は、独自の大規模医療垂直モデルを立ち上げており、アプリケーション シナリオは主に補助診察、補助診断、健康相談、医療インテリジェント イメージング、等
ChatGPT のパフォーマンスは満足のいくものですが、新しい機能は期待どおりに提供されることが多く、GPT は情報を捏造する傾向があり、それが「幻想」になることがあります。大規模な言語モデルの情報は、正確さと適時性を維持するために定期的に更新する必要があります。そうしないと、ユーザーを誤解させる可能性が非常に高くなります。
03 医療記録の作成を覆す
医薬品の研究開発、医療記録の作成、またはセグメンテーションのシナリオの 1 つにおける「克服の困難さ」と比較すると、ChatGPT は破壊的な成果を達成できます。
「自動臨床文書化製品の開発に注力している多くの企業にとって、GPT-4 は破壊的なテクノロジーになるようです。」 「想像を超えた GPT ヘルスケア」はかつてこう締めくくられていました。
著者らは 2023 年の初めにこの段落を書いたとき、今後数日間の医療の日常業務の中で最も面倒で負担のかかる部分に対処する GPT-4 の可能性を予見していたのかもしれません。
今年 3 月、マイクロソフトの音声認識子会社であるニュアンス コミュニケーションズは、医療スタッフ向けに臨床メモを自動的に記録および生成するための AI GPT-4 ベースのツールをリリースしました。これにより、患者の口頭診察を臨床メモに変換するプロセスが削減されることが期待されています。元の 4 時間 数秒以内に医療記録の草案が自動的に生成され、医師の管理負担が大幅に軽減されます。
誰もが知っているように、診断と治療のプロセスには多くの事務手続きが必要です。米国医師会が資金提供した2016年の調査では、医師が患者の対応に費やす1時間ごとに、医療記録の事務処理にさらに2時間費やしていることが判明した。この研究によると、医師は勤務時間外に医療記録の事務処理にさらに1、2時間余分に費やさなければならなかった。米国医科大学協会ジャーナルによる2017年の調査では、調査対象となった医師の3分の2以上が、医療記録の事務処理で多大な負担を感じていると認めた。
我が国の状況は楽観的ではありません。多くの場所の三次病院の医療スタッフは、医療記録の不規則な記載を理由に地元の保健委員会から「罰金切符」を受け取っている。よく知られている電子医療記録が手書きの紙の医療記録に取って代わりましたが、医療スタッフはますます画面に向かう時間が増えています。
GPTの登場により、医療従事者の負担軽減の可能性が見えてきました。情報抽出に関しては、臨床テキストの大部分を構造化でき、データクリーニングに関しては、ChatGPT は一定の範囲内での一貫性検証作業を提供できます。複数のソースやフォーマットからのデータを統合することで、医療の効率と質を向上させます。
温州国際平和病院はかつてテストを実施したが、そのテストケースでは、不規則な形式、句読点の誤り、薬剤名の間違い、薬剤の使用漏れなどの「罠」が仕掛けられていた。 ChatGPT にレポートの生成を直接リクエストした後、嬉しいのは、関連する医療レポートを正常に生成し、書式設定や句読点のエラーを積極的に修正し、2 文の要約を追加できることです。
**「AI アプリケーションは、たとえば医療スタッフの管理作業負荷を簡素化するために、まず『影響が大きく、リスクが低い』アプリケーション分野から始める必要があります。」**Microsoft のグローバル最高医療責任者、David Rhew 氏は鋭く指摘しました。
医療現場は人の命と健康に密接な関係があり、その監督は非常に厳しいものです。企業が ChatGPT を直接使用して臨床診断や患者中心の診断および治療サービスを開発する場合、直面するリスクと課題は予測不可能であり、承認を得るまでに長い道のりがかかる可能性があります。対照的に、医療記録の事務処理やその他の「バックオフィス」タスクには、複雑なセキュリティ規制管理は必要ありませんが、その必要性は現実のものであり、問題の 1 つです。
Microsoft、Google、Amazon などの企業はすべてここに注目しています。デビッド・ルー氏の見解では、人工知能の初期の応用は、誰もが車を持っているだけで、一時停止の標識や信号機などの管理手段がまだ準備ができていないようなものです。 ** 「これをうまく連携させる方法をさらに考え出す必要がある」と彼は付け加えた。
明らかなのは、ChatGPT 自体が人工知能の最終目標ではなく、将来の一連の AI の大きなマイルストーンの 1 つにすぎないということです。その時までに、医療分野におけるその破壊は、さらに期待に値するものになるだろう。