ヘルスケアAI

主要ニュース

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   ChatGPT受診に医師苦言　韓国で賛否

   韓国の会社員がコミュニティ「リメンバー」に、胸の圧迫感と呼吸の異常をChatGPTに相談したところ心臓や肺の問題を否定できず、検査のため病院に行ったものの異常はなかったと書き込んだ。 医師はため息をつき、AIに言われて患者が来たらどうするのかと問い、不要な不安を招くだけだから見るべきではないと述べたという。

   ネット上の反応は割れており、AIを盲信して来院する患者が多い、AIは医学的判断を下せないとして医師を支持する声もある。クリニックと患者が明確なルールに向かうかが焦点だ。

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   Thermo Fisherアニル・ケイン氏

   Thermo Fisher ScientificのAnil Kane氏は、AIと高度な分析が登録予測や臨床用品計画で見えにくいパターンの特定に役立つと述べた。 Kane氏によると、同社は無菌充填・最終製造でAIを活用して不合格率を低減し、経口固形剤形の開発ではAI、機械学習、予測モデリングを用いた。試行錯誤の手法はもう終わったという認識の転換だ。

   Kane氏はAIが規制対象の意思決定に近づくにつれ、バリデーション、データの来歴、透明性、人の監督がより重要になると述べた。

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   Asus副社長、医療AIの壁はモデルでなくデータ整備

   AsusのAI研究センターの副社長Kuo-Hao Huang氏は、病院のAI導入の最大の障害はAIモデルではなく、データやワークフロー、システムアーキテクチャの整備だと述べた。 AsusはAI、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドを組み合わせ、AI対応医療のデジタル基盤としてxHISを推進している。

   結果は、病院がAsusのスタックに合わせてデータとワークフローを近代化できるかどうかにかかっている。その変化が起きるかどうかのシグナルとしてxHISの採用動向を注視したい。

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   創薬AI、CDD VaultとNovartisがデータ基盤の整備を促す

   CDD VaultがスポンサーのEmerj連載で、NovartisのXiong Liu氏とCDD VaultのBarry Bunin氏が、AI拡大前に断片化データとアノテーションを直すよう促した。 創薬は通常10〜15年かかり、候補の約9割が失敗すると両氏は述べ、サイロ化され不十分なアノテーションのデータがモデル訓練と再現性を妨げると指摘した。

   メタデータの一貫性を関門とし、安全なデータと価値の規模感の両方を示せるか。両方に答える提案は進みが速い傾向があると両氏は述べた。

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   サーモフィッシャー、診断業のパートナー選びは価値提示が鍵

   ADLMでサーモフィッシャー・サイエンティフィックのプニート・サリン氏は、北米、欧州、中南米、アジア太平洋、中東、インドで高度な専門診断への世界需要は依然強く、顧客はパートナーの見方を変えつつあると述べた。 サリン氏は、パートナーシップの概念が機器や試薬を超え、臨床的・運用的な価値創出を示し規模で対応できる企業へ移行していると述べた。地政学的要因、インフレ、償還が顧客の重荷になっている。

   サリン氏は未来の臨床検査室を自動化、人工知能、新たなビジネスモデルの融合と描き、サーモフィッシャーはその移行を可能にする信頼できるパートナーを目指すと述べた。

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   Apple、一段階学習でタンパク質設計に参入

   Appleの研究者がSimpleDesignを発表。200万超の配列・構造ペアで直接学習する単段階エンドツーエンドモデルで、配列に離散クロスエントロピー、構造に回帰目的を組み合わせる。 既存の共設計モデルは2段階方式で、まずオートエンコーダを学習し潜在空間で生成モデルを訓練する。SimpleDesignはデータ空間で学習してこれを省略し、ベンチマークで競争力のある性能を達成。

   単段階手法がより大きなタンパク質や他のマルチモーダル生物学的タスクでも通用するかが試金石だが、本文は触れていない。