3分の1が医療画像にAIを活用 – 米国医療施設2019年調査結果

医療画像領域でのAI活用の拡大を示す新たな調査結果が出された。米国で医療データ解析を行うDefinitive Healthcare社は毎年恒例としているAI市場のレポートで、米国拠点の病院および画像センターでのAI採用率・使用領域・課題などについて報告している。調査は2019年10月から12月にかけて実施された。

医療メディアHealthITAnalyticsではレポートについて報じており、画像センター34.7%・病院31.9%と約3分の1の施設がAIテクノロジーを使用していると回答していた。現在AIを利用していない施設のうち画像センター34.0%・病院28.3%で今後2年以内の実装計画があるという。AIの使用領域は利用施設のほぼ全体92.6%において画像診断および病変の検出での利用となっている。それに次ぐ利用領域は業務プロセスとワークフローの改善で、利用施設の26.5%であった。AIを採用していない施設での障壁として、コストが54.7%・利用戦略方向性の欠如が35.3%・技術的専門性の欠如が33.1%・ITインフラの欠如が31.7%で続いた。

調査担当者は「医療画像領域でのAI利用では、患者ケアと業務改善の両方の価値が考えられています。現状の回答施設では患者ケアの強化に大きなメリットが感じられているようです。AIテクノロジーを最適に活用する方法の理解不足と関連コスト・労力が不十分なため、利用したい領域と実際に利用されている状況とのギャップが生じている可能性が高いです」と語っている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。