• 可能性
• 現在の導入状況
• 課題
• リスク
2024 VIVEおよびHIMSSカンファレンス参加者への調査結果は以下の通り。
Q1：あなたの組織で生成AIが最も可能性を持っているのはどこですか？
回答者は、管理や作業負担の軽減と重要な情報の可視化という2つのユースケースに大きく偏りました。 これは、臨床医の燃え尽きや人員不足に対する一般的な業界の課題とよく一致しています。 しかし、セクター別に見ると、それほど明確な偏りはなく、この方よりには、医療機関と国・自治体が大きく寄与していることがわかります。
図1：全体および産業分野別の割合で見た最も大きな可能性に関する見解
Q2：現在、あなたの組織では生成AIを使ってどのようなことを行っていますか？
回答者のおよそ3分の1がAIを使って何をすべきかを注視または計画をしており、3分の2はテスト、導入中、開発中 ということで取り組んでいます。 ここでも部門によって明確な違いがありました。 当然のことながら、回答サンプルのITベンダーは最も積極的に取り組んでおり、政府機関の回答者は、ほぼ注視している状況でした。
図2：全体および産業分野別の現在の採用度合い
Q3：生成AIで取り組むべき最大の課題は何ですか？
取り組むべき最大の課題についての質問では、順位が低い回答の中に最大のニュースがありました。 やや直感に反しますが、人手不足に悩まされるこの業界では、人員もコストもあまり票を集めませんでした。 一方、倫理的な懸念、データの準備、偏見はほぼ同率で上位に選ばれました。 最も変則的なセクターは小規模な保険機関の回答サンプルでは、データ準備に最も関心が高く、次いで技術コストでした。
図3：全体および業種別割合で見た課題認識
Q4：医療における生成AIの乱用や危害の最大のリスクは何ですか？
リスクについて尋ねたところ、回答者の圧倒的な意見は、無意識または意図しない使用によって、患者の健康データがパブリックドメインに流出することが最大のリスクであるというものでした。 これは、保険機関部門での3％の回答者を除き、すべての部門で同様でした。 保険関連グループは、人間の労働力への影響をより懸念してました。
図4：全体および産業部門別割合における最大のリスク
まとめ
この技術を悲観的に見るか、楽観的に見るかという質問に対して、平均評価は5点満点中4点であり、大変好意的なものでした。 彼らはまた、患者記録の保護、倫理的・偏見的問題への対処、データの利用可能性の確保など、正しく行うことに特に関心があるようです。
インターシステムズは、AIが医療セクター全体でデモから広範な展開へと移行する2024年を通して、データの収集を続ける予定です。