日本の健康問題と AI の重要性 – SDKI アナリティクスの展望

SDKI によって発行されました : Oct 2024

ヘルスケア業界は大幅な変革を目の当たりにしています。テクノロジーの進歩は、ヘルスケア業界のあらゆる分野と専門分野に影響を及ぼしています。ヘルスケア業界は、国民により良いサービスを提供するために、継続的なアップグレードと進歩を必要としています。これは、さまざまな健康状態の蔓延を管理するのにも役立ちます。人工知能の統合はヘルスケア業界を変革しました。ヘルスケア業界のこの新しい側面は有望に見えます。技術に精通した国である日本は、他のどの国よりもAIをツールとして取り入れています。技術的に優れ、世界をリードするという評判にもかかわらず、日本は「健康問題」に取り組んでいます。AIが日本の根本的な健康問題に対する最後の手段になる可能性がある理由について、私たちと一緒に詳しく掘り下げて議論します。

日本の「健康問題」

日本はテクノロジーではリードしているが、高齢化社会への対応に苦慮しています。

• 日本の平均寿命が延びたことで、日本の人口は65歳以上の人口で溢れています。さらに問題なのは、日本の出生率が低下していることです。人口の約28%が高齢者であるため、医療制度は麻痺しています。

高齢者の割合の増加は医療制度に負担をかけています。この人口構成の変化により、若者よりも多くの医療ケアが必要になります。

COVID の影響を受けていない業界はありません。しかし、日本にとって、COVID は医療制度の準備状況の「現実確認」となりました。パンデミックは日本政府にとって目を見張るものでしました。彼らは日本の根底にある「健康問題」に対する脱出計画を持っているべきです。確立された医療制度と高度な設備があるにもかかわらず、負担は圧倒的です。労働力の減少は医療サービスの質を損ないます。

• 日本の市場調査会社SDKI Analyticsは、2050年末までに高齢者人口が日本の総人口の約40％を占めると予測しています。

この恐ろしい予測が現実になるのを避けるために、日本は医療インフラの刷新にもっと力を入れるべきです。AIとその他の先進的なツールの統合は、この戦いにおいて日本にとって大きな転機となる可能性があります。

「解決策」 - 人工知能 (AI)

a) 早期診断での使用

人工知能は医療機器の使用方法を変えています。AI により、診断ツールなどの医療機器は「特別な」インテリジェンスを備え、より良い結果をもたらします。医療従事者は、AI によって貴重な情報と診断を得ることができます。これらの情報は、手遅れになる前に根本的な問題に対処する上で重要な役割を果たします。日本の高齢者は、がん、筋骨格系の問題、神経系の問題、さまざまな心血管系の問題など、深刻な健康上の問題にかかりやすい傾向があります。CT スキャン、MRI、X 線などの診断ツールに AI を統合すると、そのような問題の早期発見に役立ちます。これにより、迅速な治療が可能になり、犠牲者を回避できます。

• SDKI Analyticsの業界専門家によると、医療における人工知能は2020－2025年の間に40.15%という驚異的なCAGRで成長しています。これは明らかに医療診断におけるAIの必要性を示しています。

2020年、日本の企業は乳がん検出ツールの1つにAIを統合しました。AIアルゴリズムにより、スキャンされた画像の分析が迅速化され、警戒すべき微細な異常を検出できます。これにより早期介入が可能になり、長期的には命を失うことを避けることができます。同様に、AIアルゴリズムはがんを早期に検出するのに役立ち、早期治療に役立ちます。早期検出により、治療にかかる総費用も削減されます。

ゲノミクスにおけるAIの使用が増えれば、ゲノム関連疾患を早期に検出する上で大きな成果が得られる可能性があります。これにより、製薬市場調査会社はゲノミクスとがんの相関関係をより深く理解できるようになります。この診断の結果から、個別化された治療が可能になり、早期回復と転帰につながる可能性があります。

b) 高齢者介護におけるAI

高齢化は日本にとって国家的な危機です。

• 2023年には高齢者人口が28%を超え、高齢者介護が重要な取り組み分野となります。

労働力の減少により、病院や介護施設のサービスは麻痺しています。この問題に対処するため、日本政府は医療費を引き上げることで、高齢者介護に AI 駆動型ロボットを組み込むことに力を入れています。AI 駆動型ロボットは、高齢者介護施設や介護施設に配備され、介護者が高齢者により良いケアを提供できるように支援します。これにより、ケアの質と患者の快適さも向上します。

日本のSoftBank Roboticsは、「Pepper」という名のコンパニオンロボットを開発しました。このロボットは高齢者介護施設に配備され、人々と交流して所有感を与え、精神的な健康を改善します。さらに、「Pepper」は高齢者のバイタルサインも監視し、潜在的な心臓血管や呼吸器疾患の早期発見に役立つ可能性があります。

c) 創薬におけるAIの活用

AIの登場により、新薬発見プロセスは革命的に変化しました。従来の新薬発見プロセスは時間がかかり、薬が実際に市場に出るまでに何年もかかることもよくありました。新薬発見プロセスにAIを統合することで、治験をより迅速に完了できます。また、大規模なデータセットと変数をスキャンする上で重要な役割を果たすAIアルゴリズムによって結果が最適化されます。膨大なサンプルサイズに対する薬の効果を瞬時に分析し、新薬発見イニシアチブに対してより正確で優れた結論を導きます。AIは、治験においてさまざまな化合物が互いにどのように反応するかを迅速に研究するのに役立ちます。また、一緒になって薬のベストミックスになる可能性のあるさまざまな分子の性質を研究するのにも役立ちます。

• SDKI Analyticsの専門家によると、医薬品発見市場における人工知能は、2024－2036年の間に38.1%という堅調なCAGRで成長しています。医薬品発見市場における人工知能は、2036年までに534億米ドルの価値に達すると予想されています。

これは、今後数年間で日本のヘルスケア業界を変革するであろう、創薬における AI の成功率を示しています。

結論

日本が人口の高齢化と医療サービスの崩壊という問題に取り組んでいる中、AIが解決策として浮上しています。AIは病気の早期発見につながり、ストレスのたまった医療業界の負担を軽減します。より迅速な新薬発見により、日本の医療制度はパーソナライズされた治療と医薬品を計画することができます。

日本の医療制度におけるAIの将来は有望に見えます。さまざまな分野にわたる効果的な統合と賢明な適用により、長期的には日本の状況を変えることができます。