ヘルスケア業界におけるジェネレーティブ AI に向けた責任ある取り組み

※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

医療の飛躍的進歩は、科学的な厳密性、人間の知見、共感を通して世界を変え、人類に希望を与えます。Google は、研究者、医療機関、幅広いエコシステムの間で思慮に富んだコラボレーションを行うことで、AI が医療の進歩に貢献できると信じています。

本日は、この分野における Google の取り組みの進展をお伝えするとともに、Med-PaLM 2 という Google の医療用大規模言語モデル（LLM）への限定アクセスについてお知らせします。Google Cloud の一部のお客様は、今後数週間のうちに Med-PaLM 2 を限定的に試用できるようになります。Google はこのテクノロジーの安全で有意義な、責任ある使用方法について調査しており、お客様にユースケースをご確認いただき、フィードバックをお寄せいただきたいと考えています。

Med-PaLM 2 では、医療に関する質問により正確かつ安全に回答できるように、医療分野に合わせて調整された Google の LLM を利用しています。その結果、Med-PaLM 2 は米国医師国家試験（USMLE）形式の問題で構成される MedQA データセットに対し、「エキスパート」レベルの成績を収めた初の LLM となり、85% を超える精度を達成しました。また、インドの AIIMS および NEET 医師免許試験の問題で構成される MedMCQA データセットでも、72.3% の正解率で合格点に達した初の AI システムとなりました。

Med-PaLM 2 のような業界に特化した LLM は、急成長を遂げているジェネレーティブ AI テクノロジー ファミリーの一部であり、医療の形を大幅に進化させる可能性を秘めています。Google はお客様と連携しながら、どのように Med-PaLM 2 を活用すれば有益で充実したディスカッションの促進、医療に関する複雑な質問への回答、構造化されていない複雑な医療関連テキストでの分析情報の検出を実現できるのか理解を深めたいと考えています。お客様は Med-PaLM 2 のユーティリティを確認して、短い回答と長い回答の作成、内部のデータセットや科学知識体系から得たドキュメントや分析情報の要約に役立てることもできます。

AI による責任あるイノベーション

昨年から Google が進めている Med-PaLM および Med-PaLM 2 の調査と評価では、さまざまな経歴や出身国の臨床医と非臨床医によって評価された複数の評価基準を使用しています。たとえば、科学的コンセンサス、医学的推論、知識再生力、バイアス、弊害が起こる可能性などです。

医師免許試験形式の問題での Med-PaLM 2 の見事な成績は有望な進化を示していますが、私たちに必要なのは、これをどのように活用すれば医療従事者、研究者、管理者、患者にメリットをあたえられるかを理解することです。Med-PaLM 2 の開発で Google が重視してきたのは、安全性と公平性の確保、そして不公平なバイアスの評価です。Google Cloud の一部のお客様に Med-PaLM 2 を限定的にご利用いただくことは、こうした取り組みをさらに進め、ヘルスケアとライフサイエンスのエコシステム全体の専門知識を強化するための重要なステップとなります。

さらに、Google Cloud は AI の新たな進化をプロダクトに組み込む際に、2 つのコミットメントを掲げています。それは、革新的な機能を提供すること、そして Google の組織、ユーザー、社会を保護するためのしかるべき対策をテクノロジーに組み込むことです。この目的に向けて、2017 年に Google が確立した AI の基本理念は、Google における高度なテクノロジーの構築、調査の実行、プロダクト開発ポリシーの立案の方針を主導するために進化し続けています。

AI からジェネレーティブ AI へ

Google が AI に深く携わってきた歴史は、ジェネレーティブ AI テクノロジーで活かされています。ジェネレーティブ AI は、大規模なトレーニング データセットの中から複雑な関係を見つけ出し、学習したことに基づいて一般化して新しいデータを作成するテクノロジーです。Transformer のような飛躍的なテクノロジーの進歩により、LLM などの大規模モデルを使って数十億のパラメータにまで対応できるようになりました。初期の AI ではパターンを特定することしかできませんでしたが、ジェネレーティブ AI は、音声から科学的モデリングに至るまで、まったく新しい表現のコンテンツを作成できるまでに進化しています。

Google Cloud は、Alphabet 全体の研究成果を反映したプロダクトを市場に投入できるよう取り組んでいます。2022 年には、Google Cloud と Alphabet の AI 研究組織との間の緊密なインテグレーションを発表しました。これにより、AlphaFold という DeepMind の画期的なタンパク質構造予測システムを Vertex AI で実行できるようになりました。

この先にはさらなる進化が待っています。ある意味では、ジェネレーティブ AI は画期的です。一方、コンピューティングが量、質ともに進化したことで新たな産業が生み出されるというテクノロジーのおなじみのストーリーでもあります。つまり、デスクトップ パブリッシングからインターネット、ソーシャル ネットワーク、モバイルアプリを経て、今ではジェネレーティブ AI という新たな産業が誕生したのです。

AI におけるリーダーシップの強化

本日は、AI 対応の新しい Claims Acceleration Suite についてもお知らせします。これは、医療保険の事前承認と請求処理のプロセスを合理化するために設計されたソリューションです。Claims Acceleration Suite では非構造化データが構造化データに変換されるため、専門家はより迅速に意思決定を行って、適時に患者の治療にあたることができます。そのため、医療保険と医療機関の双方の業務効率化と、管理負担および費用の削減に役立ちます。

臨床の面では、Google は昨年 Medical Imaging Suite という AI 支援の診断テクノロジーを発表しました。このテクノロジーは、Hologic での子宮頸がんの診断の改善や、Hackensack Meridian Health での前立腺がん患者の転移の予測に使用されています。また、Mayo Clinic と Google は、頭頸部がんの治療を改善するための AI アルゴリズムを共同で開発しています。さらに、Google Health は最近、AI で乳がんスクリーニングを改善するためにiCAD と提携しました。

こうした例からわかるように、ヘルスケア業界は AI のテスト段階を終え、ワークフローの改善、ビジネス上の問題解決、迅速な治療を実現するために AI をデプロイする段階に移行しています。この状況を踏まえ、Google はジェネレーティブ AI テクノロジーへの関心の高まりとその導入が早急に進むことを期待しています。実際、医療機関はジェネレーティブ AI について学ぶことに意欲的であり、これを活用して医療に真の変化をもたらす方法を知りたがっています。

今後の展望

AI の力により、プライバシー、セキュリティ、透明性に対する Google Cloud の取り組みはさらに強化されています。Google のプラットフォームは柔軟性を念頭に設計されており、データとモデルのリネージ機能が組み込まれ、セキュリティと ID 管理サービス、サードパーティ モデルのサポートが統合されています。さらに、モデルと費用に関する選択肢と透明性を備え、請求と資格付与のサポート、さまざまな言語のサポートも統合されています。

Google は今後も Med-PaLM 2 のような医療用のイノベーションを発表していく予定ですが、同時にさまざまな業界に関連するプロダクトにも取り組んでいます。先月発表したように、Google Cloud には複数のジェネレーティブ AI 機能が導入される予定です。そのうち、Vertex AI でのジェネレーティブ AI のサポートと、Generative AI App Builder は、すでに多くのお客様によってテストされています。デベロッパーと企業はすでに Vertex AI を使用して、ML モデルと AI アプリケーションを大規模に構築してデプロイしています。Google は最近、Vertex AI にジェネレーティブ AI のサポートを追加しました。お客様はこれを基盤モデルとして使用して独自のデータで微調整し、この新しい高度なテクノロジーを活用してアプリケーションをデプロイできます。また、独自の AI 搭載チャット インターフェースやデジタル アシスタントを構築するための Generative AI App Builder もリリースしました。会話型 AI のフローにすぐに使える検索エクスペリエンスと基盤モデルを接続すれば、数時間または数分で構築が可能です。

AI がその価値を証明するにつれ、ヘルスケアとライフサイエンスでは高品質のデータ収集とキュレーションがますます重視されていくでしょう。データのフローと統合、つまりデータの相互運用性を医療システム全体で改善することは、AI を活用するうえで最も重要な要素の一つです。これにより、組織は運用を効率化し、患者の治療を改善し、人々がより健康的な生活を送れるよう支援できます。Google は、テクノロジー、インフラストラクチャ、データ ガバナンスへの投資を今後も続けていきます。

Google はヘルスケア業界でこのテクノロジーの可能性を最大限に実現するために尽力しています。信頼できる医療機関を絞り込んで早期から連携し、何を達成できるのか、どうすればこのテクノロジーを安全に進化させることができるのかをさらに研究していきます。私たち全員にとって、刺激的で身の引き締まる、エキサイティングな前途が待っています。

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