人工知能の進歩が中低所得国の検査医療に与える影響：課題と提言-文献レビュー

Impacts of the advancement in artificial intelligence on laboratory medicine in low- and middle-income countries: Challenges and recommendations-A literature review.

抄録

背景と目的:

人工知能（AI）は検査医療における変革の力として台頭し、医療提供の大幅な進歩が期待されている。本研究では、特に低・中所得国（LMICs）に焦点を当て、検査医学の文脈の中でAIが診断と患者管理に及ぼす潜在的な影響を探る。

BACKGROUND AND AIMS: Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in laboratory medicine, promising significant advancements in healthcare delivery. This study explores the potential impact of AI on diagnostics and patient management within the context of laboratory medicine, with a particular focus on low- and middle-income countries (LMICs).

方法:

本論文の執筆にあたり、PubMed、ResearchGate、Web of Science、Scopus、Google Scholarなどのデータベースを20年以内に徹底的に検索した。この研究では、学習、推論、意思決定など、人間の認知プロセスを反映したAIの能力を検証している。特に医療画像の解釈や検査データの分析において、膨大なデータセットを処理し、パターンを特定し、実用的な知見を迅速に抽出するAIの優れた能力を強調している。この研究では、病気の早期発見、治療介入、個別化治療戦略におけるAIの潜在的な利点を強調している。

METHODS: In writing this article, we conducted a thorough search of databases such as PubMed, ResearchGate, Web of Science, Scopus, and Google Scholar within 20 years. The study examines AI's capabilities, including learning, reasoning, and decision-making, mirroring human cognitive processes. It highlights AI's adeptness at processing vast data sets, identifying patterns, and expediting the extraction of actionable insights, particularly in medical imaging interpretation and laboratory test data analysis. The research emphasizes the potential benefits of AI in early disease detection, therapeutic interventions, and personalized treatment strategies.

結果:

検査医学の領域において、AIはX線撮影、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴画像などの医用画像の解釈において顕著な精度を示している。その予測分析能力は、臨床転帰、患者記録、検査結果からなる包括的なデータセットを用いて、患者の軌跡を予測し、個別化された治療戦略に情報を提供することにまで及んでいる。本研究は、特に資源に制約のあるLMICsにおいて、ヘルスケアの課題に取り組む上でのAIの重要性を強調している。

RESULTS: In the realm of laboratory medicine, AI demonstrates remarkable precision in interpreting medical images such as radiography, computed tomography, and magnetic resonance imaging. Its predictive analytical capabilities extend to forecasting patient trajectories and informing personalized treatment strategies using comprehensive data sets comprising clinical outcomes, patient records, and laboratory results. The study underscores the significance of AI in addressing healthcare challenges, especially in resource-constrained LMICs.

結論:

本研究では、AIがLMICsの臨床検査医学に多大な影響を与えることを認める一方で、データの不十分な利用可能性、デジタルインフラの欠陥、倫理的配慮などの課題を認識している。導入を成功させるためには、デジタルインフラへの多額の投資、データ共有ネットワークの構築、規制の枠組みの策定が必要である。障害を克服し、LMICsの検査室医療に責任を持ってAIを導入するためには、国際機関、政府、非政府機関を含む利害関係者間の協力的な取り組みが不可欠であると本研究は結論付けている。AIの変革の可能性を実現し、LMICsのヘルスケアを前進させるためには、包括的で協調的なアプローチが不可欠である。

CONCLUSION: While acknowledging the profound impact of AI on laboratory medicine in LMICs, the study recognizes challenges such as inadequate data availability, digital infrastructure deficiencies, and ethical considerations. Successful implementation necessitates substantial investments in digital infrastructure, the establishment of data-sharing networks, and the formulation of regulatory frameworks. The study concludes that collaborative efforts among stakeholders, including international organizations, governments, and nongovernmental entities, are crucial for overcoming obstacles and responsibly integrating AI into laboratory medicine in LMICs. A comprehensive, coordinated approach is essential for realizing AI's transformative potential and advancing health care in LMICs.