医療用 AI テクノロジーは注目されていますが、そのビジネス モデルはどこまで続くのでしょうか?

今は刺激的な時代です。ゲノミクスや医療画像などの医療分野から膨大な量の情報がもたらされるにつれ、人工知能を使ってこのデータを分析し、医療上の洞察を提供できるようになります。

しかし、医療AIの分野で革新的な製品が急増するにつれ、いくつかの古いビジネス上の問題も浮上し始めています。たとえば、スタートアップはこの分野でどのように収益性を達成できるのでしょうか?そして、ヘルスケア企業は AI を活用して、医療費の継続的な増加を食い止めるためにどのようにすればよいのでしょうか?最も重要なのは、医療用 AI 製品がどのようにして政府の規制当局、保険会社、医師、患者の信頼を獲得できるかということです。

海外の有名メディアであるXconomyは、GEやIBMなど大企業の医療AIに関する関連取り組み、ゲノムプログラミングマラソン（ハッカソン）、医療AIが患者と医師に与える影響など、医療人工知能に関する詳細なレポートを実施しました。

テクノロジーの波の背後にある問題

これらの疑問は、サンディエゴの最も著名なテクノロジーおよびライフサイエンスの専門家数名が出席した、Xconomy 主催の最近のディナー ディスカッションで浮上しました。議論は、AIとヘルスケアを組み合わせることによる機会とリスクに焦点が当てられました。

「ヘルスケア投資家として私が最も気に入っているのは、テクノロジーの側面です」と、ベンチャーキャピタル会社ドメイン・アソシエイツのパートナー、キム・カムダー氏はサンディエゴのオフィスで語った。 「これにより、当社への潜在的な共同投資家にとって全く新しい道が開かれることになります。」

医療AIに関しては、機械学習や関連技術を医療分野に適用するのは時期尚早であり、これらのイノベーションがどのように機能するかを予測することは難しいというのが現在の一般的な見解です。これは、Xconomy の上級編集者である Jeff Engel 氏が、記事「AI が医師と医療機関に及ぼすさまざまな影響」で提起した多くの疑問でもあります。

しかし、医療分野における変革の波が押し寄せていることは間違いなく、小規模なスタートアップ企業とIBMやGEなどの業界大手の両方が、この新興分野への足がかりを得ようと競い合っています。

変化の注入が切実に必要な業界があるとすれば、それはヘルスケア業界です。米国だけでも、医療費は毎年 3.2 兆ドルを超え、国内総生産の約 18% を占めています。

投資家にとって、ヘルスケア業界は利益をもたらす一方で、困難なものでもあります。この業界では、患者、医療提供者、保険会社はそれぞれ独自の利益を追求しており、規制上の問題が非常に複雑なため、投資から利益を得るまでに 10 年以上かかることもあります。

この人工知能の波における潜在的な株に関して言えば、おそらく Grail ほど良い例はないでしょう。世界最大の遺伝子配列解析会社イルミナからスピンオフしたこの新興企業は、評価額が10億ドルを超え、日常的な血液サンプルを使用してがんのDNA断片を検出する診断技術の感度を向上させることに取り組んでいる。

しかし、波に飲み込まれて企業が転覆してしまうケースも少なくありません。典型的な例は、ベンチャーキャピタルが出資する診断技術企業であるセラノスだ。同社は2015年に評価額が90億ドルだったが、昨年はその10分の1以下にまで急落した。

医療 AI は、ライフ サイエンス クラスターが確立され、遺伝子配列解析の大手 2 社であるイルミナとサーモ フィッシャー サイエンティフィックのライフ サイエンス ソリューション チームの本拠地であるサンディエゴで人気を集めています。

同時に、サンディエゴにはニューラルネットワーク技術の専門家も多数います。金融業界に分析ツールを提供することに特化したソフトウェア開発会社である HNC Software の台頭により、同社のソフトウェアは現在、クレジットカード詐欺などを予測するために FICO によって使用されています (HNC Software は 2002 年に株式取引により 8 億 1,000 万ドルで FICO に買収されました)。

有名人たちはどう思うでしょうか?

Xconomyが主催したディナーミーティングには、カムダール氏を含む地元の投資家、データサイエンティスト、医療会社のCEO、学術研究者、デジタルヘルス企業の幹部などが招待された。ディナーの冒頭の質問は、医療分野に機械学習を応用しようとしているスタートアップにとって、実証済みのビジネスモデルはあるかどうかでした。

カリフォルニア大学サンディエゴ校に拠点を置く通信および情報技術研究機関 Calit2 のディレクター、ラリー・スマール氏にとって、思い浮かぶビジネス モデルはイルミナそのものです。イルミナは遺伝子配列解析技術の先駆者であり、遺伝子コードに隠された生物学的機能と遺伝子変異の解析であるゲノムデータ分析にますます力を入れています。

「ヒトゲノムの解析に使用しているクラウドソリューションの能力は非常に印象的です」とラリー・スマー氏は語った。 「そして、データには本当にこのレベルの分析が必要です。これまでこのような分析は行っていませんでしたが、データの量は飛躍的に増加しています。そのため、これらのアルゴリズムを使用しないと、特にゲノミクスやマイクロバイオームの分野では、このデータから医学的な洞察を得ることは期待できません。」

優れた遺伝子配列解析技術とデータ サービスを備えた Illumina は、多くのゲノム研究センター、臨床研究機関、バイオテクノロジー企業、製薬企業に顧客を持っています。しかし、このようなビジネスモデルは簡単に複製できるのでしょうか?例えば、他社がマイクロバイオームデータ分析事業を始めた場合、状況はイルミナと同じになるのでしょうか？

その後、スマール氏は、カリフォルニア大学サンディエゴ校で小児科とコンピューターサイエンスの兼任教授を務めるロブ・ナイト氏に話を移した。ナイト氏は、カリフォルニア大学サンディエゴ校のマイクロバイオームイノベーションセンターの所長であり、科学者が人間の健康における微生物の役割をより深く理解できるように16,000以上の便サンプルを収集した市民科学イニシアチブであるアメリカンガットプロジェクトの共同創設者です。

「まず第一に、私は非営利団体だということを忘れないで下さい」とナイト氏は語った。 「このモデルは間違いなく厳しいものになると思います。一般的に言って、遺伝子配列解析の販売を中心に事業を展開した企業は大きな成功を収めていません。例えば、セレラ社はビジネスモデルを診断分野に移行しました。」

「何らかの形でパラダイムをリアルタイムのフィードバックへとシフトし、ユーザーが自分のマイクロバイオームについて学べるインターフェースを開発すべきだと思います」とナイト氏は述べ、例えば「ユーザーが食べたパンが健康に良い影響を与えているのか悪い影響を与えているのかを即座に知らせる」といった例を挙げた。

もちろん、このビジネス戦略はすでにいくつかの企業で実行されています。イスラエルのテルアビブに拠点を置くテクノロジー企業 Nutrino は、ユーザーが摂取する食品が自身の生理機能にどのような影響を与えるかを理解するためのアプリケーションとデータ プラットフォームを開発しました。

「ユーザーの『食事の足跡』と血糖値のパフォーマンスの影響についてリアルタイムのガイダンスを提供することができます」と、持続血糖値モニタリング技術と糖尿病管理に注力するサンディエゴの企業、デックスコムの上級副社長、アニカ・ヒメネス氏は述べた。

「保険料に似ているが、時間の経過とともにビジネスモデルを企業やその他の潜在的顧客をターゲットにシフトしていくだろう」とヒメネス氏は語った。

ヘルスケア業界における AI の主な利点は、その極めて強力なデータ情報キャプチャ能力にあります。これにより、人間の理解能力をはるかに超える規模のエクサバイトからゼタバイトのデータから、有用な医学的洞察を得ることができます。

「私にとって、実行可能なビジネスモデルを見つけることが長期的な究極の目標のようだ」と、この分野における現在の収益モデルに懐疑的な態度を見せたクアルコム・ライフのリック・バレンシア社長は語った。 「短期的には、あなたの質問に対する答えは『ノー』だと思います。少なくとも私が見る限り、実行可能なビジネスモデルは見つかっていません。まだ時期尚早だと思います。」

サンディエゴに拠点を置くアナリティクス・ベンチャーズの共同設立者兼マネージング・パートナーであるナビッド・アリプール氏は、同社が出資しているキュアマッチが患者直販モデルを導入していると語った。患者はキュアマッチに直接支払い、同社が各がんに対する化学療法薬のベスト3の組み合わせを推奨するというものだ。

この勧告は患者自身の医療記録に基づいており、がん専門医が治療オプションを選択する際に役立つことを目的としている。キュアマッチ社は、同社のスーパーコンピューターが3種類の化学療法薬の何百万もの組み合わせを処理し、それぞれの組み合わせの薬物相互作用を個別に評価し、それを遺伝子データに統合して、特定の患者に対する薬物の組み合わせの推奨を導き出したと述べた。

Analytics Venture Capitalが投資している別の企業であるCureMetrixは、AIを使用して乳がんの乳房放射線画像を分析する取り組みを行っています。もちろん、彼らの技術が米国で販売されるには、FDA の承認を得る必要がある。

「サービスとしてのソフトウェアはビジネスモデルになるだろう」とアリプール氏は語った。 「メキシコの機関投資家の1社が、メキシコ政府高官に当社を紹介してくれています。メキシコでは乳がんが一般的な問題ですが、マンモグラフィーの専門家は多くありません。メキシコには国民健康保険制度があるため、全国規模でライセンス供与しています。そのため、米国や米国の保険制度の外で考えなければならないこともあります。」

CureMetrixは、診断画像に機械学習を適用して異常を特定する数ある企業のうちの1つであり、この画像ベースの分析モデルはAI技術の究極の応用であると思われるとヒメネス氏は述べた。 「しかし、ビッグデータとデータサイエンスの分野ではおそらく最大のイベントであるStrata Data Conferenceに行かなければなりません。講演者は、このユースケースが実際どれほど複雑であるかを常に強調しています。10年以上待たなければならないかもしれないことは想像に難くありません。」

交換が目的ではなく、活用が目的です。

では、AI が放射線科医に取って代わるのはいつでしょうか?

スマール氏は、AIが放射線科医に取って代わるということについては懐疑的だと述べた。むしろ、彼はこの技術が人間の医師を助けるものであり、最も腕の悪い放射線科医でさえ、最も腕のいい人間の医師よりも正確な診断を下すことを可能にするものだと考えている。

「つまり、医療におけるAI技術の応用は、実際には前例のない膨大な量のデータを活用して人間を武装させ、知能を向上させることだ」とスマール氏は付け加えた。 「これは短期的には生産性を大幅に向上させる可能性があるが、この短期というのは数十年以内のことである。」

デクスコムのような企業が一般的な糖尿病に焦点を当てている一方で、ホーリー・グレイルは患者の行動を変革することに取り組んでいるとヒメネス氏は述べた。「それは、血糖値モニタリング、インスリン測定、患者の行動と食事からのデータストリームを統合し、機械学習を使用して医学的洞察を生み出し、ソフトウェアが患者とその医師にタイムリーに警告と推奨事項を発行できるようにすることを意味します。」

「しかし、まだ数字だけを提供できる段階だ」とヒメネス氏は付け加えた。 「私たちは患者に血糖値を伝えるだけです。もちろん、これは 1 型糖尿病にとって重要です。しかし、2 型糖尿病の場合、患者はアプリを操作し、医学的な洞察に反応できる必要があります。アプリ開発の真のニーズはそこにあります。」

おそらく、この技術の最終的な目標は、ニーズを真に満たすユーザー インターフェイスを開発し、機械学習技術を通じて得られた医学的洞察を使用して、糖尿病患者の行動習慣を根本的に変えることです。

この見解は、サンディエゴのスクリップス・ヘルスなどの大規模医療機関で20年間CIOを務めたジーン・バルグロスキー氏も同じ意見だ。彼女はこう語った。「最終的には、すべての機械学習技術は人間によって吸収され、医療分野で人間を助けるために使われるべきだ。」

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。