AIはヘルスケアと科学を後押しします

先週、レイク・ノナ・インパクト・フォーラムで、AIが医療と科学をどのように革命化できるかについて話しました。最新のAIの進歩により、医療をよりアクセスしやすく、パーソナライズされ、すべての人にとって効果的にする一方で、科学的ブレークスルーを加速させる瀬戸際にいます。これまでに取り組んできたこと、AIを世界中の医療に導入するためのコラボレーション、そして新たに発表したAI共同科学者についての概要を紹介します。

AIが正確な健康情報をよりアクセスしやすくしている

人々が健康情報を必要とするとき、最初にGoogleに頼ることがよくあります。そのため、私たちは誰もが必要なときに高品質で関連性の高い健康情報を得られるように取り組んでいます。Google Lensを使えば、写真を撮って自分の肌に見られる状態と似た皮膚疾患を検索できます。YouTubeでは、クリーブランド・クリニックなどの健康クリエイターや団体とAIツールをテストし、トップレベルの信頼できるコンテンツをより簡単に発信できるようにしています。

医療提供者のために、MedLMとSearch for Healthcareを導入しました。これらは医療に関する質問に答えることができるツールで、Google Cloud Vertex AIプラットフォームで利用可能です。これにより、医師はより良い意思決定を行い、患者が必要とする正確なケアを受けられるようになります。また、言語モデルから提供される健康関連のコンテンツが可能な限り正確で事実に基づいていることを確認するために努力しています。

生成AIがパーソナライズされた医療への道を開いている

マルチモーダルおよび会話型AIの進歩のおかげで、予防医療に特に焦点を当て、患者ケアを個々に合わせる方法を再考しています。

医療は、X線からデジタル記録まで、さまざまな種類のデータに関するものです。MedLMの研究を基に、Geminiの強力なマルチモーダルおよび推論スキルを活用し、匿名化された医療データで微調整された新しい医療向けモデルセット、Med-Geminiを開発しました。公開された研究では、Med-Geminiは米国の医療試験スタイルの質問で91.1%の正確性を記録し、3Dスキャンを効果的に解釈したり、複雑な臨床質問に取り組む能力を示しています。

また、AIがクリニックで会話型診断ツールとして機能する方法を、Articulate Medical Intelligence Explorer（AMIE）で探っています。このAIシステムは「臨床歴」を取り、差別診断に到達するために賢い質問を行い、専門分野でも共感を持って対話できるように設計されています。

モバイルおよびウェアラブル技術は、生成AIがステップ数や心拍数などのデータを使用してパーソナライズされた健康とウェルネスの洞察を提供できるもう一つのエキサイティングな分野です。Geminiの微調整版であるPersonal Health Large Language Modelを開発し、センサーデータを分析して個人の睡眠とフィットネスのパターンに関する洞察と推奨事項を提供します。

AIが世界中で健康成果を向上させている

病気を早期に発見することは、健康成果に大きな違いをもたらします。過去10年間、AIの画像処理および診断能力を活用して、乳がん、肺がん、糖尿病網膜症などの病気を検出するモデルを開発しました。パートナーシップを通じて、これらのソリューションを臨床現場で拡大し、より多くの患者がタイムリーで正確なスクリーニングを受けられるようにしています。これは医療リソースが限られ、専門医が少ない地域で特に影響力があります。今後10年間で、インドとタイのパートナーは600万件の無料糖尿病網膜症スクリーニングを提供する予定であり、Apollo Radiology Internationalはインドで結核、肺がん、乳がんの300万件の無料スクリーニングにAIモデルを使用します。また、アフリカでの母体健康にも取り組んでおり、胎児の健康を予測するための心拍数モニタリングのためのMLモデルを開発し、リソースが限られた環境での使用を検討しています。

私たちは医療をよりアクセスしやすくするための技術基盤も構築しています。Health AI Developer Foundationsには、オープンウェイトモデルとリソースが含まれており、開発者が医療向けAIモデルをより効率的に構築できるようにします。Open Health Stack（OHS）—次世代デジタルヘルスソリューションの作成を容易にするオープンソースツールのセット—を活用したソリューションは、すでにアフリカ、南アジア、東南アジアで数百万の患者をサポートしています。

AIが科学的発見を加速している

医療は科学に基づいており、AIの情報統合と複雑な推論タスクの実行能力は、科学的および生物医学的発見を促進する新しい方法を探るのに役立っています。Gemini 2.0に基づくマルチエージェントシステムであるAI共同科学者は、科学者の共同ツールとして設計されています。新しい知識の発見、既存の証拠に基づく新しい研究仮説や提案の策定、そして特定の研究目標に合わせたカスタマイズを目指しています。急性骨髄性白血病の薬再利用、肝線維症の新たな治療標的の提案、抗菌薬耐性に関連する水平遺伝子移動のメカニズムの説明など、複雑な課題で有望な結果を示しています。

私たちは、AIが科学を前進させ、医療をよりパーソナライズされ、アクセスしやすくする大きな可能性を見ています。研究のブレークスルーを現実世界のインパクトに変えるサイクルは、加速し、拡大しています。私たちはグローバルパートナーと協力し、研究を共有し、責任を持ってこれに取り組むことを約束します—2024年だけで、最先端の健康研究に関する50以上の論文を発表し、2025年のHealth Impact Reportをリリースしました。AIは医療と科学を進化させ、何十億もの人々に利益をもたらすと信じています。