ヘルスケアのAI：傾向とターニングポイント

いくつかの結果について話しましょう。最初に気付くのは、今日のヘルスケアに人工知能を適用することは、この技術が美しい写真を作ったり、AIの詩を作ったりするだけではないことを証明していることです。私たちの中には、人文科学が大規模な言語モデルの主要な（または近視の場合のみ）ユースケースであると考える傾向があります。しかし、人間の大学生と同様に、大規模な言語モデルを使用して、芸術的または科学的な成果を追求することができます。彼らはアーティストや医師になることができます。とはいえ、最も重要なユースケースの多くは多くの統合を必要とします。これは、ハードウェアのセットアップ、トレーニング、または大規模な言語モデルのプロンプトだけでなく、既存のインフラストラクチャおよび事業運営に接続することも意味します。言うよりも簡単です。

アルビン・グレイリン（私たちの次の現実の著者（社会に対するAIの広範な影響に関する新しい本）とカール・Zhao（エンタープライズAIソリューションを展開しているAIの専門家）は最近、米国および世界中のヘルスケアのAIの現実を議論するために私と一緒に座っていました。ほとんどの人が世界的につながっていると考えている世界経済でそれぞれの視点から動作します。

ヘルスケアにおけるオープンソース人工知能の台頭：オンプレミスソリューションが未来を形作っています

人工知能は、ヘルスケアに革命をもたらし、臨床ワークフローを変革し、労働力不足、診断精度、慢性疾患管理などの重要な課題に取り組んでいます。米国では、ヘルスケアが生成的人工知能の採用を主導し、2024年に投資は5億ドルに達し、2位の法律サービス業界よりも67％高くなっています。この成長はAIの可能性を強調していますが、その現実世界の実装には、単なる最先端のテクノロジー以上のものが必要です。コストの透明性に焦点を当てた既存のシステムとのシームレスな統合、およびプライバシーの懸念のためのテーラーメイドのソリューションが必要です。

オープンソースの利点：エンタープライズの採用

AI採用における最も注目すべき変更の1つは、Deepseek R1やV3などのオープンソースモデルへのシフトです。これらのモデルは、企業に費用対効果が高く、透明性のあるカスタマイズ可能なソリューションを提供し、ヘルスケアアプリケーションに最適です。独自のシステムとは異なり、オープンソースAIにより、組織はアルゴリズムを確認し、コンプライアンスを確保し、ベンダーのロックインなしで特定の臨床ニーズに合わせてモデルを調整できます。

Nvidiaの最近の戦略的シフトは、この傾向を強調しています。ハードウェアのみに焦点を当てる代わりに、オープンソースフレームワークに基づいた業界固有のAIソリューションを専門とする企業と協力しています。たとえば、DeepSeek対応ツールは、診断時間が40％短縮され、まれな疾患認識が28％増加することが証明されています。これらの進歩は、オープンモデルとドメインの専門知識の組み合わせが、精密医療の具体的な結果にどのようにつながるかを強調しています。

コストセグメンテーション：ドメイン固有のソフトウェアが人工知能の展開をリードします

重要なが、AIの実装の見落とされがちな側面は、コスト割り当てです。 GPUや推論チップなどのハードウェアは多くの注目を集めていますが、ソフトウェアサービスは総展開コストのほぼ70％を占めています。これには、モデルの微調整、電子健康記録との統合（EHR）、および継続的なメンテナンスが含まれます。オープンソースモデルは、ライセンス料を削減し、内部カスタマイズを実施することにより、これらの費用を削減するのに役立ちます。

オンプレミスとプライベートクラウド：ヘルスケアにおける人工知能の新しい領域

プライバシーとデータのセキュリティにより、ハイパースケールのクラウドプラットフォームからオンプレミスやプライベートクラウドの展開への人々のシフトの大幅な変化が促進されています。 Alvin Grelinが指摘しているように、 「ほとんどの組織は、顧客または患者のデータをクラウドに入れることを非常にheしています」。これは、規制当局のコンプライアンス（米国のHIPAAなど）と患者の機密性が非常に重要なヘルスケア分野で特に当てはまります。

たとえば、中国では、厳格なデータローカリゼーション法では、病院が患者記録を内部的に保持する必要があり、民間のAI展開の必要性を促進します。米国はより柔軟ですが、クラウドセキュリティとベンダーのロックインに関する懸念は、ヘルスケアプロバイダーがハイブリッドまたは完全にオンプレミスのソリューションに移行するように促しています。 Carl Zhaoはこの傾向を強調し、 「ソフトウェアと展開の柔軟性はAI計画でしばしば過小評価されている」と指摘しました。

未来：プロの人工知能エコシステム

オープンソースモデル、コスト透明性、およびオンプレミスソリューションの収束により、ヘルスケアAIが再構築されています。 Stryker、Boston Science、Medtronicなどの企業は、AIのイノベーションに関連する在庫の成長を見ていますが、AWSやGoogle Cloudプロバイダーは、TPUなどのオンプレミスの推論チップとの競争と対戦しています。

Graylingが適切に要約しているように、 「AIはプラグアンドプレイだけではありません。既存のシステムと統合するには時間がかかります。」未来は、オープンモデル、ドメインの専門知識、セキュリティインフラストラクチャが組み合わさって、現実世界の影響を生み出すエコシステムです。ヘルスケアの場合、これは診断の速い、患者の転帰の改善、より持続可能なAI採用曲線、つまりプライバシー、コスト効率、およびスケーラビリティを優先する曲線を意味します。

結論：ヘルスケアにおけるAI革命は、単なる技術以上のものです。それはそれを実装する方法についてです。 Deepseekなどのオープンソースモデルは、オンプレミスとコスト構造の明確な理解を組み合わせて、エンタープライズ人工知能の新しい時代への道を開いています。これは、イノベーションと実用性のバランスをとる時代です。

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