ヘルスケアは、臨床業務の支援と、臨床ケアに伴う時間のかかる事務作業の軽減という両面から、AI活用の有力な候補地として注目されている。AI起業家のアレクサンドル・ルブラン氏が共同設立したパリ発のデジタルヘルススタートアップ、Nablaは、医師の業務、特に事務作業を支援するGPT-3を用いたツールを初めて開発したと主張している。
Nabla の新しいサービス「Copilot」は、医師向けのデジタル アシスタントとして本日リリースされます。最初は Chrome 拡張機能としてアクセスされ、ビデオ会話の情報を書き起こして再利用できます。数週間以内に対面での相談ツールもリリースされる予定です。
Copilotは、医師が患者を診察する様子を追って、会話を様々なドキュメントベースのエンドポイント（処方箋、フォローアップの予約状、診察概要など）に自動変換します。これらは通常、医師との面談から得られる成果物です。これは、OpenAIが開発した言語モデルGPT-3を基盤としています。GPT-3は人間の文章を生成するために使用され、OpenAI自身のChatGPTを含む数百ものアプリケーションに利用されています。
Nablaは、2020年にGPT-3がリリースされた際に、それを実験した最初の企業の1つでした。Nablaは現在、Copilotの基盤としてGPT-3を（有料顧客として）使用していますが、Lebrun氏によると、急速に近づいている長期的な目標は、特定の言語と医療とヘルスケアのニーズに合わせてカスタマイズされた独自の大規模言語モデルを構築し、Copilot、Nablaが将来構築する他のもの、そしておそらく他の人向けのアプリケーションを強化することだとのことです。
同社によれば、初期バージョンはすでに一定の支持を得ており、米国とフランスの医師のほか、「大規模な医療チームを擁する」約20のデジタルおよび対面クリニックで使用されているという。
生成 AI テクノロジーが大規模かつ長期的にどのように利用されるのか、そして、生成 AI テクノロジーとそれを支える大規模言語モデルが世界に純利益をもたらすのか純損失をもたらすのか、そしてその過程で利益を生むのかどうかについては、いまだ結論が出ていません。
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一方、ヘルスケアは、こうした発展にどう対応するのか、人々が関心を寄せる一大産業の一つとなっています。その対応は大きく分けて2つの方向性があります。1つ目は、臨床支援への活用です。例えば、ハーバード大学医学部の医師と研究者が共同執筆した、ChatGPTを用いた患者の診断に関する記事で説明されているように。2つ目は、より反復的な機能の自動化です。これは、退院サマリーの将来に関するLancet誌の記事で示されています。
こうした取り組みの多くは、特に医療がデリケートな問題であることもあり、まだ初期段階にあります。
「あらゆる大規模言語モデルにはリスクが伴います」とルブラン氏はインタビューで述べた。「非常に強力ですが、5%の確率で完全に誤りが生じ、それを制御する手段がありません。しかし、医療の世界では（文字通り）5%のエラー率では生きていけないのです。」
しかし、多くの点で、医療はAI導入に最適な分野であるように思われます。臨床医は患者で溢れ、疲弊しきっています。世界的に慢性的な医師不足に直面しているのは、多くの医師が医師職を離れていることと、医師に求められる業務量の多さが一因です。患者の診察に加え、医師は予約データを記録し、規則や規制だけでなく患者自身からも要求される、非常に具体的で正式な書類を大量に作成し、管理業務にも時間を割かなければなりません。こうした業務に加え、残念ながらヒューマンエラーが発生するケースも少なくありません。
しかしその一方で、医療の多くのステップはすでにデジタル化されており、患者と臨床医が残りのステップを支援するためにより多くのデジタルツールを使用することに前向きになる道が開かれています。
この考えは、アレクサンドル・ルブラン氏がそもそも Nabla を立ち上げ、患者の診察やカウンセリング、その他の臨床業務ではなく、医師の管理業務を支援することにまず特化して Copilot をターゲットにした動機の一部でした。
ルブラン氏は言語ベースのアプリケーション開発に長年携わってきました。2013年には、当時「エンタープライズ向けSiri」と評されたスタートアップ企業VirtuOzをNuanceに売却し、企業向けデジタルアシスタント技術の開発を主導しました。その後、次のスタートアップ企業Wit.aiを設立し、最終的にFacebookに売却しました。Facebookでは、彼とチームはMessengerのチャットボット開発に取り組みました。その後、パリにあるFacebookのAI研究センターFAIRで勤務しました。
企業が顧客とやりとりするための初期のツールは、主にマーケティングと顧客ロイヤルティの支援として売り出されていましたが、ルブラン氏は、より曖昧でないシナリオにも適用できると考えていました。
「2018年には、医師が患者の記録の更新にどれだけの時間を費やしているかがすでにわかっていました。そこで、特にヘルスケアにAI技術と[高度な]機械学習を導入することで、その改善を支援できるのではないかと考え始めました」とルブラン氏は述べた。
興味深いことに、ルブラン氏は私にこれについて言及しなかったが、彼がその観察を行ったのは、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が市場で勢いを増していた時期と同時期だったはずだ。
RPAは、企業における自動化を人々の意識に真に浸透させました。しかし、医師の診察をリアルタイムで支援することは、単調な作業を機械化するよりも複雑な問題です。医師と患者の診察では、言語や主題の変数が比較的限られているため、AIベースのアシスタントが支援を行うには理想的な状況でした。
ルブランは、当時の上司であり、現在もFacebookの主任AI研究科学者を務めるヤン・ルカンとこのアイデアについて議論した。ルカンは彼の考えに賛同し、ルブランはFacebookを去り、Nablaの最初の投資家の一人となった。
Nablaがこの資金調達とその他の資金調達を発表するまでには、さらに数年かかりました。Nablaは2,300万ドル近くを調達しましたが、最初の製品発表と時期を合わせるため、発表を延期していました。そのアプリは女性向けの健康に関するQ&A「スーパーアプリ」で、ユーザーが様々な健康関連の質問を記録し、その情報を他のデータと組み合わせることができました。主に、人々が遠隔医療のやり取りに何を求めているのか、そしてそこから何を構築できるのかを理解するのに役立つ手段として設計されたようです。
昨年は、より一般化された「患者エンゲージメントのためのヘルステックスタック」が続きましたが、これは、Lebrun の以前の製品の中心的な指標であるエンゲージメントを少し活用している点で興味深いものです。
医療の欠陥を直すことを目指し、創業者の中に医療専門家がいないスタートアップ企業に、多少懐疑的になる人もいるかもしれない。ルブラン氏に加え、他の2人は、以前はメディアグループで事業開発とコミュニケーションを率いていたCOOのデルフィーヌ・グロール氏と、Wit.ai以来ルブラン氏と仕事をしてきたCTOのマーティン・レイソン氏だ。
それはルブラン氏にとっても難題だった。彼は、初期の頃、自身が医学部に行くために事業を一時停止することを考えたことがあると私に話した。
彼はそうしないことを選択し、代わりに医師や他の臨床医からのフィードバックと情報を活用し、彼らを雇ってスタートアップと協力させ、ロードマップの方向付けを手伝わせることにした。こうして今日の独立型製品である Copilot が生まれた。
「Nabla Copilotは、最先端の医療を求める臨床医のために設計されています」と、Nablaの最高医療責任者であるジェイ・パーキンソン医学博士（MD、MPH）は声明で述べています。「医師として、医師は常に時間に追われており、電子カルテへの記入よりも他にやるべきことがあることを知っています。Nablaの強力な臨床記録があれば、医師は診察中ずっと患者の目を見て、診察の要約を送信することで、患者が言った一言一句を忘れないようにすることができます。」最近Nablaに加わったパーキンソン自身も起業家であり、彼が立ち上げた遠隔医療スタートアップ企業Sherpaa HealthはCrossoverに買収されました。
AIの改良は、一般的に、訓練のためにより多くの情報を取り込むことを前提としていますが、Copilotの開発においては、これが難しい部分でした。同社はデータ共有のオプトインを全面的に採用しており、サーバーにデータは一切保存されません。また、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）とGDPRにも準拠しています。訓練情報の共有に同意したユーザーのデータは、自社開発の「仮名化アルゴリズム」にかけられます。そして現時点では、臨床アシスタントの開発計画はなく、診断の提案やそれに類するものは一切ありません。
ルブラン氏は、言うは易く行うは難しと述べた。ナブラのAIは、開発中、エンジニアが指示しなくても、あるいはそうしないように仕向けても、ユーザーに自動的に診断情報を提供しようとし続けたとルブラン氏は語った。
「私たちは、限度を超えて診断を行うことは望んでいません」と彼は言った。「だから、AIにそうしないように訓練しなければなりませんでした。」
それは遠い将来に「別の製品」になるかもしれないが、まずはもっと多くの開発と、確実な安全性の確保が必要だと彼は語った。
「私たちは医療用のチャットボットを信じていません」と彼は付け加えた。「私たちは医師の時間を節約することで、彼らの生活をより良くしたいのです。」
