Generative AIのトレーニングとデータセットに関しては、産業ごとに特化したモデルの開発が必要である。特にヘルスケア分野では、個人情報の保護が重要であり、安価なLLMを用いたモデルの構築とカスタマイズが可能である。しかし、ヘルスケアでのAI利用には組織のガードレール設定とプライバシーへの配慮が求められる。また、ヘルスケアプロバイダーは小規模なデータセットからモデルを拡大していくことができる。
Generative AIの応用範囲としては、バックオフィス業務での利用や、医療記録分析、契約書作成など特定タスク向けモデルの開発が挙げられる。これにより、支払いの正確性や効率性の向上が期待される。
Generative AIの導入と利用においては、ITインフラストラクチャの整備が重要である。小規模モデルや特定タスク向けモデルの利用、エンドユーザーのデザインプロセスへの参加が推奨される。また、ヘルスケア業界向けのGenerative AI品質評価ツールの開発が進められている。
【ニュース解説】
Generative AI（生成型AI）は、特定のデータセットから新しいコンテンツを自動生成する技術です。この技術は、ヘルスケア業界においても、バックオフィス業務の自動化、医療記録の分析、契約書の作成など、多岐にわたる用途で活用され始めています。特に、個人情報の保護が重要なヘルスケア分野では、安価なLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）を基盤として、特定のタスクやドメインに特化したモデルの開発とカスタマイズが可能になっています。
ヘルスケア業界でGenerative AIを利用する際には、組織内でのガイドライン設定やプライバシーへの配慮が不可欠です。これには、AIの責任ある使用方法に関するトレーニングや、変更管理プロセスの導入が含まれます。また、ヘルスケアプロバイダーは、比較的小規模なデータセットから始めて、徐々にモデルを拡大していくことが可能です。これにより、組織は新しいワークフローに慣れ、より多くのデータセットを効果的に活用することができます。
Generative AIの導入には、適切なITインフラストラクチャの整備が重要です。これにより、ヘルスケア組織は、必要に応じてLLMを選択、組み合わせ、調整することが容易になります。また、エンドユーザーをデザインプロセスに参加させることで、ユーザーのニーズに合ったソリューションを開発することができます。
さらに、ヘルスケア業界向けのGenerative AI品質評価ツールの開発が進められています。これにより、モデルの精度、偏り、公平性などを評価し、信頼性の高いAIソリューションを提供することが可能になります。
Generative AIの活用は、ヘルスケア業界において、効率性の向上、コスト削減、患者ケアの質の向上など、多くのメリットをもたらします。しかし、プライバシー保護や倫理的な問題への配慮、技術的な課題の克服など、慎重に取り組むべき課題も存在します。今後、これらの課題に対処しながら、Generative AIのポテンシャルを最大限に活用していくことが期待されています。
from Generative AI in Your Desk Drawer: How to Get There.
