大規模な医療システムや学術医療センターは、自社の言語モデルを作成するためにプログラマーを雇用している。一方で、小規模なプロバイダーや地方のプロバイダーは、ベンダーが提供するターンキーモデルやAmazon Web Services（AWS）が提供するサービスを利用して、効率改善のためのリソースを得ている。また、EHR（電子健康記録）やクラウドベンダーは、generative AIをプラットフォームに統合することが予想され、サードパーティのベンダーはこれを容易にするだろう。これにより、小規模なコミュニティクリニック向けのカスタマイズされたモデルが登場することが期待される。
Generative AIは、医療分野での効率化とコスト削減に貢献している。特に、医療のバックオフィスでの活用により、患者ケアの改善が期待されている。医療分野では、治療を目的としているため、Generative AIの採用によるコストと混乱は、患者ケアの改善に寄与する場合には正当化される。
将来的には、Generative AIが医療分野でさらに多様な方法で利用されることが予想されている。これには、新しいユースケースの可能性の探求や、患者ケアの改善のための特化したモデルの利用が含まれる。EHRやクラウドベンダーによるGenerative AIのプラットフォームへの統合は、新しいサービスの採用を支援し、小規模なクリニックが高品質なサービスを低コストで提供できるようになるだろう。
【ニュース解説】
大規模な医療システムや学術医療センターが、自社のニーズに合わせた言語モデル（LLM）を開発するためにプログラマーを雇用している一方で、小規模なプロバイダーや地方のプロバイダーは、そのようなリソースを持ち合わせていません。しかし、これらの小規模プロバイダーにとっても、Generative AIを活用することで、効率化やコスト削減が可能になります。この技術の普及を促進するために、ベンダーやAmazon Web Services（AWS）などの企業が、ターンキーモデルやプリトレーニングされたモデルを提供しています。これにより、専門的なプログラミング知識がなくても、Generative AIを活用することが可能になります。
Generative AIの活用は、医療分野における効率化とコスト削減に大きく貢献しています。特に、医療のバックオフィス業務において、患者ケアの質を向上させることが期待されています。医療分野は、他の多くの産業とは異なり、治療という使命を持っています。そのため、Generative AIの導入によるコストや混乱が、患者ケアの改善に寄与する場合、その導入は正当化されると言えるでしょう。
将来的には、Generative AIが医療分野でさらに多様な方法で利用されることが予想されています。これには、新しいユースケースの探求や、患者ケアの改善のための特化したモデルの開発が含まれます。EHRやクラウドベンダーによるGenerative AIのプラットフォームへの統合は、新しいサービスの採用を促進し、小規模なクリニックでも高品質なサービスを低コストで提供できるようになるでしょう。
この技術の普及には、ポジティブな側面とともに、潜在的なリスクも伴います。データのプライバシー保護や、不正確な情報の拡散リスクなど、適切な規制やガイドラインの整備が求められます。また、Generative AIの導入による労働市場への影響も考慮する必要があります。しかし、適切に管理されたGenerative AIの活用は、医療分野における革新的な進歩を促進し、患者ケアの質の向上に貢献することが期待されます。
from Generative AI in Your Desk Drawer: LLMs for Everyone.
