医療におけるAI：新たなバイオマーカー、薬剤候補、そして普及の拡大
米国医師の80%以上が業務でAIを利用している。AIは新たな心臓バイオマーカーの発見や創薬の加速に貢献しており、医療AI市場は2033年までに5056億ドルに達すると予測されている。しかし、バイアスや批判的思考の低下を警告する研究もある。
米国医師会の調査によると、医療における人工知能（AI）の利用は急速に拡大しており、2025年には米国医師の80%以上が業務でAIを使用していると報告された。これは2023年の2倍以上に相当する。回答者の70%以上が、AIは主に医療システムの効率化と燃え尽き症候群の軽減を通じて医療を改善するのに役立つと回答した。一方、新たな研究は、AIが隠れた疾患バイオマーカーを発見し、創薬を加速する能力を示している。
カリフォルニア大学バークレー校と共同研究機関の研究者らは、スウェーデンの全国死亡記録にリンクされた44万件以上の心電図を用いてディープラーニングモデルを訓練した。このモデルは、日常的な心電図の中から、これまで認識されていなかったバイオマーカーを発見し、現在の臨床ガイドラインでは特定されなかったであろう、心臓突然死のリスクが極めて高い患者を識別した。放射線学分野では、最近の研究により、AIシステムはCTスキャンで微妙な骨転移を経験豊富な放射線科医と同等以上の精度で検出でき、補助ツールとして使用すると放射線科医のパフォーマンスを向上できることが示されている。
創薬分野では、Mindbeam AIは生成AI、計算モデリング、バーチャルスクリーニングを組み合わせて、疼痛シグナル伝達に関与する受容体であるTRPV1を標的とした24の新規薬剤候補を設計・評価した。3つのリード化合物が高い可能性を示し、そのうちの1つは予測される有効性、バイオアベイラビリティ、忍容性の良好なバランスを示した。この研究は、最も広く使用されている市販の鎮痛薬の一つであるacetaminophenの慢性的な高用量投与に伴う肝毒性リスクに対処することを目的としている。Mindbeam AIの創業者兼CEOは「これはacetaminophenを超えて可能になることの始まりに過ぎない」と述べた。
AIは臨床試験インフラにも統合されつつあるが、公平性をめぐる懸念は依然として存在する。Nature誌のコメンタリーは、臨床試験における人種的・民族的マイノリティ、女性、高齢者、妊婦、社会経済的に不利な立場にある人々の過少代表が慢性的な問題であり続けていると指摘している。記録されている害には、医療費をニーズの代理指標として使用し、黒人患者を体系的に優先順位の下位に置いた広く展開されている健康管理アルゴリズムや、170万件以上の出力にわたって9つの大規模言語モデルを評価し、黒人、ホームレス、LGBTQIA+と分類された症例に対して偏った推奨がみられたという評価が含まれる。同じ分析は、適切に管理されたAIは格差を減らすこともできると論じている。
商業市場は急速な普及を反映している。Grand View Researchの報告書によると、世界の医療AI市場は2025年に367億米ドルと推定され、2026年の507億米ドルから2033年には5056億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は38.90%になると予測されている。
業界幹部も楽観視している。Deloitteの「2026年米国医療アウトルック」によると、医療業界幹部の80%以上が、今年、業界のさまざまな業務においてAIが非常に貴重なものになると述べている。AIはすでに、日常的な文書作成の支援、患者の病歴の分析、肺がんや脳腫瘍のリキッドバイオプシーの改善、MRI診断の迅速化、誤警報の低減、疾患リスクの予測に役立っている。同時に、議員らは患者のプライバシーと、AI主導のシステムが人種や性別に基づく偏見を内包したり悪化させたりする可能性について懸念を表明しており、上院公聴会では医療におけるAI統合が調査されている。
しかし、いくつかの初期研究は、AIの使用が批判的思考、創造性、スキル開発を損なう可能性を示唆している。MITで行われた2025年の実験では、AIの支援を受けてエッセイを書いた人々の脳活動が低下した。また、37万件の大学入試エッセイを分析した別の研究では、生成AIチャットボットの登場後、独創的なアイデアの幅が縮小したことが判明した。医学教育者らは、学生にAIの出力を批評させたり、ノートパソコンなしで問題を解かせたりするなど、批判的思考を維持しながらAIを統合する方法を開発している。
AIはまた、個人レベルでの個別化治療を可能にしている。OpenAIのCEOは、がんと診断された自分の犬のために、個人がChatGPTなどの大規模言語モデルを使用して個別化mRNAワクチンを設計した事例を紹介した。このプロセスには、ゲノム配列決定、c-KIT遺伝子変異の同定、AlphaFoldを用いたタンパク質挙動の調査、ワクチン設計のためのネオアンチゲンの発見が含まれていた。最終的な治療法は、カスタムワクチンをチロシンキナーゼ阻害剤およびPD-1阻害剤と組み合わせ、タイミングと相互作用をAIで最適化したものだった。CEOは、各段階で人間の専門家が必要であり続けたと述べた。