医療業界が量子コンピュータによる機械学習で革命を起こす！

医療業界は、複雑なデータが多くの場所に保存され、日々進化しているため、機械学習という人工知能の形態にとって魅力的なターゲットです。オックスフォードは機械学習を「明示的な指示に従わずに学習し、適応するコンピュータシステムの使用と開発」と定義しています。また、アルゴリズムや統計モデルを使用してデータのパターンから推論を導き出します。 近年、機械学習は診断に役立っており、医療コーディングの効率化にも貢献しています。しかし、まだ活用されていない分野も多く存在します。その理由は何でしょうか？ エピソースの共同CEOであり、機械学習の専門家であるハーシット・ラメシュ氏に、なぜ機械学習が医療業界に適しているのか、これまでの診断やコーディングでどのように役立ってきたのか、そして最も重要なことに、医療業界での普及が遅れている理由についてインタビューしました。 医療業界は、過去20年間で患者データの量が急速に増加したため、機械学習に特に適しています。現在、世界のデータの約30%が医療業界によって生成されています。これは、1990年代に普及が始まった電子健康記録（EHR）の広範な使用が一因です。患者情報のデジタル化により、データ量が増えただけでなく、機械学習アプリケーションにとってアクセスしやすくなりました。 EHR以外にも、医療デバイス、ウェアラブル、データクリアリングハウス、研究所、提供者オフィスなど、多くの情報源から医療データが生成されています。この豊富なデータ量は、患者のアウトカムを予測する機械学習モデルの精度向上に不可欠です。これにより、提供者組織は患者の健康状態をより包括的に把握することができます。