医療分野におけるAI技術の活用は、その進歩により診断の精度と速さを向上させる可能性を持っています。オープンソースとクローズドソースのAIモデルは、どちらも膨大な医療関連データを学習に利用している点で共通していますが、その使い方には大きな違いがあります。
オープンソースAIは、データの使用に関して病院などの医療機関やその管理者がコントロールしやすく、地域のニーズに合わせてカスタマイズが可能です。一方で、クローズドソースAIはモデルのホスティングや顧客サポートを提供する企業が責任を持ち、電子健康記録と病院のITインフラとの統合が比較的容易です。
最近の研究では、オープンソースAIモデル「Llama」が診断正解率として70%という結果を出し、GPT-4と比較しても遜色ない能力を見せています。医療エラーによる患者への影響は非常に大きく、正確かつ迅速な診断は医療費用の削減にも繋がります。
今後は、医師自らがAIの使用を指揮し、現場の医療に合わせたツールとしてAIが活躍するでしょう。
出典 : Open-Source AI Matches Top Proprietary LLM in Solving Tough Medical Cases https://hms.harvard.edu/news/open-source-ai-matches-top-proprietary-llm-solving-tough-medical-cases
