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こんにちは、チェックアップへようこそ。私はカレン・デサルボ博士、グーグルのチーフヘルスオフィサーです。皆さんにご参加いただき、大変うれしく思います。グーグルでは、健康分野における私たちの仕事に対してシンプルかつ強力なミッションを持っています。それは、グーグルのツールとテクノロジーを活用して、世界中のすべての人がより長く、より健康的な生活を送れるよう支援することです。
AIの驚異的な進歩により、私たちは健康体験全体を再構築し、人々とそれを支える人々のために最適化する機会を得ています。医師として、また開発中のAIテクノロジーの最前線に立つ者として、「もし〜だったら？」と考えずにはいられません。もし誰もが自分のニーズと希望に合わせた個人的なケアの旅を手に入れられたら？もし科学的発見を加速させ、治療が最も困難な病気の治療法を見つける方法があったら？そしてもし医療に喜びを取り戻せたら？
今日、私たちはそれらに取り組んでいる具体的な例をご紹介します。世界最大の健康課題に取り組む進捗状況について、グーグラーやパートナーからお話を聞きます。AIを大胆かつ責任を持って、そして最初から協力的に構築する方法をご覧いただけます。
グーグルのヘルスへのアプローチは4つの重要な柱に基づいています。まず、最先端のAIを医療に導入すること。私たちは10年以上前からAIに投資しており、AlphaFoldや基盤モデルであるGeminiなどの画期的なシステムを生み出してきました。これらは医学における信じられないほどの可能性を解き放っています。例えば、科学研究における重要な課題の一つはタンパク質構造の折りたたみを予測することです。
疾病を理解し新しい治療法を見つける方法として、AlphaFold 2は前例のないスピードと規模でそれを実現しました。これがGoogle DeepMindのデミス・ハサビスとジョン・ジャンパーがノーベル賞を受賞した理由です。医学はテキストだけでなく、画像、音声、動画など、AIチームが「マルチモーダル」と呼ぶものでもあります。だからこそマルチモーダル機能と推論機能を備えたGeminiは、医療問題を解決するのに非常に適しているのです。
そして私たちはそこで止まるつもりはありません。すでに私たちはエージェント時代に入っています。人々が監督の下で計画を立て行動するのを支援する、役に立つAIシステムにアクセスできる時代です。健康はチームスポーツであり、エージェントは研究室やベッドサイドなど、さまざまな場所で支援できるチームメンバーを提供します。
第二に、人々がいる場所で彼らと出会うこと。これは世界中のすべての人が自分の条件に合った健康を見つけられるよう、方法を認識し行動することを意味します。中心となるのは、健康の旅を進める上で人々の助けとなる知識と情報を提供することです。毎日使う情報から、必要とすることがないと願うような情報まで様々です。
多くの場合、適切なタイミングで適切な情報を得ることが命を救います。スペクトルの一方の端には、ワクチン接種を最新の状態に保つことや定期健診の予約など、私たち全員が持つ日常的な健康ニーズがあります。そのため、インドのEka Careと協力して、6億人の人々がGoogle Walletに健康IDカードを簡単かつ安全に保存できるようにしました。これにより、Androidスマートフォンから予防接種記録の確認や年次健診の予約ができるようになります。
スペクトルのもう一方の端では、健康上の緊急事態が発生することがあります。例えば、心臓が鼓動を止めた場合、緊急ケアを受けることが極めて重要です。そのため、Pixel Watch 3に脈拍消失を検知し、あなたに代わって緊急サービスに電話をかけるよう促す、初めての機能を導入しました。第三に、医療に携わる組織の変革です。
世界中どこへ行っても—ドイツ、日本、インド、モロッコ、私の故郷ルイジアナ州—同じグローバルな健康課題について耳にします。人材不足があり、医療はあまりにも高価で非効率的で、情報過多があります。興味深いのは、これらはすべて生成AIが解決するのに非常に適した大きな課題だということです。
すでに結果が出始めています。昨年、米国のプロバイダーであるHCAヘルスケアから、Geminiを使用したナースハンドオフのパイロット事業について報告を受けました。これにより、看護師は患者と過ごす時間が増え、コンピューターに向かう時間が減りました。昨年の一つの施設での成功を見た後、今年は10の施設に拡大し、40から1,000のベッドに拡大する予定です。
彼らだけではありません。インドのManipal Hospitalsも同じ問題に取り組みました。彼らは看護ハンドオフに費やす時間を1時間半からわずか20分に短縮しました。そして、フランスを拠点とする別のパートナー、Servierの取り組みにも感銘を受けています。彼らはすでに創薬ワークフローに私たちのAIを導入して価値を生み出しています。
例えば、ある重要なプロセスでは、所要時間を1週間からわずか1日に短縮し、コストを最大90%削減しました。そして最後に、健全な健康エコシステムの育成です。これは私たちの仕事の中核にあります。パートナーにAI技術を提供するだけでなく、AndroidやCloudなどのプラットフォームも提供しており、これらを基盤として画期的なソリューションを構築しています。
接続性の低い環境でケアを提供するという課題を考えてみましょう。そこでは医療従事者チームが互いの手書きメモにアクセスできず、従来のソリューションは高価な技術を必要とします。この問題に対処するため、パートナーのONAはAndroid上に構築されたOpen Health Stackを使用して、ウガンダやインドネシアなどの地域のコミュニティ組織に、Firebaseアプリを簡単かつ迅速に構築するためのツールを提供しています。
簡単に言えば、これらのアプリにより、地域の医療従事者はオフラインでも患者の記録にアクセスできます。このようなイノベーションは、パートナーがグローバルなソリューションを適用して地域の問題を解決するのに役立ちます。もう一つの例は、生成AIと人口健康データを組み合わせて、大気質の変化や新しいインフルエンザの変異体など、コミュニティの健康に影響を与える今後のトレンドのパターンを明らかにすることです。
そのため、医学的、社会経済的、環境的要因間の関連性を特定する研究モデルを構築しました。カナダのTELUS Healthは私たちと協力し、このモデルを使用して顧客との積極的な関わりに役立つ洞察を見つけています。この1年間は生成AIの実世界アプリケーションにおける進歩にとって本当に驚くべきものでした。
私たちが何十億もの人々をより健康にするというビジョンに向けて進んでいることに、とても楽観的です。そして今日私たちが共有することからも、それを感じていただけると思います。では、グーグルの最高のものを健康の世界にどのように提供しているかについて詳しくお話しするために、チームにバトンタッチしましょう。まずは、グーグルの研究VP兼グーグルリサーチの責任者であるヨッシ・マティアスからです。
こんにちは、皆さん。カレン博士、ありがとうございます。グーグルでは、世界で最も複雑で難しい課題に取り組み、画期的な研究を行っています。私は特に研究の魔法のサイクルに興奮しています。ここでは実世界の課題が基礎研究と応用研究の動機となり、それが今度は実世界に良い影響を与えます。
健康分野では、AIの進歩が科学的ブレークスルーを加速させ、人々の生活に実質的な改善をもたらしています。私たちは毎日自問しています。AIで健康における真に変革をもたらす進歩をどのように実現できるだろうか？今日は、健康における最大の課題のいくつかに対処するための画期的な研究をどのように推進しているかをお話しします。
これらの各ブレークスルーは、革新から影響へと移行するための長年の研究、テスト、コラボレーションに基づいています。世界規模で人口の健康を改善する可能性を秘めたブレークスルーの一つが、AIを活用した糖尿病網膜症スクリーニングです。これは2016年の画期的な論文に端を発し、インドとタイで70万人以上の患者に効果的なスクリーニングを提供するという具体的な改善をもたらしており、戦略的パートナーシップを通じて600万人に拡大する予定です。
これは、多くの人々への実世界の影響を通じた画期的な研究の魔法のサイクルの良い例です。昨年のチェックアップでは、会話型医療AI研究システムである「プロジェクトAMIE」を発表しました。それ以来、AMIEを単に診断するだけでなく、時間の経過とともに病気を管理するための研究を発表しました。
AMIEは現在、治療計画とフォローアップケアを支援するためにテストされており、研究では臨床医の推論と同等のレベルが示されています。患者のニーズに複数の訪問にわたって適応し、医療ガイドラインに基づいて決定を支援できることを示しました。この旅の次のステップとして、安全で将来を見据えた実世界の検証のために、ベス・イスラエル・ディーコネス医療センターと協力しています。
これは、継続的な患者ケアを支援する医師を支援するAIへの大きな一歩を示しています。科学的・生物医学的発見を進めることは本質的に複雑であることを私たちは知っています。知識が増えるにつれて複雑さも増しますが、同時に科学的発見の可能性もさらに大きくなります。
数週間前に発表した論文で、仮想科学的コラボレーターとしてGemini 2.0をベースにした複数エージェントAI研究システム「AIコサイエンティスト」を紹介しました。AIコサイエンティストは科学的手法に基づき、バイオメディカルを含む科学的発見を加速するように設計されています。これは最終的に、既存文献のレビュー、潜在的な仮説の生成など、複雑なタスクを研究者に支援します。
それがどのように機能するか見てみましょう。まず、科学者が研究目標を提供します。システムは文献を検索し、先行研究を合成します。次に、AIコサイエンティストが潜在的な仮説を生成・評価し、反復的な自己改善を通じてアイデアを洗練します。出力には詳細な実験プロトコルとシステムの推論を含む提案が含まれます。
研究の一環として、私たちは自問しました。これらの仮説は実際に研究室でテストできるのか？そして新しい科学的価値をもたらすのか？スタンフォード大学とインペリアル・カレッジ・ロンドンの科学パートナーは、AIコサイエンティスト研究システムの助けを借りて実験室で実験を実行することができました。これはまだ初期段階ですが、肝線維症の新規治療標的の仮説の提案、AMLの薬剤再利用、細菌の水平遺伝子伝達に関する洞察など、様々な分野での可能性を示しました。
そして抗生物質耐性です。今、私たちはAIコサイエンティストが生物医学や科学のより多くの分野で役立つ可能性を理解することに熱心です。今後の信頼されたテスターのプログラムを通じて、主要な研究機関と連携し科学者から貴重なフィードバックを得ることで、このシステムを責任を持って安全にテストし続けています。
AIで科学者を支援し、人間の創意工夫を拡大することは進歩を加速させることができます。まだ初期段階ですが、AIが研究者や専門家の力を様々な分野で強化し、協力的な発見を促進する可能性に興奮しています。健康のためのAIを進歩させるという使命を実現するのに役立ちます。
これは、私たちがどのようにテクノロジーとAIの境界を押し広げて医療を進歩させているかのほんの一端にすぎません。今日は私たちのチームからもっと詳しく聞くことができるでしょう。これらのイノベーションが実際に変化をもたらす可能性に興奮しており、私たちがAIの全ての可能性を解き放ち、世界中のすべての人の健康を改善するために努力する旅にあなたを招待します。
それでは、私の同僚であるGoogle DeepMindの研究上級ディレクター、ジョエル・バラルをご紹介します。
ヨッシ、ありがとうございます。皆さん、おはようございます。今日ここにいられて嬉しいです。私のキャリアを通して、医療画像から、デジタル病理学、外科用ロボット工学まで、グーグルでの10年以上を含め、健康と技術の交点にいました。
AIは人類がこれまでに手にした最も変革的な技術の一つであり、健康は人々の生活に恩恵をもたらす最大の可能性を持つ分野の一つだと信じています。カレンが先ほど言及したように、AlphaFoldはその信じられない例です。これはタンパク質の3D構造を予測するように設計されたAI技術です。
なぜこれが重要なのでしょうか？タンパク質は生命の構成要素です。赤血球のヘモグロビン、酵素、インスリンなどのホルモンはすべてタンパク質の例です。タンパク質の機能はその構造に大きく依存します。しかし、構造のマッピングは非常に複雑なプロセスです。以前は、実験を通じて単一のタンパク質の構造をマッピングするには、博士課程の全期間がかかることがありました。
AlphaFoldの進歩により、2億以上のタンパク質、科学的に知られているほぼすべてのタンパク質の予測が可能になりました。そして、ヨーロッパ分子生物学研究所（EMBL-EBI）と共同で、これらの予測を自由にアクセスできるデータベースとして科学コミュニティに公開しました。190か国以上の250万人以上の科学者がAlphaFoldを使用して研究を加速しています。
AlphaFoldは研究者がマラリアとの闘いを加速し、何百万人もの人々に影響を与えるが資金不足や研究不足であることが多い見過ごされた病気の研究を進め、新しく効果的な治療法を開発するための重要なステップである結核への理解を深めるのに役立っています。
AlphaFoldにより、AIは分子生物学の研究を加速するのに役立ちました。そして健康の多くの分野でAIがこれを行う力を持っていると信じています。では、健康の未来はどのように見えるでしょうか？巨大な可能性を持つ一つの分野は、薬剤発見プロセスにあります。従来、新薬の発見と開発は複雑で費用がかかり、負担が大きいものでした。
今日、AIを活用した薬剤発見の効率を向上させるのに役立つことを期待しているオープンモデルのコレクション、TxGemmaを発表できることを嬉しく思います。研究プレプリントを発表する予定で、数週間以内にこれらのモデルを研究コミュニティにリリースすることを楽しみにしています。これはGeminiモデルの作成に使用されたのと同じ研究と技術から、軽量オープンモデルのファミリーであるGemmaから構築されています。
どのように機能するのでしょうか？TxGemmaは通常のテキストと、小分子、化学物質、タンパク質などの異なる治療エンティティの構造を理解することができます。つまり、研究者はTxGemmaに質問して、新しい潜在的治療法がどれだけ安全または効果的であるかなどの重要な特性を予測するのに役立てることができます。
私たちは、この高度なAI機能を実用的で効率的なサイズで利用できるようにすることに専念しています。今月後半、TxGemmaはHealth AI Developer Foundationsの一部としてリリースされる予定です。これは開発者が医療用AIを構築するためのモデルとリソースのコレクションです。これによりTxGemmaは開発者や研究者の手に直接届き、簡単にアクセスできるようになります。
コミュニティがそれで何を構築するか楽しみにしています。TxGemmaのパフォーマンスを理解するために、薬剤発見パイプラインにおける60以上の重要なタスクで評価しました。これには遺伝子疾患関連性、薬物標的同定、および臨床試験結果の予測などのタスクが含まれていました。
重要な質問は、TxGemmaがトレーニングデータでそれらの状態にマッピングされていない場合に、重要な状態を治療する可能性のある薬剤を特定したかどうかです。私たちのチームは卵巣がんでこれを調査し、次のようなことを発見しました。モデルはまず卵巣がんに関連する遺伝子を特定しました。
次に、特定の薬物が遺伝子をブロックし、治療に使用できる可能性があることを特定しました。そしてこれを、遺伝子も薬物も訓練データの卵巣がんに関連付けられていない状態で行いました。そして実際に正しいことが判明しました。現在の医学研究によると、この薬は卵巣がんに対して活性を示しています。
まだ初期段階ですが、これはTxGemmaの可能性をかいま見せてくれます。また、研究者がAIモデルの予測を理解したいと考えていることも知っています。そのために、私たちの研究では対話モードでTxGemmaをより対話的にする方法を示しています。以前は、研究者は単一の回答を得ていました。
TxGemmaは現在、研究者が対話し、フォローアップの質問をし、モデルの予測の背後にある理由を理解することを可能にします。これら2つの例、AlphaFoldとTxGemmaは、異なるスケールで健康に影響を与える新世代のAI技術を表しています。研究者が病気の理解から始め、一歩ずつ研究を患者ケアに変換していく中で、AlphaFoldとTxGemmaでどのようなイノベーションを起こすか楽しみにしています。
パートナーや科学コミュニティと引き続き協力し、私たちのシステムが学術界や産業界全体の研究者をどのように支援できるかを探求していきます。AIの進歩が人々の生活に直接影響を与えている様子を示すために、現在Pixel Watch 3にある革新的な脈拍消失検出機能を見てみましょう。
皆さん、こんにちは。私はリシで、Fitbitチームを率いています。Fitbitでは、より長く、より健康的な生活を送れるようお手伝いすることがミッションです。そして最良の健康上の選択ができるよう、適切な情報、アドバイス、コーチングを提供できる道具、ハードウェア、ソフトウェア、AIを構築することに力を入れています。
個人の健康に関しては、私たちのツールが信頼性と正確性を持つことが非常に重要です。心拍数の感知から命を救うアラートの提供まで。私たちは幻覚ではなく、科学に基づいた個別の健康推奨を提供しています。これを達成するために、業界標準を超える先駆的なAI技術と検証ツールに多大な投資を行い、外部パートナー、研究者、医療専門家と検証しています。
これらのAIのブレークスルーにより、脈拍消失検出などの機能を構築できました。この機能は脈拍の消失を検出し、自動的に緊急サービスに接続します。昨年の欧州でのローンチに続き、米国市場でのFDA承認を発表できることを嬉しく思います。3月後半から利用可能になります。
では、この画期的な技術の構築に何が必要だったかを探ってみましょう。脈拍消失イベントはかなり稀で予測不可能なため、実世界でのテストは本当に本当に難しいです。そこで、心臓専門医や緊急サービスのリーダーとも緊密に協力した詳細な研究から始めました。
これにより、脈なし状態への移行を識別するように設計された独自のAIアルゴリズムを開発することができました。これを検証するために、スタントアクターと提携して緊急事態をシミュレーションし、規制当局によって検証された米国とEUの両方で臨床研究を実施しました。現在、命を救う可能性のある機能を手に入れています。
「Nature」誌の最近の記事で詳細を知ることができます。では、健康データをいかにして個別の健康インサイトに変換するかについてお話ししましょう。ウェアラブルセンサーデータのための基盤モデリングのためにGoogle ResearchとGoogle DeepMindと協力してきました。その結果？画期的なLarge Sensor Modelです。
これはAIがあなたの体独自の言語を学習するようなものと考えてください。4,000万時間以上のユーザーウェアラブルセンサーデータで訓練しており、これは同種の最大のデータセットです。モデルは驚くべき精度であなたの体の信号を解読します。これにより、これまでよりもはるかに広範な活動を認識できるようになります。
さらに、健康指標の傾向を予測することもできます。特定の健康指標に特に影響を与えるワークアウトプランを最適化できるヘルスコーチを想像してみてください。私たちは大型センサーモデルの研究を検証アプローチも含めて公開しており、より広い科学コミュニティに力を与えることを約束しています。
研究とイノベーションへの継続的な取り組みがこの分野でのリーダーシップを推進しています。実際、私たちの技術は競合他社よりも研究出版物でより広く採用され使用されていることを誇りに思っています。科学的厳密さと実世界の適用可能性の最高水準を確保するために、消費者健康諮問パネルを設立しました。
デジタルヘルス、行動変容、パフォーマンストレーニング、睡眠、消費者健康技術などの主要分野の専門家が含まれています。このパネルは、特にLLMのような新しい技術を健康分野に導入する際の研究開発と検証に貴重なガイダンスを提供します。これらの新しい健康インサイトを開発する中で、健康エコシステム全体でそれらを集約して共有するためのプラットフォームが必要です。
私自身を含め、ほとんどの人は健康のさまざまな側面を追跡できるさまざまなアプリやデバイスを使用しています。フィットネストラッカー、睡眠ランナーなどです。あなたの健康の完全な絵を提供するためにすべての情報を一箇所に持っていることを想像してみてください。それがHealth Connectであなたの手に渡す力です。これはAndroidのオープンプラットフォームで、使用するアプリやデバイス間でデータを安全に共有するのに役立ちます。
Health Connectを2年前に立ち上げ、ユーザーと開発者の両方で顕著な成長を見てきました。実際、開発者の強力な採用に支えられ、過去6か月だけでアクティブユーザーが75%以上増加しました。血圧技術のリーダーであるOMRONを例に取ってみましょう。彼らのアプリはHealth Connectと統合され、心臓の健康をサポートするために活動データを取り込んでいます。
OMRONはまた、この重要な指標で他のアプリに力を与えるために、血圧データをHealth Connectに戻して共有しています。これは開発者が日常的に使用する健康アプリとデバイスをより良く統合するためにHealth Connectを使用している方法の一例にすぎません。そして今日、Health Connectの新しい医療記録APIを発表できることを嬉しく思います。
これらのAPI（通常はFire形式標準）は、検査結果や予防接種など、医師のオフィスからのデータの統合的なビューを提供します。健康アプリはHealth Connectを通じて直接医療記録を安全に読み書きできるようになり、新しく革新的な健康体験のための信じられない可能性を解放しています。
特定の薬があなたの睡眠にどのような影響を与えるかを示すパーソナライズされたインサイト、またはGLP-1薬を服用している場合に筋力トレーニングをより多く含むように適応したワークアウトプランを想像してみてください。医療情報を扱う際には特に、このデータの機密性を理解しています。そのため、プライバシーは最も重要です。
Health Connectでは、データは電話上で暗号化されたままで、どのアプリがアクセスできるかを常にコントロールできます。これらのAPIへの早期アクセスを60以上のパートナーに提供しており、彼らは医療を変革する画期的なアプリケーションを開発しています。そして初めて、高精度センサー、医療履歴とデータ、および個人の健康に関するトレーニングを受けた新しいAIモデルを組み合わせて、より長く、より健康的な生活を送るための新しいツールを提供できるようになりました。
それでは、Google検索に関する最新情報をお伝えするために、ヘマに引き継ぎます。
皆さん、こんにちは。私はヘマです。今リシから聞いたように、自分自身や愛する人のための健康を理解することは、私たち全員が取り組む最も重要な旅の一つです。20年以上にわたり、人々は健康関連の質問を持ってGoogle検索にやってきました。一般的な疾患から希少な状態、特定の症状から日常の食事まで、あらゆることについてです。
人々が最も信頼性が高く関連性のある情報を見つけて理解したいと考えていることを私たちは知っています。今日、健康の旅において役立つ体験を継続的に構築する方法についてお伝えできることを嬉しく思います。複雑な質問をする場合でも、トピックを検索する場合でも、他の人の視点を探している場合でも、私たちは信頼できる情報を提供することに取り組んでいます。
最近の革新の一つは、昨年Google検索にAI Overviewsを導入したことでした。AI Overviewsは多くの健康関連の質問に役立ちます。より複雑な質問も含め、どんな種類の質問でも簡単に問いかけることができ、リンク付きの理解しやすい情報を得ることができます。AI Overviewsは現在、世界中の100以上の国と地域で利用可能です。
そして世界中の10億人以上がそれを毎月使用しています。また、Geminiモデルの最近の健康重視の進歩により、健康トピックに関するAI Overviewsをさらに包括的で関連性があり、臨床的に事実に基づいたものに改善し続けています。また、人々が特定の健康トピックをより深く理解したいと考えることもあることを知っています。
そのため、何年もの間、インフルエンザや風邪などの一般的な健康トピックに関する情報を概要にまとめてきました。今日、AIの助けを借りて、これらの概要を数千のより多くの健康トピックに拡大していることをお知らせできることを嬉しく思います。また、スペイン語、ポルトガル語、日本語などを含む、より多くの国と言語に拡大しており、モバイルからスタートします。
個人的な例を共有させてください。私の母は膝と股関節の両方で重度の関節炎に苦しんでいました。この状態をナビゲートするのはかなり大変で、この状態に精通していることが、私が彼女に提供できるサポートの種類に大きな違いをもたらします。数年前は包括的な概要を見つけるのはそれほど簡単ではありませんでした。
今日、Googleに頼ることができます。そして、このように関節炎の概要を、股関節の解剖学とそれが関節炎にどのように影響を受けるかを理解するのに役立つ詳細な図表と共に得ることができます。また、関連するサブトピックを見ることができ、異なる側面を簡単に理解して解析することができます。
通常は摩耗がそれを引き起こすように見えますが、一部の人では炎症性疾患も原因になる可能性があります。これはどのように機能するのでしょうか？裏側では、Googleの最高ランクのクオリティとランキングシステムと組み合わせた高度なAIを使用して、最新の信頼性の高い情報を得ることができます。そしてAIの進歩のおかげで、この体験を拡大し、さらに多くの健康トピックについてこのタイプの役立つ結果を提供することができます。
しかし多くの場合、同様の経験を持つ他の人々が共有することを知ることも役立ちます。例えば、関節炎に対処している人々にとって、日常生活の中でアクティブであることが重要だと私は知っています。AIを使用して、オンライン会話からさまざまな視点を集め、これらの関連する重要なテーマに整理できるようになりました。
関節炎については、日常的な散歩から水泳まで、人々が話している興味深い活動の全範囲があります。実際、ヨガも提案であることがわかります。関節を強化するための低衝撃の方法であるようです。他の人々が提案することを見る能力は、現在米国のモバイルデバイスで利用可能です。
これらは、信頼性の高い健康情報をより利用しやすく理解しやすくするための方法のほんの一部です。そして、先に待っているものについて本当に本当に本当に興奮しています。では、YouTubeでの取り組みについてガース博士にお伝えします。ありがとうございました。
皆さん、こんにちは。私はガースです。ニューヨーク市の暖かい日にチェックアップに戻ってこられて素晴らしいです。昨年は少し肌寒かったことを覚えていますね。この暖かさに対して、ジャマイカ人の私は言います。ありがとう、ニューヨーク市。ヘマが言及したように、アクセス可能で理解しやすい高品質の情報にユーザーを接続することは、グーグルでの私たちの仕事の核心です。
そしてYouTubeでも違いはありません。何年もの間、新しい創造的なアイデアを実現するのに役立つ製品を開発してきました。そして、多くの話を聞いているAIの最近の進歩により、可能性は本当に無限に感じられます。YouTubeでは、クリエイターがDream Screenのような製品を使用しているのを見てきました。これは単純なテキストプロンプトで想像力豊かな背景を生成することができます。
また、ビデオ翻訳を合理化して、言語や地域を超えて情報をアクセス可能にする自動吹き替えツールの力も見てきました。これは本当に驚くべきことです。短形式ビデオ、ライブストリーム、生成AIの進歩などの急速に進化する風景では、特に若い視聴者への影響と、より健康的な選択をするのをどのようにサポートするかを理解することが不可欠です。
私たちは、長期的に本当に大胆であるためには、最初から責任を持つことが唯一の方法だと信じています。これはリスクに対処し、人々と社会のための利益を最大化することを意味します。これが最も重要な分野の一つであり、私たちの若い視聴者に関してはトップオブマインドです。多くの皆さんと同様に、私は医療技術産業で働く者としてだけでなく、親としてもここにいます。
私は常に、デジタル技術が子どもたちの生活で果たす役割について考えています。しかし、デジタル技術へのアクセスとその影響は一様ではないことも認識しなければなりません。背景に関係なく、誰もがデジタル時代に繁栄する機会を持っています。リソースとサポートへの公平なアクセスを提供することが鍵です。
公平性の概念が鍵です。テクノロジーと社会の進化するニーズを満たすためのソリューションを構築し、業界の専門家と提携することが不可欠です。だからこそ、私の心に近いトピック、若者の生活におけるオンラインビデオの役割と、彼らが新しいAI風景の中でこれをナビゲートするのをどのように支援するかに焦点を当てたいと思います。
家族の夕食テーブルを囲んで—あなたの家族、私の家族—教室まで、スクリーンタイムとその若者への影響のトピックは、いつでもどこでも行われている会話です。そして多くの皆さんが同意していることを知っています。だからこそ、アメリカ心理学会とのパートナーシップを共有できることを嬉しく思います。この素晴らしい組織の代表者が今日ここにいます。
そして私たちは、十代の若者が積極的なビデオ視聴習慣を発展させるのを助けるためのヒントを提供する、エビデンスに基づく親向けガイドに取り組んでいます。このガイド
は、APA専門家パネルの児童心理学者と専門家によって研究に基づいて編集され、すべてのプラットフォームとサービスにわたるビデオコンテンツが思春期の発達、メンタルヘルス、および幸福感にどのように影響するかを調査しています。
このリソースはまた、オープンで意味のある会話を促進するように設計されています。本質的に橋として機能し、健全なデジタル習慣を育む対話に親と十代の若者をつなぐ方法です。このガイドは、私が皆さんに覚えておいてほしい重要なポイントを強調しています。メディアよりもメッセージの方が重要だということです。共感とつながりを促進するポジティブなコンテンツ、ポジティブな情報は、十代の若者が使用するデバイスや彼らが見ているビデオの形式よりも重要です。
そしてスクリーンタイムは本当に一つのサイズがすべてに合うわけではないことを強調しています。バランスが重要であり、睡眠、運動、または実世界のインタラクションという非常に重要な価値を置き換えないことを確認することです。YouTubeでは18歳未満のユーザーに対して自動的に有効になる「休憩」および就寝時のリマインダーなどのツールで、強力なデフォルト設定により十代の若者の幸福を引き続き優先しています。
これらは家族に柔軟性と選択肢を与え、彼らにとって適切なテクノロジーのバランスを見つけることができます。最後に、このガイドは私たちがデジタルロールモデルになることが重要だと強調しています—私は大人を意味します。私たちは模範を示す必要があります。これには批判的思考の促進、認識の向上、AI生成コンテンツの限界と広告やインフルエンサー後援コンテンツの潜在的な影響の理解が含まれます。
多くの情報がこのガイドに埋め込まれているので、アルゴリズムの働き方、AI生成コンテンツの識別方法、ディープフェイクとは何かとそれをどう検出するかなど、これらのトピックについてもっと学ぶことをお勧めします。透明性を高めるために、YouTubeはクリエイターに対して、健康ビデオを含む現実的なコンテンツが変更されたり合成コンテンツである場合に開示することを要求しています。
これらのデジタルプロセスを解明することで、十代の若者がオンライン情報の識別力と責任のある消費者になることを支援し、最終的には彼らをより良いデジタル市民にします。今日私が共有したことはこの全体的な取り組みの表面をかすっただけです。先ほど言及したこのガイドには、さらに多くの発見と興味深い情報がたくさん詰まっています。
そして洞察の深さと幅を真に把握するために、オンラインでガイドを詳しく見て、すべてを読むことをお勧めします。パートナーシップはそこで終わりません。また、今後数週間のうちに、APAはこれらの学びを実践に移す方法を、十代の若者との教育的な瞬間を作ることや、ディープフェイクなどに関する議論をナビゲートするなどの実生活の例とともに紹介するビデオシリーズをリリースする予定であることをお伝えしたいと思います。
YouTubeでは、私たちの製品とポリシーに情報を提供するために、第三者の児童発達およびメンタルヘルスの専門家と緊密に協力し続けることに深くコミットしています。デジタル時代をナビゲートする上で私たちのチームを導き、情報に基づいた選択をし、健全な習慣を構築する機会を受け入れましょう。この進化する生成AIの風景をナビゲートする中で、私たちはすべてのユーザーにとって安全で有益な環境を育成することに取り組んでいます。
協力することで、すべての人、そして子どもたちにとってより明るいデジタルの未来を創造できると信じています。では、オランダの小児腫瘍学に焦点を当てた研究病院であるプリンセス・マキシマ・センターからのAI実践例をご覧ください。彼らが医師を支援するAIツールをどのように開発しているか、情報に基づいた個別化された治療決定を行うための一瞥をお届けします。
ありがとうございます。
こんにちは、皆さん。私はアシマです。プリンセス・マキシマ・センターとの取り組みは、AIが健康に取り組む組織に与える影響の感動的な思い出です。グーグルでは、テクノロジーに対して人間中心のアプローチを常に取ってきました。そして健康におけるAIについても同様です。今日は、アメリカがん協会とGoogle Cloudが協力し、生成AIの力を活用して、患者とケアギバーの両方に、がん患者にとって不可欠な情報をより迅速に、より簡単に、より正確に提供する方法についてお伝えします。
この協力関係は、2019年から行っている取り組みの上に構築されています。そして今日、私の親愛なる友人であるアメリカがん協会のチーフペイシェントオフィサーであるアリフ・カマル博士と一緒にいることを光栄に思います。アリフ博士。
ありがとう、アシマ。ここにいることをとても嬉しく思います。アメリカがん協会では、誰もが、すべての人が、がんを予防し、検出し、治療し、そして生き延びる機会を持つことに取り組んでいます。
15秒ごとに、ある人が人生を変える旅を始めます。その旅を私たちはがんと呼んでいます。米国で毎年がんと診断される200万人の人々は、しばしば複雑な医療情報に圧倒され、多くの場合、圧倒されていると感じながらケアの決定を下さなければなりません。
しかし、がんの旅は各個人に固有のものです。ほとんどの人にとって、課題はがんに関する情報を見つけることではなく、彼らの診断と経験に特化した信頼できる情報を見つけることです。患者、介護者、そして生存者は同様に、情報に圧倒されることから、彼らに適切なコンテンツに関わることへと移行するのに役立つ支援を必要としています。
だからこそ、Google CloudのVertex AIプラットフォームとGeminiモデルで開発されたcancer.orgの新しいAI搭載検索ツールであるAnaを立ち上げることを嬉しく思います。複雑な旅に出る時、情報に基づいた決定を下すのに役立つナビゲーターがいると心強いですよね。そしてそれがまさにAnaがすることです。
Anaを使用すると、cancer.orgを訪れる人々は質問をし、より良い結果をサポートする正確でカスタマイズされた回答を受け取ることができます。Anaは人々を適切なページやプログラムにナビゲートし、重要かもしれない他の質問について考えるのを助けます。Google Cloudの最先端AIとACSの約8,000ページの信頼される癌情報と専門知識を組み合わせることで、Anaはがんを持つ人々とその介護者に、教育され力を与えられたと感じるのに役立つ科学に基づいた情報への簡単なアクセスを提供します。
では、この旅が仮想的な患者にとってどのように見えるか見てみましょう。これはジェニファーです。彼女が馴染みのないタイプのがんを持っていることを知ったばかりだとしましょう。当然のことながら、彼女には多くの心配があります。まず、彼女は自分の診断について学ぶ必要があります。そこでcancer.orgにアクセスすると、隅にAnaがポップアップします。
ジェニファーは質問を入力します。「メラノーマと診断されたばかりです。どこから始めればいいのかわかりません。メラノーマとは何ですか？」これは非常に基本的ではあるが、診断されたばかりの患者からよく聞く質問です。ジェニファーが質問を入力すると、Anaはcancer.orgの信頼できるソースから最も正確な回答を提供します。
ご覧のように、Anaはジェニファーに医学用語で質問をするよう要求していません。Anaを利用するほとんどの人は、質問を完璧に尋ねるための医学用語を持っていないでしょうが、それでも大丈夫です。ジェニファーのがんの旅はそこで終わりません。診断後、彼女は検査と治療、支援、ケアなどについての情報が必要です。
そして旅の各ステップで、Anaは彼女が必要とする信頼できるリソースとつながるのを助けるためにそこにいます。ジェニファーががんの旅の各ステップを進むにつれて、彼女のニーズは進化します。彼女は診断について学び、臨床チームとより生産的な会話をするための情報を得て、妊娠能力のオプション、社会的サポート、介護など、彼女に固有の他の領域に考えをシフトし始めます。そして最終的に、彼女は完全寛解に入り、初期の旅の終わりに到達します。
今や、彼女のAnaの使用は、彼女がウェルネスを求め、がん後の生活という新しい道をナビゲートする中で続きます。
ご覧のように、Anaは単なる別のチャットボットではありません。それは重要な技術的飛躍を表しています。なぜなら、それを支える高度な技術があるからです。なぜこれらの技術がそれほど重要なのか分解してみましょう。
まず、私たちは医療との対話方法のパラダイムシフトを目の当たりにしています。会話、自然言語が新しいインターフェースになりつつあります。これは単に利便性についてではなく、ユーザーの意図のより良い理解により、医療をより人間的で、より直感的にすることについてです。つまり会話です。第二に、特に直感的な検索です。
例として、Vertex [不明] 検索は臨床知識グラフを使用して、Anaがスペルやキーワードの一致ではなく、意味に基づいて最も関連性が高く正確な情報を見つけるのを助けます。そして第三に、カスタマイズされた推奨です。Vertex AIとGeminiにより、Vertexプラットフォームはアメリカがん協会のコンテンツに回答を根拠付けるなど、Anaが提供する情報の正確性と事実性を確保する能力を提供します。
つまり、cancer.orgには8,000ページあります。それが回答の根拠となるものです。では、Anaの次のステップは何でしょうか？
はい、Anaは現在、cancer.orgユーザーのサブセットにベータテスト能力で立ち上げられており、年間を通じて徐々にcancer.orgユーザーに展開される予定です。私たちはAIに対する人間中心のアプローチについてのグーグルの信念を共有しています。
この段階的な展開は、思慮深く意図的であり、ユーザーの声を聞き、進みながらフィードバックを収集し対処することを確実にするのに役立ちます。この貴重なツールを皆さんにもうすぐお届けできることを楽しみにしています。ありがとうございました。そして、アシマもありがとう。
ありがとうございます。
私たちグーグルが生成AIについて最も興奮していることの一つは、Anaがそうするように、すべての人の利益のために医療体験を再構築する機会です。
最近、Google Cloudは生成AIが医療エコシステムの別の側面、つまり医師と看護師を支援し、彼らの管理業務の負担を軽減できることを示す調査を実施しました。次に、Ubieのプロダクトマネージャーである原瀬祥平博士からお話を聞きます。彼は生成AIが医療エコシステムにどのように利益をもたらすことができるかについてのもう一つの見解を共有します。
皆さん、こんにちは。今日、Ubieをご紹介できることを嬉しく思います。Ubieは7年前に日本で設立されたヘルステックスタートアップで、すべての人のための医療ガイドを開発するというミッションを持っています。Ubieに入社する前、私は神経科医として働いており、部分的には現在も働いています。すべての医療専門家と同様に、私はいつも患者に時間を捧げたいと思っていました。
しかし、臨床業務やエンドレスなペーパーワークに圧倒され、その一部はまだ手書きで完成させる必要がありました。そんな時にUbieを発見し、すぐにその可能性に惹かれました。Ubieでは、AIの力を活用して患者体験を変革し、医療業務を効率化しています。
私たちの消費者向けサービスは、日本全国で毎月1,200万人のアクティブユーザーを持ち、米国でも成長しています。これは直感的なAI駆動のアンケートを提供し、個人が無料で適切な医療提供者に導かれるよう支援します。一方、私たちのビジネスソリューションはGoogle CloudのVertex AIプラットフォーム上に構築されています。そしてそれは1,800以上の医療機関に信頼され、業務効率を向上させています。
私たちの仕事は、医療プロフェッショナルが本当に重要なこと、つまり患者との意味のある時間を過ごすことに集中し、医療記録の入力や紹介状作成などの管理タスクをより簡単にすることを支援することに捧げられています。この効率性は日本で特に重要です。日本では高齢化社会と労働力の縮小に直面しています。
特に地方では、管理スタッフの確保が特に難しいです。これらすべてが、業務効率を目指す病院に相当な負担をかけています。Ubieでは、医療専門家の日常業務をサポートする意味のある製品を構築することで、これらの課題に取り組むことに取り組んでいます。
私たちの焦点は、理論的または学術的な検証だけでなく、臨床現場での実際の実装にあります。私たちはUbieの医師チームと共に設計されたユーザーフレンドリーなインターフェースを洗練し実装することで、実際の問題を解決することを優先しています。Googleのgeminiモデルを含む生成AIを使用することで、管理タスクを容易にする医療専門家向けの役立つ製品を作成することができます。
これらのタスクはテキストベースだけでなく、オーディオや画像などのマルチモーダル入力にも拡張され、幅広いユースケースをカバーしています。また、ユーザーの手のひらで生成AIを直接使用できるモバイルインターフェースも提供しており、出力はEHRシステムとシームレスにリンクしています。日本全国の小規模から大規模な病院からの影響力のあるケースをいくつか共有させてください。
恵寿総合病院では、看護師が退院サマリーを書くために残業をすることが多くありました。そこでチームはAI駆動の退院サマリーツールを使い始め、看護師がこれらのタスクに費やす時間を42.5%削減しました。この時間削減は、看護師の認知負荷が高い長期入院で最も顕著でした。
管理効率の向上だけでなく、私たちの製品は心理的負担も27.2%減少させています。つまり、AI製品は世界中の医療における別の重要な問題であるバーンアウトのリスクを軽減する可能性を持っています。一方、九州にある中規模の施設である横倉病院では、私たちの音声文字起こしと要約機能により、患者の説明を文書化する効率が33%向上しました。
そして九州大学（日本最大の病院の一つ）でのトライアルでは、UbieのAIを使用して紹介状を要約・標準化することで、医師が入院サマリーを書く効率が54%向上しました。これらのワークフロー更新は非常に重要です。なぜなら、最終的には医療提供者が患者により多くの時間を費やせるようになり、それがケアの質の向上につながるからです。
そしてそれがまさに私がUbieに来た理由です。結論として、Ubieは医療における変化の触媒です。生成AIを活用することで、医療専門家に力を与え、患者ケアを向上させる可能性があります。ご清聴ありがとうございました。次に、日本からナイジェリアに視点を移し、AIがアフリカでの地理的なケアへのアクセスを改善する可能性について見てみましょう。
こんにちは、皆さん。私はシュラヴィアで、健康におけるAIの最新の進歩を探求するエンジニアリングチームを率いています。今日共有されたすべてを聞いて、AIが健康ソリューションを拡大する新しい機会を提供し、誰もがどこでも必要なケアにアクセスできるよう支援していることは明らかです。
そして健康において意味のある変化を生み出すためには、単に技術を構築するだけでなく、地方政府、研究者、NGOと協力して新しいソリューションを設計することも重要であることを私たちは知っています。パートナーにツールとテクノロジーを提供することで、実際のグローバルな健康課題を解決する前例のない機会があります。
まず、母体健康という重要な分野から始めましょう。すでにビデオでご覧いただいたように、私たちはOnTIMEコンソーシアム（政策立案者、医師、研究者のパートナーシップ）と協力して、緊急産科ケア施設への移動時間を予測するツールを開発してきました。これは地理的アクセスのギャップを理解するために、今日Google Mapsを動かしているのと同じAIを使用して構築されました。
そしてこれによって、どこで妊婦がケアへのアクセス改善を必要としているかを特定するのに役立ちます。ナイジェリアは2023年に、母体死亡率を減少させるためのより広範な取り組みの一環として、このツールを採用した最初の国でした。そしてすでに、ナイジェリアの意思決定者や組織がリソースをより効果的に配分できるようになっています。
例えば、エド州政府と「Emergency Response Africa」という地域の救急隊員のネットワークを支援しています。このツールからの洞察に基づいて、女性がケアに到達するのにより長い移動時間に直面する可能性のある地域に救急隊員を戦略的に再配置しています。だからこそ今日、このツールをガーナに拡大することを発表できることを嬉しく思います。ガーナも同様に革新的なアプローチを通じて母体死亡率を減少させることに取り組んでいる国です。
そして今後数か月でこのツールをより多くの国に提供することを楽しみにしています。しかしもちろん、ケアへのアクセスは地理的なことだけではありません。世界の多くの地域では、人々が医療施設に到達できる場合でも、リソースや専門知識が非常に不足している場合があります。では、AIが結核（TB）などの課題にどのように対処できるかを探ってみましょう。結核は今日でも世界的に主要な死亡原因となっています。
胸部X線は結核スクリーニングに役立ちますが、結核が流行している地域ではこれらの画像を解釈するための訓練を受けた放射線科医が十分にいないことがよくあります。そして昨年のチェックアップで、このステージで、胸部X線から結核をスクリーニングするためのAIシステムを通じて、AIがそのギャップを埋めるのにどのように役立つかを共有しました。スクリーニングをより正確でアクセスしやすくし、患者が治療をより速く開始できるようにします。
それ以来、私たちは放射線サービスの主要提供者であるApollo Radiology Internationalと、肺の健康スクリーニングを専門とする先駆的な医療AI企業であるNexus Intelligenceと提携して、このシステムをインド、東南アジア、アフリカに展開してきました。Apolloはすでに10万件以上のAI駆動胸部X線スクリーニングを実施しています。
そして今後10年間で300万件の無料スクリーニングを提供するという彼らの広範なコミットメントの一環として、この取り組みを拡大する予定です。そして規制当局の承認を得ると、NexusはそのAI製品を拡大します。彼らはアフリカ全土のリソースが不足しているコミュニティで10万件以上の無料結核スクリーニングを寄付・サポートすることを約束しています。
インドの農村部での結核ケアへのアクセスをさらに拡大するために、5000万人以上に75,000人の医療従事者を通じてリーチしているデジタルヘルス非営利団体であるKhushiBabyとも提携しています。KhushiBabyはGoogle’s Open Health Stack（Androidヘルスケアアプリを開発するためのツールセット）を統合して、インド最大の州であるラジャスタン州で地域ベースの結核スクリーニングプログラムを展開し、最も脆弱な人口から始めました。
全体的に、このような影響はAIの進歩とAndroidのようなプラットフォームの進歩と、現場でのコラボレーションの組み合わせによってのみ可能です。結核を早期に発見するもう一つの方法は、咳のような単純な音の力を利用することです。生体音響学に隠された微妙な手がかりは、幅広い健康状態をスクリーニングする可能性を持っています。
これにより、例えば電話のマイクを使用して、結核スクリーニングのためのよりアクセスしやすい方法への道が開かれます。だからこそ昨年、Health Acoustic Representations（HeAR）を導入しました。これは研究者が呼吸音に基づいて疾患の早期兆候を示すモデルを構築するのに役立つ音響基盤モデルです。
この取り組みに対して、結核に影響を受けたコミュニティと結核専門家を集めた国連がホストする組織であるStop TB Partnershipからの支持を見てきました。そして今日、HeARがHealth AI Developer Foundationsを通じて公開される予定であることを発表できることを嬉しく思います。これにより、開発者は少ないデータ、セットアップ、計算でカスタムモデルを構築し、アイデアをより速く探索しやすくなります。
私たちはすでにこれらのオープンウェイトAIモデルでのコミュニティの大きな関与を見てきました。そして開発者が次に何を構築するか楽しみにしています。Open Health StackやHealth AI Developer Foundationsなどのツールを利用可能にすることで、可能性を広げるために私たちのテクノロジーを他の人々の手に委ねています。
テクノロジーとパートナーシップを結集させることによってのみ、誰もが、どこにいても、ケアへのアクセスを改善する可能性があるからです。それでは、カレン博士をステージにお迎えしましょう。
今日見聞きしたことが、AIが世界的な健康課題を解決するのに役立つ未来への楽観論を与え、「もし～だったら？」と考えるインスピレーションになることを願っています。健康に取り組むグーグルのチームを代表して、本日ご参加いただいた皆様に感謝いたします。
皆様のご健康をお祈りします。
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