カラーヘルスの副操縦士アプリは、OpenAI GPT-4oの推論機能を活用して、がん治療の改善と加速を図る。

知っておくべきこと

• OpenAI は Color Health と提携し、治療プロセスを加速することでがん治療の改善に取り組んでいます。
• Color Health には、患者の記録を分析してギャップを特定するための、OpenAI の主力モデル GPT-4o を搭載した副操縦士アプリもあります。
• 同社は、GPT-4 Vision を活用して、長い PDF ドキュメント内の複雑な図を解釈および分析しています。

医療は不可欠です。しかし、医療分野は、資源不足、訓練を受けた医療従事者の不足など、多くの課題に直面しています。がん患者数の増加も状況の改善に寄与していません。世界保健機関（WHO）は、2050年までに新たに3,500万人以上のがん患者が発生すると予測しています。

がん患者数の増加を抑えるための綿密な対策はすでに講じられていますが、できることには限界があります。最近の進展により、OpenAIとColor Healthが提携し、がん患者の治療を加速させていることが明らかになりました。 

Color Health の新しい副操縦士アプリは、OpenAI の主力モデル GPT-4o 機能を活用して、「見逃されている診断を特定し、カスタマイズされた検査計画を作成することで、医療提供者ががんのスクリーニングと治療について証拠に基づいた決定を下せるようにする」予定です。

Color Health の CEO によると:

「カラーのビジョンは、がんの専門知識が患者の医療上の決定に最も大きな影響を与える可能性がある時点とタイミングで利用できるようにすることです。」 

GPT-4oは癌治療プロセスを合理化する

がん検診の見逃しや治療の遅れは、患者の健康に悪影響を及ぼします。検査プロセスは時間がかかり、複雑になることがあります。その結果、これらの重要なステップをわずか4週間見逃した患者は、死亡率が6～13%上昇します。

Color Healthによると：

スクリーニングのニーズは、多くの場合、非常に個別化されています。例えば、Colorの患者の3分の1以上は、標準的なガイドラインでは対処されていない個々のリスク要因に基づいた、より早期の、異なるスクリーニングアプローチを必要としています。

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Color は 、一貫性のない形式の患者データを解釈し、密集した医療ガイドラインを分析し、患者データのプライバシーを保護するなどして、がん患者のケアを改善するために、2023 年に OpenAI と緊密に協力し始めました。 

これを実現するために、Color社はOpenAIのGPT-4およびGPT-4oモデルを活用し、診断結果に基づくケアパスを概説した複雑な図表が満載された長いPDFから重要なデータを抽出するといった複雑なタスクを処理しました。GPT-4 Visionは、複雑な図表の解釈と分析において特に重要な役割を果たしました。

最後に、Color Health は OpenAI とのパートナーシップを活用して、次のような方法でがん患者の治療プロセスを加速します。

•  Copilot を使用する医療提供者は、Copilot を使用しない医療提供者よりも 、欠落している検査結果、画像診断結果、生検結果、病理学的結果を特定できます。
• Copilotを使用すると、臨床医が患者の記録を分析し、ギャップを特定するのに平均 5分かかります 。Copilotを使用しない場合、データは断片化され、数週間の遅延につながる可能性があります。

Color 社は、まず臨床医から始めて、Copilot アプリを段階的に展開しています。

ケビン・オケムワは、ケニアのナイロビを拠点とするベテランのテクノロジージャーナリストです。Windows Centralで業界の最新トレンドや動向を幅広く取材し、豊富な経験を有しています。イノベーションへの情熱と細部への鋭い洞察力を持つ彼は、OnMSFT、MakeUseOf、Windows Reportといった主要メディアに寄稿し、Microsoftエコシステムを取り巻くあらゆるトピックについて、洞察力に富んだ分析と最新ニュースを提供しています。常に変化するテクノロジーのトレンドを追っている暇な時は、世界を旅したり、音楽を聴いたりしています。