Udith VaidyanathanはLogicFlo AIの共同創業者兼CEOである。
かつてデータは新しい石油と言われていた。ライフサイエンスの商業分野では、文脈が酸素のように不可欠になっている。AIは何百万ページもの文書を読み、混沌から構造を抽出し、散在する治験データ、臨床記録、市場エビデンスを使える洞察に変えることができる。研究開発の初期段階から臨床試験、規制当局の承認に至るまで、素晴らしいイノベーションが起きているが、見落とされがちなのは、承認段階から必要とする患者の手に安全に、コンプライアンスを守りつつ、迅速に治療法を届けるために必要な精緻な仕組みだ。
治療法を承認から普及へと進めるには、分析以上のものが必要だ。判断力、リスクとベネフィットの明確な伝達、医療提供者と患者への教育、そして科学への信頼が求められる。商業化の次の時代は、機械の規模と人間の専門知識の精度を組み合わせる方法を知るチームのものになるだろう。
混沌から構造へ：AIが最も得意とすること
AIは根本的に一つのことに優れている：スケール。人間の能力をはるかに超える情報量を消費し、統合できる。科学文献、治験記録、支払者データ、患者アウトカムの山の上に構築された業界では、それが重要だ。そしてそれは単なる速さではない。AIは今や、かつては見えなかった非構造化データも扱える。PDFや手書きのメモ、さらにはデジタル化されていなかったスキャンされたチャートも読み取り、接続できるようになった。
混沌から構造を抽出する能力は、ライフサイエンスチームにとって大きな突破口だ。それはより速いエビデンス生成、新たなトレンドの迅速な分析、そしてかつては数カ月かかっていた資料や洞察を短時間で作成する能力を意味する。
現在の形のAIツールは人間の実行能力を大幅に強化するが、人間はまだ判断力、説明責任、抽象的な二次的文脈の処理などの点で優れている。したがって問題は、AIがどの仕事を自動化するかではなく、実行の規模とスピードがもはや障壁でなくなった場合、人間が達成できる真の限界はどこにあるのかということだ。さらに重要なのは、予見可能な将来において、無限の実行可能性の新世界を操縦し、実世界の決定を形作る倫理、トレードオフ、曖昧さに関する判断をその上に重ねるために、人間の能力がこれまで以上に必要とされているということだ。
私はよく航空機のたとえを使う：AIはターボエンジンだが、コックピットには常にパイロットと副操縦士がいる。ライフサイエンスのような規制された分野では、人間のパイロットは譲れない存在だ。
統合、正確性、そして自律性の制約
AIの能力がどれほど刺激的であっても、リーダーたちはその現在の制約にも同様に注意を払うべきだ。私の立場から見ると、ライフサイエンスの商業化において今日可能なことを定義する3つの現実がある。
1. レガシーシステムの統合が最大のボトルネック。世界の健康・ライフサイエンスデータの多くは依然としてレガシーシステムに存在している：CRM、臨床試験管理ツール、電子カルテ、支払者データベースなど、オープンな統合を前提に構築されていないシステムだ。AIモデルはこれらのシステムに接続できなければ結果を出せない。だからこそ、多くの見出しを飾る発表が導入段階で停滞する—データハイウェイがまだ接続されていないのだ。
最近の業界調査によると、バイオ医薬品業界のAIパイロットプロジェクトの89%が本格導入に至らず、断片化されたレガシーシステム、データ品質の低さ、商業運営におけるデータの不整合が最も一般的な障壁となっている。別のヘルスケアIT調査では、AIツールが管理された環境では上手く機能しても、分断された電子カルテ、CRM、治験管理システム間で統合できないため実際の導入では失敗し、実用的なワークフローではなく棚上げされた概念実証に終わっていることがわかった。
2. 正確性は選択肢ではない。ライフサイエンスでは、正確性は不可欠であり、道義的義務でもある。引用を捏造したり研究を誤って表現したりするAIシステムは、規制上または患者安全上の結果をもたらす可能性がある。実装のあらゆる層に安全装置を組み込む必要がある。
LogicFloでは、段階的な自律モデルを使用している：
• Tier 0：AIは提案のみを行う。
• Tier 1：AIは人間の承認を得て限定的なアクションを実行する。
• Tier 2：AIは低リスクのテンプレートベースのワークフローを完全な監査証跡付きで自動化する。
この構造により、価値を付加する場所で自動化を使用しながら、人間が主導権を握り続ける。航空機のフライトレコーダーと同様に、すべてのステップは説明可能で、追跡可能で、監査可能でなければならない。それが問題点から学び、次のイテレーションをより安全にする方法だ。
3. AIはツールであり、万能薬ではない。私は、真に画期的なソリューションは問題を中心に据えることからしか生まれないと信じている。それによって、どこでLLMを使用し、どこで他のAIパラダイムを使用し、どこでよりプログラム的なアプローチを取るべきかを決定できる。最も強力なアプローチはハイブリッドであり、正確性のための決定論的インフラストラクチャとAIによる統合を使用することだ。解決すべき問題から逆算することで、すべてにAIを投入するのではなく、ワークフローの異なる部分に最適なパラダイムを選択できる。
例えば、AIは複雑な研究論文を要約できるが、検索と参照は依然として決定論的システムが処理すべきだ。両方のシステムがそれぞれの強みを活かして連携するとき、真の進歩が得られる。
スピードではなく精度を重視する
規制された業界では、「速く動いて物事を壊す」というアプローチは通用しない。規制が存在するのには理由がある：患者を保護し、データの完全性を維持し、主張がエビデンスに基づいていることを確実にするためだ。より賢明な道は、私が「イン・ザ・グラス実装」と呼ぶものだ。これは、人々に新しいプラットフォームを強制するのではなく、彼らがすでに使用しているソフトウェアとワークフローにAIを組み込むことを意味する。
自動運転車にまだハンドルがある理由と同じだ。技術は機能するが、採用には時間、テスト、信頼が必要だ。安定した状態に達するには、それらのシステムが進化または廃止されていく中でも、既存のシステムとワークフローにAIを統合していくことが必要だ。それは新しいパラダイムに向けた段階的な構築だ。この業界をユニークにしている人間と規制の枠組みを尊重するものだ。
だからといってイノベーションが遅くなるわけではない。思慮深く使用すれば、AIは桁違いにタイムラインを圧縮できる。商業化の前は、その治療法を開発した研究者だけがその価値を真に理解している。AIは、正確な教育資料の作成、医療提供者と患者のエビデンスの生成、エコシステム全体にわたるベネフィットとリスクの伝達により、その洞察をより速く翻訳するのに役立つ。適切に行われれば、発見から採用までの距離を短縮し、監視を維持しながら安全な治療法をより早く患者に届けることができる。
AIはライフサイエンスの商業化を変革する可能性を秘めているが、それは人間を中心に設計された場合に限る。機械がもたらすのは規模とスピード。人間がもたらすのは直感、文脈理解、そして説明責任だ。私たちが達成する進歩は、両者がそれぞれ最も得意とすることをどれだけうまく発揮させられるかにかかっている。
