パンデミックに関するニュースを追うようになってからどれくらい経ちますか?

マスク着用による耐え難い暑さと時折流れる海外ニュースを除けば、「新型コロナウイルス肺炎流行マップ」を開くことはほとんどなくなりました。数ヶ月前は、いつでもデータの更新を追跡するために、流行ニュース欄に「住み込み」たいくらいでした。

北京のハイリスクエリアが解消され、再び緊張状態にあった医療従事者、科学者、そして一般市民の生活は徐々に正常に戻りつつある。しかし、今回のパンデミックは生命の湖に投げ込まれた巨石のようであり、それが引き起こした波紋と衝撃は今も広がり続けていることを、誰もが認識しているはずだ。

例えば、第6回国際ビッグデータコンテストでは、初めてヘルスケアが競技テーマとして取り上げられ、まもなく決勝戦を迎えます。このコンテストには、ユネスコIKCEST、中国工程技術知識センター（CKCEST）、百度（バイドゥ）、西安交通大学など、豪華な共催者が名を連ねています。

一方、ハーバード大学、コロンビア大学、インペリアル・カレッジ・ロンドン、清華大学、北京大学、西安交通大学、ハルビン工業大学などのトップクラスの大学の優秀な人材が、チューリング賞受賞者のレディ教授、院士の鄭南寧氏、その他産業界と学界の第一人者から構成される強力なAI審査団の指導の下、インテリジェントツールを使用して感染症の蔓延と速度を予測することに挑戦します。

16のファイナリストチームが選出される中、AIと医療分野の数多くの「トップブレイン」が、互いに激励し合う興味深い対話を繰り広げました。

中でも、中国工程院副院長の王晨院士と百度（バイドゥ）の最高技術責任者（CTO）である王海鋒氏は、おそらく皆さんもよくご存知でしょう。お一人は17年前のSARS流行の最前線に立ち、COVID-19パンデミックとの闘いを主導し、「仮設病院」の第一人者として活躍しました。お一人は国際的に著名な人工知能（AI）の研究者であり、中国の産業AI分野の第一人者です。

7月20日の夜、この2人の「偉大なマジシャン」がテクノロジーの「魔法の杖」を大衆に向けて振ったとき、出場者の心の中に「AI + 産業」の火花が散ったに違いありません。

ビッグデータは、AI の魔法と医療の現実の間の障壁をどのように打ち破ることができるのでしょうか?

ビッグデータ技術と医療の融合は、国際ビッグデータ競争の6年間において前例のない出来事です。人工知能とビッグデータ技術は、具体的にどのように感染症のパターンを明らかにし、流行の予防と制御に貢献できるのでしょうか？

会話の冒頭、王海鋒氏は数億人の中国国民に関わるこの問題を提起した。

王海鋒氏に代表されるAI軍が知能とビッグデータの「魔法の杖」を握っているとすれば、王塵院士の背後にいる医療エリートたちは現代医学を駆使して疫病の残酷な現実を突き破っている。

明らかに、王晨院士のような医療従事者にとって、ビッグデータの「魔法」は医学研究に欠かせない原材料となっている。

彼の見解によれば、高病原性感染症の蔓延はそれ自体が、多くの変数を伴う高次方程式である。解くべき関数が多すぎる上、影響要因もさらに多く、わずかな単純なパラメータだけで流行の展開パターンを予測することはほぼ不可能である。

王塵院士は、パンデミックの間、誰もが「転換点」がいつ訪れるのかに常に注目していたため、科学者たちは非常に困難な立場に置かれたと、感慨深げに述べた。結局のところ、独立変数はまだ明確ではなく、社会介入などの様々な従属変数がどのように相互作用するかが、計算の複雑さをさらに増大させたのだ。

流行の初期段階におけるさまざまな深刻さ、社会的介入の程度と強度の違い、そしてさまざまな変数の相互作用により、膨大な量のデータが生成され、流行との闘いにおけるさまざまな決定と結果に直接つながりました。

そのため、王海鋒氏が対談中に提案した「ビッグデータ＋AIの双魔法」のアプローチは、その威力を発揮する機会を得た。

王海鋒氏の見解では、ビッグデータは感染症と同様に、内部的に複雑であるだけでなく、劇的な動的変化も伴う。ビッグデータのパターンを把握し、人工知能アルゴリズムを最大限に活用できる優秀な人材は、様々なデータソースから疾病の根底にあるパターンを発見する可能性を大幅に高めることができる。

ビッグデータ技術と人工知能を組み合わせると、伝染病の予測に超強力な計算力を与え、高度な数学と同じくらい難しい複雑な現実世界の問題を瞬く間に明確にし、一般の人々がテクノロジーの甘い果実を享受できるようになることは容易に理解できます。

AI + 医療：ハイブリッドアプローチ – インテリジェントテクノロジーは医療従事者をどのように支援できるか？

パンデミックの間、最前線で働く医療従事者を心配する人々が、知能ロボットに注目するのは当然のことでした。

結局のところ、ロボットが医療従事者の補助や代替となり、比較的定型的な作業の遂行を担うことで、医療従事者のリスクを大幅に軽減できるのです。

会話の中で、王晨院士と王海鋒院士はすぐに意気投合し、完璧な「男子ダブルス」の試合を終えた。

王塵院士：感染予防の問題は非常に深刻です。臨床検査技師や病棟で働く医師や看護師は、体力面、患者との接触、そして防護服を着用した上での医療処置など、大きな困難に直面しています。これらの業務の一部を知能ロボットに代替することは可能でしょうか？

王海鋒：百度は、今回の感染症予防・抑制の過程で、食料や医薬品の配達にロボットを活用する試みを行っており、今後ますます活用が広がると考えています。

王塵院士：病棟内で忙しく働くロボットの割合はますます大きくなっていますが、最も重要な部分は依然として人間が行っています。

王海鋒：ロボットは感染拡大を抑える一方で、AI技術は遠隔診断や治療に活用され、アルゴリズムはウイルスRNAの二次構造を予測するなど、いずれも防疫・抑制に役立っています。

AIと産業をめぐる業界トップクラスの知性による「ミックスダブルス」の競争はこれで幕を閉じました。実際、インテリジェントテクノロジーの繁栄は、こうした日々の探求と競争、絶え間ない成長、科学の頂点への挑戦、そして最終的にはあなたや私のような一般の人々の利益によって実現されるのです。

技術および医療の専門家の目に、優秀な将来の人材はどのように映るのでしょうか?

この時点で、スマートテクノロジーと感染症の組み合わせがそれほど有用であるならば、なぜそれらの統合にパンデミックが触媒として必要なのかと疑問に思う人もいるかもしれない。

医療従事者や技術者が今何に忙しいか考えてみましょう。

劇的に言えば、前者はインテリジェントテクノロジーのサポートを切望し、「AIカルト」に参加できればと願っているほどであり、後者は高品質の医療データを羨ましく思い、看護師として病院に潜入する寸前である。

王塵院士は王海鋒氏に対し、中国には必要なコンピュータハードウェアとソフトウェアがあるにもかかわらず、医療界と情報科学・ビッグデータ技術分野の間の障壁を打破できていないと訴えた。その結果、各分野が独自の主張を展開し、それぞれのチャネルで異なる意見を述べるばかりで、真のIT技術とビッグデータ分析能力を医療問題に深く融合させるには至っていない。

こうした状況の根本的な原因は、医学と情報技術の両方を理解した複合的な人材の不足にあります。

意外なことに、数百万人の技術エリートを率いる王海鋒氏もこの問題に深く悩まされていました。彼はすぐに自身の経験を共有し、百度がAIヘルスケアの開発において直面した人材不足の難しさを率直に認めました。

例えば、プライマリケア医が治療計画を作成するのを支援する補助診断システムには、医学とコンピュータサイエンスの両方に精通したチームが必要です。そのため、百度のチームは多くのコンピュータエンジニアを抱えているだけでなく、専門医も多数採用し、分野横断的な人材コラボレーションモデルを活用しています。

多才な才能の育成と分野を超えた才能のコラボレーションはすべて、すべての人に利益をもたらすインテリジェントなヘルスケアという未来を指し示しています。

王塵院士は、百度のAI主導型ヘルスケアアプローチに倣い、中国のEMR（電子カルテ）ヘルスケア情報システムを統合したビッグデータ基盤を活用すれば、パンデミックが継続あるいは悪化したとしても、中国社会全体の対応は大きく変わるだろうと例を挙げた。例えば、ソーシャルディスタンスを拡大すべきか、拡大するならどのように拡大すべきか？集会を減らすべきか、マスクを着用すべきか？これらの疑問はすべて、ビッグデータ分析に基づく合理的な判断によって解決できる。

ビッグデータコンテストの核心は、テクノロジーと産業の衝突を通じて、より多くの人材を発掘することです。王晨院士と王海鋒氏が述べたように、医学は奥深く、データは膨大です。その中で羽ばたく学生たちは、はるか遠くの地平線に心を向ける星の子のようです。

私の見解では、百度と同様に、私たちが知性の旅に乗り出すにつれて、人間の幸福に関連する技術的な橋が、数え切れないほどの業界とシナリオで次々と築かれつつあります...これは、ビッグデータ技術と人間社会の最も記憶に残る出会いかもしれません。