いくつかの結(jié)果について話しましょう。最初に気付くのは、今日のヘルスケアに人工知能を適用することは、この技術(shù)が美しい寫真を作ったり、AIの詩を作ったりするだけではないことを証明していることです。私たちの中には、人文科學が大規(guī)模な言語モデルの主要な（または近視の場合のみ）ユースケースであると考える傾向があります。しかし、人間の大學生と同様に、大規(guī)模な言語モデルを使用して、蕓術(shù)的または科學的な成果を追求することができます。彼らはアーティストや醫(yī)師になることができます。とはいえ、最も重要なユースケースの多くは多くの統(tǒng)合を必要とします。これは、ハードウェアのセットアップ、トレーニング、または大規(guī)模な言語モデルのプロンプトだけでなく、既存のインフラストラクチャおよび事業(yè)運営に接続することも意味します。言うよりも簡単です。

アルビン?グレイリン（私たちの次の現(xiàn)実の著者（社會に対するAIの広範な影響に関する新しい本）とカール?Zhao（エンタープライズAIソリューションを展開しているAIの専門家）は最近、米國および世界中のヘルスケアのAIの現(xiàn)実を議論するために私と一緒に座っていました。ほとんどの人が世界的につながっていると考えている世界経済でそれぞれの視點から動作します。

ヘルスケアにおけるオープンソース人工知能の臺頭：オンプレミスソリューションが未來を形作っています

人工知能は、ヘルスケアに革命をもたらし、臨床ワークフローを変革し、労働力不足、診斷精度、慢性疾患管理などの重要な課題に取り組んでいます。米國では、ヘルスケアが生成的人工知能の採用を主導(dǎo)し、2024年に投資は5億ドルに達し、2位の法律サービス業(yè)界よりも67％高くなっています。この成長はAIの可能性を強調(diào)していますが、その現(xiàn)実世界の実裝には、単なる最先端のテクノロジー以上のものが必要です。コストの透明性に焦點を當てた既存のシステムとのシームレスな統(tǒng)合、およびプライバシーの懸念のためのテーラーメイドのソリューションが必要です。

オープンソースの利點：エンタープライズの採用

AI採用における最も注目すべき変更の1つは、Deepseek R1やV3などのオープンソースモデルへのシフトです。これらのモデルは、企業(yè)に費用対効果が高く、透明性のあるカスタマイズ可能なソリューションを提供し、ヘルスケアアプリケーションに最適です。獨自のシステムとは異なり、オープンソースAIにより、組織はアルゴリズムを確認し、コンプライアンスを確保し、ベンダーのロックインなしで特定の臨床ニーズに合わせてモデルを調(diào)整できます。

Nvidiaの最近の戦略的シフトは、この傾向を強調(diào)しています。ハードウェアのみに焦點を當てる代わりに、オープンソースフレームワークに基づいた業(yè)界固有のAIソリューションを?qū)熼Tとする企業(yè)と協(xié)力しています。たとえば、DeepSeek対応ツールは、診斷時間が40％短縮され、まれな疾患認識が28％増加することが証明されています。これらの進歩は、オープンモデルとドメインの専門知識の組み合わせが、精密醫(yī)療の具體的な結(jié)果にどのようにつながるかを強調(diào)しています。

コストセグメンテーション：ドメイン固有のソフトウェアが人工知能の展開をリードします

重要なが、AIの実裝の見落とされがちな側(cè)面は、コスト割り當てです。 GPUや推論チップなどのハードウェアは多くの注目を集めていますが、ソフトウェアサービスは総展開コストのほぼ70％を占めています。これには、モデルの微調(diào)整、電子健康記録との統(tǒng)合（EHR）、および継続的なメンテナンスが含まれます。オープンソースモデルは、ライセンス料を削減し、內(nèi)部カスタマイズを?qū)g施することにより、これらの費用を削減するのに役立ちます。

オンプレミスとプライベートクラウド：ヘルスケアにおける人工知能の新しい領(lǐng)域

プライバシーとデータのセキュリティにより、ハイパースケールのクラウドプラットフォームからオンプレミスやプライベートクラウドの展開への人々のシフトの大幅な変化が促進されています。 Alvin Grelinが指摘しているように、 「ほとんどの組織は、顧客または患者のデータをクラウドに入れることを非常にheしています」。これは、規(guī)制當局のコンプライアンス（米國のHIPAAなど）と患者の機密性が非常に重要なヘルスケア分野で特に當てはまります。

たとえば、中國では、厳格なデータローカリゼーション法では、病院が患者記録を內(nèi)部的に保持する必要があり、民間のAI展開の必要性を促進します。米國はより柔軟ですが、クラウドセキュリティとベンダーのロックインに関する懸念は、ヘルスケアプロバイダーがハイブリッドまたは完全にオンプレミスのソリューションに移行するように促しています。 Carl Zhaoはこの傾向を強調(diào)し、 「ソフトウェアと展開の柔軟性はAI計畫でしばしば過小評価されている」と指摘しました。

未來：プロの人工知能エコシステム

オープンソースモデル、コスト透明性、およびオンプレミスソリューションの収束により、ヘルスケアAIが再構(gòu)築されています。 Stryker、Boston Science、Medtronicなどの企業(yè)は、AIのイノベーションに関連する在庫の成長を見ていますが、AWSやGoogle Cloudプロバイダーは、TPUなどのオンプレミスの推論チップとの競爭と対戦しています。

Graylingが適切に要約しているように、 「AIはプラグアンドプレイだけではありません。既存のシステムと統(tǒng)合するには時間がかかります。」未來は、オープンモデル、ドメインの専門知識、セキュリティインフラストラクチャが組み合わさって、現(xiàn)実世界の影響を生み出すエコシステムです。ヘルスケアの場合、これは診斷の速い、患者の転帰の改善、より持続可能なAI採用曲線、つまりプライバシー、コスト効率、およびスケーラビリティを優(yōu)先する曲線を意味します。

結(jié)論：ヘルスケアにおけるAI革命は、単なる技術(shù)以上のものです。それはそれを?qū)g裝する方法についてです。 Deepseekなどのオープンソースモデルは、オンプレミスとコスト構(gòu)造の明確な理解を組み合わせて、エンタープライズ人工知能の新しい時代への道を開いています。これは、イノベーションと実用性のバランスをとる時代です。

以上がヘルスケアのAI：傾向とターニングポイントの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。