テクノロジー
医学生としての最終年、トビは退屈な解剖学の講義のために学習管理システムを作るよう大学を説得した。現在は、アフリカの医師が医療記録をより速く処理できるよう、人工知能を活用している。
アフリカには十分な医療従事者がいません。そのため、医療従事者は、より先進的な経済圏に比べて、医師一人当たりにより多くの患者の世話をすることが求められています。仕事では、書類作成がかなりの時間を占めます。医療従事者は、患者の病歴を記録し、フォームに記入し、これらの記録を時間と共に更新する必要があります。最近の病院では、こうした記録の取り方をデジタル化していますが、コンピューターやいくつかのソフトウェアがあれば、必ずしも仕事が楽になるわけではありません。時には時間がかかりすぎて、医師が紙でメモを書くことに戻ることもあります。
ナイジェリアで訓練を受けた医師でAIの専門家の一人は、人工知能がアフリカの病院が医療記録をより早くデジタル化し、医師の時間を節約するのに役立つと信じています。
アフリカで最も人口の多いナイジェリアでは、国民皆保険制度を実現するために363,000人の医師が必要です。しかし、ナイジェリアには24,000人の医師免許を持つ医師しかいません。ナイジェリアが2017年に は237,000人の医師が必要だった が、世界保健機関（WHO）が推奨する医師対患者比率を満たすために、この国にはさらに多くの- 35,000人の医師がいました。2017年から2021年にかけて人口が平均2.46%増加したにもかかわらず、資格を持つ医師の数は31.4%減少しています。
その結果、あまりにも少ない医師が、あまりにも多くの患者を診察している。ナイジェリアの医師たち よく文句を言う は、燃え尽き症候群や「酷使され、低賃金」であることを訴えています。この話は、アフリカの大部分で同じです。47カ国に約360万人の医療従事者がいるアフリカでは、人口1,000人あたりの医療従事者（医師、看護師、助産師を含む）比率は1.55人とWHOは推定しています。推奨される基準値は、患者1,000人あたり4.45人の医療従事者です。2018年までに、WHOの医療従事者対人口比を上回ったのは4カ国（モーリシャス、ナミビア、セイシェル、南アフリカ）のみでした。
テクノロジー ヘルスケアのデジタル化
1960年代初頭、米国ミネソタ州ロチェスターにあるメイヨークリニックは、最初の主要な医療センターのひとつでした。 を採用しました。 電子カルテ（EHR）システムを導入しました。それは高価で基本的なもので、患者の予約と請求の管理にしか使えませんでした。それ以来、電子カルテのソフトウェアははるかに洗練され、患者の健康に関する詳細な情報を収集し、処理できるようになりました。
EHRは あまり使われていない にもかかわらず、アフリカの医療では その話題の効果に.EHRシステムの導入と医療従事者の使用訓練には費用がかかります。また、病院がEHRツールを採用しないことの原因として、しばしば非難されます。しかし、微妙な理由もある。イバダン大学で医師からコンピュータ科学者に転身したトビ・オラトンジは、EHRシステムが導入された病院でも、医師が面倒で時間がかかると感じるため、必ずしも使われていないと言います。医師はコンピュータに詳しいかもしれませんが、「キーボードを目の前にすると、まったく別の問題が発生するのです」。
そこでオラトンジは、自動音声認識（ASR）技術を使って、医師が話しながらメモを書き写す新興企業、イントロン・ヘルスを共同設立した。 しかしイントロン・ヘルスは、最初から音声テキスト化ソフトウェアでスタートしたわけではない。2019年に創業したIntron Healthは、病院のプロセスのデジタル化を支援するために、通常のEHRソフトウェアソリューションを提供していました。
2020年、COVID-19が世界的に広がり、医療従事者がアフリカの脆弱な医療システムが容易に圧倒されることを心配する中、Intron Healthはナイジェリアの病院で最初のソフトウェアを試験的に導入しました。「その病院はとても賑やかで、みんな興奮していました。電気も通っていましたし、無線LANも導入していました。電気も通っていたし、無線LANも導入していました。”[But] 次の患者を診るのに50分もかかり、その頃には待合室にいた患者たちは目に見えてイライラしていました」。医療記録の作成や更新に不便なコンピュータソフトを使う必要があるために、医師が患者を診ることができなければ、待機している患者は他の病院に助けを求めようとするでしょう。イントロン・ヘルスの初期のソフトウェアを使用していた病院は、テキストボックスをチェックボックスに置き換えて簡略化できないか、と相談しました。しかし、それは粗雑な解決策で、十分に堅牢なチェックボックスシステムを作るには、ありとあらゆる医療状況を予測しなければならないことになります。それは不可能でした。
イバダン大学病院（UCH）の医学生だったオラトンジは、解剖学の講義で、教科書の絵と手振りだけで赤ちゃんが産道を通る様子を説明するのに苦労して、同じような不満に直面したことがある。教科書の写真と手振りだけで赤ちゃんが産道を通る様子を説明するのは難しい。それならビデオ授業にすればいい。そこで彼は、米国国立衛生研究所（NIH）と世界銀行からの資金援助を受けて、動画レッスンをホストとする初歩的な学習管理システムを構築するよう大学を説得しました。それ以来、オラトンジの道は医療現場から離れ始めた。大学から他大学のスタッフの研修を手伝ってほしいと頼まれ、卒業後は大学に雇われ、遠隔手術ツール、患者ナビゲーションアプリ、臨床シミュレーションソフトウェアなどのテクノロジーツールを構築した。
UCH IbadanからOlatunjiは米国に渡り、サンフランシスコ大学で医療情報学の修士号を取得し、ジョージア工科大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得しました。サンフランシスコのベイエリア企業であるEnlitic社に機械学習科学者兼研究者として採用され、英語テキストを他言語に翻訳するための自然言語処理（NLP）および自然言語理解（NLU）AIモデルの構築を支援しました。Enliticを退職後、Amazon Web ServicesのHealth AIチームに機械学習サイエンティストとして参加。その傍ら、すでにアフリカの病院記録をデジタル化するソフトウェアを構築しており、それがIntron Healthとなった。しかし、彼の最初のロデオはつまづきに遭いました。多くの患者を診るアフリカの医師は、デジタル医療記録システムでEHRを導入する価値があるほど速く入力することができませんでした。
テクノロジー キーボードからマイクロフォンへ
イントロンヘルスは、医師であるオラトンジの妻が使っていた音声合成ソフトからヒントを得て、一般的な音声合成プラットフォームをテストしたところ、明らかな事実を発見しました。アフリカのアクセントのある発音や名前を正しく書き取ることができないのです。「私自身も試してみましたが、それらは私たちのアクセントに合わせて作られていないことに気づきました。医師がそれらを使うと、時間を無駄にしすぎてしまうのです」とオラトンジは説明します。
しかし、彼はこの種の問題に取り組んでいたので、イントロンチームは独自の音声認識プラットフォームを構築し、EHRプラットフォームに組み込むことで、メモを取るのを簡単にし、医師の貴重な時間を解放することにしたのです。
これは2021年のことで、Intronのコミュニティはアフリカ訛りの音声データセットの調達に全力を注ぎました。イントロンは現在、13カ国の7,000人の話者から1,100万以上の音声サンプルを構築し、200以上のユニークなアクセントを持つようになりました。それにより、例えばGoogleアシスタントやSiri、Alexaよりも忠実にアクセントのある音声を翻訳できる自動音声認識ソフトを構築することができる。
イントロンは、病院をプラットフォームにオンボードする際、医療従事者に74語の短いパラグラフを読むよう求めます。”ほとんどの人はこれを口述するのに最大55秒かかり、発話速度はかなり一定です “とOlatunjiは説明します。しかし、医師はキーボードを1文字ずつ操作しながら、同じ段落を入力するのに5分もかかってしまうのです。アフリカのアクセントを理解する音声認識技術を使えば、医師はより速くメモを取り、時間を節約することができます。Olatunji氏によると、現在、ナイジェリア、ケニア、ガーナ、南アフリカのいくつかの病院で、イントロンの音声テキスト化ソフトウェアが使用されているという。
Nakunta Muwasuは、ナイロビのMeridian Health Groupの医師で、Intron Healthのソフトウェアを使用している病院の1つです。ムワス氏はTechCabalに、「短いメモを取るのが速くなりました」と語っている。しかし、長い記録は、キーボードで入力するのが好きです。
イントロンは、コンピュータサイエンスの学会で発表し、自社の研究と製品を紹介することを意図して、いくつかの論文を作成中です。Tobi Olatunji、Tejumade Afonjaら5人のコンピュータ科学者が共著した論文の1つで、著者らは、自分たちのアフリカアクセント・モデルが、より一般的な音声認識ソフトウェア・モデルをいかに凌駕しているかを示しています。
イントロンは、人工知能を使ってデジタルトランスフォーメーションを実現するアフリカのスタートアップの1つです。今年初め、2015年に設立され投資家から1億700万ドルを調達したチュニジア生まれのエンタープライズAI企業InstaDeepは、BioNTechに6億8000万ドルで買収されました。これに対してIntronは、2019年の創業から現在までに25万ドルのファミリー＆フレンズラウンドしか調達していない。にもかかわらず、AI企業の経営に必要な高価なインフラを構築・維持できているのは、GPUチップメーカーのNvidiaとの提携が一因だ。
このパートナーシップの一環として、同社は現在、トレーニングデータセットのごく一部を使用してより優れたモデルを構築するプログラマーを招き、5,000ドルの賞金付きハッカソンを実施しています。 Afri-Speech-200という開発者チャレンジは、人工知能の多様性を高めるためにDSN、Masakhane、Zindiと提携して作られました。多様性の欠如とバイアスの可能性は、AIの実務家や技術規制当局が取り組まなければならない問題の1つです。イントロンのASR技術は、アフリカの医療従事者にとって貴重なツールであることが証明されるかもしれませんが、トレーニングデータが豊富にある先進国以外の文脈に対してAIシステムが完全に盲目にならないようにするために行うべき作業があることも浮き彫りになりました。
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