インターシステムズでデータをAIに対応させる

人工知能（AI）はヘルスケアを根本的に変革しつつあり、デジタルヘルス・ソリューション開発者にとって大きな市場機会となっています。 世界のAIヘルスケア市場は、2030年までに1,876億9,000万米ドルに達し、2025年から年平均成長率38％で成長すると予測されています¹。

AIは、ローデータを有意義で実用的な洞察に変換することで、臨床アウトカムと業績向上に貢献できます。 各種のAIの手法は、それぞれ異なる方法で価値を提供します。 例えば、生成AIは診断と治療を改善し、患者の安全性と満足度の向上に貢献することができます。 エージェント型AIシステムは、コストや非効率性を削減し、ビジネスや決済プロセスを合理化し、研究や発見を加速するのに役立ちます。 また、従来の機械学習アプリケーションは、病気のリスク、財務の不安定性、スケジューリングの非効率性を予測するデータ関係を発見することができます。

一方で、大きな期待があるにもかかわらず、データ統合や管理の課題がヘルスケアAI開発の取り組みを複雑化させ、プロジェクトを停滞させ、製品利益率を侵食する場合も多くあります。 ヘルスケアのためのAIソリューションは、臨床、業務、財務の各システムに加え、スマート医療機器、遠隔モニタリング機器、ウェアラブル機器、公衆衛生データベースなど、さまざまなソースからの複雑なデータを活用します。 ヘルスケアのデータ標準、フォーマット、構造は、システムやベンダーごとに異ります。 データの不整合や冗長性はデータの質を損ない、デジタルヘルスAIイニシアチブを阻害する可能性があります。 Gartner® によると、AIに対応したデータ利用をしててAIのユースケースを実現し、サポートしない組織は、AIプロジェクトの60％以上がビジネスSLAを達成できず、市場から放棄されることになります。

デジタルヘルスAIを成功させるためには、開発者はデータを収集、統合、整備して、AIに対応できる状態に整える必要があります。AIパイプラインの処理速度、効率、経済性を最適化する方法を見つけなければなりません。また、開発を迅速に立ち上げ、イノベーションを加速させるためのツールを提供できるパートナーを見つけることが必要です。

AIソリューション開発のパートナーを選ぶ際には、必要なのはテクノロジーだけでは不十分です。 ヘルスケアの深い専門知識、AIに対する原則的なアプローチ、そして確実に仕事を遂行するための技術力を備えた企業を選ぶことが肝要です。

インターシステムズは、デジタルヘルスの黎明期から、医療データ管理と標準ベースの相互運用性の分野をリードしてきました。 業界の多くはインターシステムズに支えられ、ともに成長してきました。 実際、世界中で10億件以上の医療記録が、インターシステムズの技術で構築されたデジタル・ヘルス・ソリューションによって、管理されています。

インターシステムズは、最高水のプライバシー、セキュリティ、責任を維持するというコミットメントのもと、イノベーションを加速し、顧客の成功を確保し、卓越性へのコミットメントを実証しながら、信頼を生み出すAIへの思慮深く公正なアプローチをとることを指針としています。 インターシステムズは、AIシステムによるイノベーションを推進し、お客様のソリューション開発チームのアドバイザー、アシスタント、推進役としての役割を果たすという約束を実現するために、AIの組み込む際の 原則を策定しています。

インターシステムズは、ヘルスケアデータ管理ソリューションと開発ツールの包括的なポートフォリオを提供し、お客様が統合と相互運用性の課題を解消し、データをAIに対応させ、市場投入までの時間を短縮できるよう支援します。 当社のクラウドファーストのデジタルヘルス開発プラットフォームは、あらゆるヘルスケアデータプロトコルや標準に対応するために必要なすべてのビルディングブロックを提供し、幅広いアプリケーション、データベース、テクノロジーにすぐに利用できる接続性を提供します。 生成AI機能が組み込まれており、これにより、セマンティック検索、生成AI、ソフトウェアエージェントを活用した、スマートなデジタルヘルスアプリケーションを構築することが可能です。

インターシステムズのソリューションは、大規模なヘルスケアデータの収集、クリーン化、調和、管理を容易にします。 構造化データ、非構造化データ、音声データ、画像データをAI分析のための単一の統合ソースにまとめます。また、監査と認証のために、堅牢なログ機能、トレーサビリティ、データセキュリティを提供します。

インターシステムズのテクノロジーを活用すれば、AIを搭載したヘルスケアソリューションを迅速、効率的、コスト効率よく構築し、提供することができます。 広範なAIオーケストレーションツール、ベクトル検索機能、 統合された生成AIとML機能、新に当時鵜した Model Context Protocol （MCP）への対応、および直感的なローコードグラフィカルエディタにより、開発作業を簡素化し、ソリューションの提供と展開を加速させます。

組み込みベクトル検索機能により、構造化データ、非構造化データ、半構造化データを迅速かつ効率的に検索できます。 データはベクトルに変換され、セマンティック検索、テキスト分析、レコメンデーションエンジン、その他のユースケースで使用できるようにインデックス化されます。 革新的なRAG機能（検索拡張生成：retrieval-augmented generation）により、精度を向上させ、古くなったデータ、トークンの制限、ハルシネーションなどの従来のLLMの欠点を回避することができます。

インターシステムズテクノロジーにより、開発者は、Langchain、Autogen、Swarmなどの主要なプラットフォーム、プラグイン、ライブラリを使用する大規模なAIエコシステムを活用して、インテリジェントなヘルスケアアプリケーションを迅速かつ容易に構築し、選択したモデルで本番環境で安心して運用することができます。 当社のエンタープライズ対応ソリューションは、データの完全な管理を維持し、プライバシー保護とコンプライアンス順守を支援します。

インターシステムズのテクノロジーは現場で実証済みであり、当社のAI対応ヘルスケア業界ソリューションをはじめ、幅広いヘルスケアAIアプリケーションを支えています。

InterSystems IRIS® for Healthデータ管理プラットフォームは、当社の包括的なAIネイティブなEHRシステム（電子カルテ）である InterSystems IntelliCare™を支えています。 この次世代EHRは、臨床および業務プロセスにエージェント型AIを組み込み、自然言語AIアシスタント、アンビエントリスニング、AI手動の文書化、および自動コーディング機能をにより、臨床ワークフローの合理化と業務の最適化を支援します。 エージェント型AIを活用して、インテリケアはEHRを真の臨床アシスタントに進化させ、提携業務を効率化し、ワークフロー内でリアルタイムのアプリ内の洞察を提供することで、医師や看護師の管理負担を軽減し、事務処理ではなく患者ケアに専念できるようにします。

基礎となるインターシステムズのテクノロジーは、以下のような多様な機能と利点を提供します：

• 単一の安全なゲートウェイ- InterSystems IntelliCareの開発者は、すべてのAIデータフローに共通のAPIを活用し、統合と継続的なメンテナンスを簡素化します。
• すべてのワークフローに対応する１つのツールボックス- 統一されたツールセットにより、ソリューション開発コスト、複雑さ、オーバーヘッドが削減されます。
• スマートデータ プロファイル エンジン- インテリジェントなフィルタリングにより、LLMは必要な入力のみを受け取り、トークン量を削減し、推論コストとパフォーマンスを最適化します。
• 製品に組み込まれたプライバシーとコンプライアンス- マルチテナント・アーキテクチャと堅牢なデータ保護機能により、PHIを保護し、法令遵守をサポートします。
• モデルとクラウドに依存しないアプローチ- ベンダーにとらわれないプラットフォームにより、コードを修正することなくクラウドやAIモデルを簡単に変更可能です。

AIを活用した創薬企業である BioStrand社は、LENSai™統合インテリジェンス・プラットフォームにインターシステムズの技術を採用しています。 LENSaiはInterSystemsの高度なベクトル検索とRAG機能を活用し、大量の非構造化データを迅速、確実、効率的に分析します。 この統合により、複雑な生物学的データの膨大なリポジトリに対して、より正確でセマンティックな検索が可能になり、科学者たちはこれまで得ることが困難であった洞察を発見することができるようになります。 これにより研究者は新規治療標的をより迅速に特定でき、創薬から臨床試験までのプロセスを劇的に短縮できます。

ベクトル検索やRAGのような機能は、LLMや非構造化生物医学データを扱う際に不可欠です。 ベクトル検索により、LENSaiは 膨大なファイルやデータソースから、元の形式に関係なく、意味的に類似した情報を迅速に見つけ出すことができます。 RAGはこの機能を活用して、各クエリに対して最も関連性が高く、最新の情報を動的に取得することで、誤りやハルシネーションを大幅に減らします。

世界有数の学術研究を行う医療機関である Stanford Heath Care は、インターシステムズの技術を使用して、ChatEHR AIアシスタントの応答性を最適化しています。 組織内で開発されたこのAIコンパニオンは、自然言語クエリーを使用して、病院システムのEpic EHRプラットフォームから重要な患者データを迅速に取得して要約することで、臨床医が時間を節約し、より多くの洞察を得る支援をしています。

インターシステムズの先進的なHL7® FHIR®サーバーとリポジトリは、API呼び出しを最小限に抑え、遅延を短縮することで、AIパイプラインを加速します。 FHIR は、電子医療情報を効率的に交換するための最新かつグローバルな標準です。

ChatEHR は、多様な医療ITアプリケーションやシステムに散在している臨床および非臨床データを利用します。 インターシステムズのテクノロジーは、このAIを搭載したソリューションが大規模なデータセットを高速かつ大規模に収集・調査するのを支援します。

InterSystems HealthShare® AI Assistantは、臨床医やその他の医療専門家が、患者ジャーニー全体にわたってデータの洞察を明らかにする支援する、インテリジェントな会話型ツールです。 このソリューションは、インターシステムズのヘルスケアデータ管理プラットフォームとツールによって構築されています。 これらのコア技術により、開発チームは統合作業を簡素化し、市場投入までの時間を短縮し、基盤となるインフラではなく差別化機能の開発に集中することを可能にしました。

インターシステムズのデータ変換機能はすぐに使うことができ、これにより開発者は時間と労力を節約して、カスタムコーディングなしで FHIR、HL7 V2、CDA などのヘルスケア標準にシームレスに対応することができます。

開発チームは、最新の ヘルスケア アプリケーション でますます重要となっている、組み込みの AI 機能も活用：

• LangChainおよびllama-index用アダプタ- 一般的なAI開発フレームワークとの統合を簡素化し、カスタムコネクタ作成を不要にします。
• 埋め込み生成- AIモデルが意味、文脈、類似性を認識できるように、テキストを数値ベクトルに変換します。
• 近似最近傍インデックス- 膨大なレコードの中から最も近い一致を効率的に特定することで、ベクトル検索を高速化します。

されに、チームは使い慣れた開発フレームワークを使用することができ、インターシステムズのネイティブPythonサポートを活用することで、再教育や再構築を行う必要はありません。

ヘルスケアAIはまだ進化の初期段階にありますが、その勢いは確かなものです。 さまざまソリューションが成熟し、臨床や業務ワークフローに深く組み込まれるにつれ、複雑なデータを解釈し、タイムリーな洞察を提供し、意思決定を支援する能力が劇的に拡大します。

今後数年で、ヘルスケアAIの役割は、単なる作業の支援から、積極的にケアのあり方の形成へと進化することでしょう。これにより、疾患のより正確な早期発見、健康リスクの予測、介入の提案が可能になり、患者自らの健康により主体的に関与できるようになります。今から 強固なデータ基盤を整えている組織は、これから生まれるこのような新たな機会を最大限に活用することができます。

免責事項：InterSystems®が提供するAIツールまたはAI機能は、規制および臨床安全性要件の対象となり、すべてのグローバル市場で完全に利用できるわけではありません。 責任ある AI に対するインターシステムズのアプローチの詳細については、当社の AI 倫理ページを参照してください。また、管轄地域の提供状況に関する具体的な詳細については、 インターシステムズの担当者にお問い合わせください。

本製品は、EU および英国の医療機器 CE マーキング取得手続き中です。 EU/UKIでは販売または臨床使用が承認されていません。いかなる実演、討論、説明も情報提供のみを目的としたものです。 安全性や有効性を主張するものではありません。規制当局の承認（2026年5月予定）次第で入手または使用が可能になります。 InterSystems®が提供するAI機能は、適用されるAI規制要件の対象となり、すべてのグローバル市場で利用できるとは限りません。

InterSystems Corporation: One Congress Street, Boston, MA 02114-2010, USA.
SRN: DE-AR-000005430

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1 - AI in Healthcare Market Size, Grand View Research, 2025
2 - Through 2026, Gartner ID G00836469, 2025年7月11日