（MENAFN- ミッド・イースト・インフォ）SASは、データとAIが業界の「医療の発見・提供のされ方」を再構築するための道筋を予測している アラブ首長国連邦ドバイ、2026年4月– 2026年に足を踏み入れるにあたり、ヘルスケアとライフサイエンスにおけるAIと分析の物語は、突然の破壊を目指すものではありません。スマートで実用的なイノベーションへと向かう、着実で戦略的な進化を意味しています。データとAIのグローバルリーダーであるSASの、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野の専門家による2026年の予測は、科学・医学・それらを支えるビジネス運営を作り変えることになるブレークスルーの見取り図を示します。今年の見通しは、野心と現実の確認がちょうど半々です。データストリームはようやく調和し、量子モデルは前臨床の場を席巻してクラッシュし、規制サンドボックスはビジネス向けに開かれ、AIはあらゆる場面に登場します。臨床判断から在宅医療、工場のフロアまで。一本の筋が明確です。主要な組織はデータとAIを、実験的なおまけではなく中核インフラとして扱うでしょう。ヘルスケアおよびライフサイエンスに関するSAS 2026年予測データ・オーケストレーションがライフサイエンスを調和させる。ライフサイエンスがパーソナライズド・メディシンへ進む中で、もはや孤立したデータポイントを扱うわけではありません。代わりに、2026年以降は、デジタルバイオマーカー、ゲノミクス、イメージング、臨床検査室から、高品質で継続的なデータストリームをオーケストレーションしていきます。マルチモーダル分析の約束――ゲノムワイド関連解析からポリジェニック・リスクスコアまで――は、これらの複雑なシグナルを調和させ、文脈づけできる堅牢なデータエンジニアリングに依存します。発見（ディスカバリー）領域と臨床の分析データ領域をつなぐ取り組みに、大きな投資が入ることを期待してください。– Dr. Mark Lambrecht、ヘルスケア＆ライフサイエンス担当グローバルヘッド拡張知能が地方医療の次の時代を切り開く。AIは、仮想エージェントがトリアージ、ケアナビゲーション、継続モニタリングを担うことで、地方の医療アクセスの主要な推進力になっていきます。ハイブリッドなケアチームは、診断を解釈し、リスクを浮き彫りにし、臨床医に最適な次の一手を導くことで、人間の意思決定を強化するAIツールを活用します。価値ベースのプログラムは、予測的でAIに基づく人口マネジメントへと移行し、交通、食へのアクセス、母子支援といった地域のリソースは、患者ニーズにサービスを大規模にマッチさせるインテリジェントなエージェントによって調整されます。– Amanda Barefoot、グローバル・ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザリー担当ヘッド量子飛躍が臨床研究へ。量子機械学習（QML）は、2026年に新規の創薬候補の予測毒性にうまく適用されます。これらのモデルは、前例のない精度で複雑な量子力学的効果をシミュレーションすることで、古典的AIよりも早い段階で潜在的な安全性の問題を検知し、前臨床研究における失敗率を大幅に引き下げます。– Brittany Shriver、グローバル・ライフサイエンス戦略アドバイザリー担当ヘッド在宅ケアのプログラムがテック革新を後押しする。2026年には、ホスピタル・アット・ホーム（病院の代わりに自宅で）プログラムが勢いを増し、在宅および地域ベースのケアへの需要が引き続き高まることで、在宅医療の支出が増加すると見込まれています。遠隔患者モニタリングはますます不可欠になり、IoTデバイス、イベントストリーム処理、AIを活用して、慢性疾患の管理に役立つリアルタイムの洞察を提供し、アウトカムの改善とコスト削減につなげます。業界はこの変革の初期段階にあるものの、分散型でデータ駆動のケアへ向けた転換を後押しし、その利点を検証するための、より多くの実証プロジェクトが登場するでしょう。– Heather Hallett、RN、米国ヘルスケア戦略アドバイザリー担当ヘッド規制サンドボックスがヘルスケアのイノベーションを加速する。病院、ヘルスケア組織、スタートアップは、合成の臨床データを用いた規制承認のサンドボックスを利用して、AIモデルをテストし、臨床試験をシミュレートし、意思決定支援ツールの試作を行い、プライバシー法やヘルスケア規制に抵触することなく検証プロセスを加速します。– Christian Hardahl、EMEAヘルスケア戦略アドバイザリー担当ヘッドAI生産性スタックが標準になる。2026年末までに、あらゆる主要エンタープライズがAI生産性スタックを持つようになります。今日どの企業もクラウドや顧客関係管理（CRM）を持っているのと同じように、LLMが決定論的エンジンに縫い込まれた形で、マーケティングのコピーから医療請求まであらゆる業務を動かします。生成AIが見出しを飾る一方で、決定論的AIが「支払いの処理」を書き換えます。両者が組み合わさることで、現代のエンタープライズはより速く、より引き締まり（リーンに）、そして信じられないほど効率的になります。敗者は、AIが別の「テック・ウェーブ」にすぎないという幻想にしがみつくことになるでしょう。– Heather Trimble、ヘルスケア戦略アドバイザーマルチモーダルRWDが例外ではなくルールになる。マルチモーダルデータを活用することは、現実のエビデンス生成において急速に標準的な実践になりつつあり、構造化された電子カルテデータ、非構造の臨床経過ノート、医用画像、ウェアラブル、患者報告アウトカム、ゲノミクス、健康の社会的決定要因をシームレスに統合することで、患者集団の理解をより深めていきます。LLMの進化は、データ標準化プロセスを加速するか、あるいは異種のデータソースを直接理解できるようにすることで、長年の相互運用性の課題をついに解決します。– William Kuan、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザーAI技術が製薬の製造を後押しする。製薬のサプライチェーンは、デジタルでより統合され、パンデミック、地政学的な変化、原材料不足といった混乱に対処できるよう、よりレジリエント（復元力が高い）になります。AIと機械学習は、予測的メンテナンス、リアルタイムのプロセスモニタリング、自動化された品質保証を支援し、リアルタイムのシミュレーションと最適化のためのデジタルツイン、トレーサビリティとコンプライアンスのためのブロックチェーンといった新興技術も活用されます。– Sharon Napier、ライフサイエンス戦略アドバイザー臨床判断がAIの後押しを受ける。2026年、ヘルスケアは、AI搭載の臨床意思決定支援システムの採用が加速していくでしょう。これは、診断の精度を高め、治療推奨を個別化できるという、実証済みの能力により推進されます。この変化は、臨床の信頼の高まり、データの相互運用性の改善、そして最近の業界分析で示された戦略的投資によって支えられています。– Dr. Mark Wolff、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザーAIがパーソナライズド・メディシンと患者ケアの最適化を推進する。2026年には、AIモデルが患者のゲノミクス、既往歴、治療データを分析するために活用され、最適な治療法、または臨床試験への参加の推奨につなげられます。分子相互作用のモデル化、薬剤候補のスクリーニング、毒性の予測にAIを用いることで、創薬の初期段階における時間とコストが削減されます。– Pritesh Desai、ライフサイエンス戦略アドバイザーコパイロットとエージェントが本格化する。2026年には、コパイロットを「コード支援に限った」利用から、手作業タスクの自動化に取り組み、創薬の提出に関する承認を加速させる方向へシフトすることが見込まれています。一方で、AIエージェントは2026年により大きな役割を担うようになりますが、人間はエージェントの出力を検証し、承認するために引き続き関与します。欧州では、EU AI Actが、プロセス全体における人間の所有（関与）のあり方をより明確にします。– Olivier Bouchard、ライフサイエンス戦略アドバイザーデータの品質が、ヘルスケアの成功の未来を定義する。人工知能がヘルスケアを変革し続ける中で、明確な事実が見えてきています。AIの成功は、アルゴリズムだけに依存するのではなく、それらを動かすデータに依存するということです。予測的ヘルスと精密医療の時代において、高品質で患者中心のデータにアクセスし、ワークフロー全体にシームレスに統合できる組織が、価値の提供、アウトカムの改善、そして消費者の信頼の獲得において先導するでしょう。– Grace Gu、ヘルスケア戦略アドバイザーヘルスのデジタル化から生まれる利点（そしてリスク）が継続している。ヘルスケア、健康行動、医療研究、臨床開発――特にAIと機械学習の適用――は、ヘルスケアデータのデジタル化によって可能になってきました。これらの同じ利点には、プライバシー侵害やデータの悪用に関する追加のリスクも伴います。2026年には、AIの恩恵を確保しつつリスクを制限するための投資が見られるでしょう。– Robert Collins、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザーAIは至る所に行き渡る。マーケティングや管理のワークフローから、遠隔診断まで。2026年には、機械学習とクラウドネイティブのプラットフォームがライフサイエンスのR&Dの中心になり、臨床試験の失敗を最小化し、規制当局の承認を加速させます。AI主導の創薬は、有望な創薬候補を特定するまでの期間を短縮します。一方で、分散型の試験は、研究デザインや患者アクセスの再構築において重要な役割を果たします。この変革により、業界全体でのデータガバナンス、モデルの透明性、規制の調和の戦略的な重要性が引き上げられます。– Soundarya Palanisamy、ライフサイエンス戦略アドバイザーAIがサステナビリティで実を結び始める。ヘルスケアとライフサイエンスのサステナビリティにおいて、レポーティングやデータ収集から、最適化や予測的ロジスティクスといった領域でのAIにより促される実務的な変化へと、意味のあるシフトが生まれることを期待してください。並行して、AIの環境への影響はより厳しく精査され始め、より広いサプライチェーン全体のフットプリントとともに、調達の意思決定の一要因になっていくでしょう。– Lisa Murch、ライフサイエンス戦略アドバイザーSASについて：SASは、データとAIのグローバルリーダーです。SASソフトウェアと業界特化型ソリューションにより、組織はデータを信頼できる意思決定へと変換します。SASは、THE POWER TO KNOW® を提供します。SASおよびその他のSAS Institute Inc.のすべての製品またはサービス名は、米国およびその他の国におけるSAS Institute Inc.の登録商標、または商標です。®は米国での登録を示します。その他のブランド名および製品名は、各社の商標です。Copyright © 2024 SAS Institute Inc. All rights reserved.MENAFN01042026005446012082ID1110930279
ヘルス＆ライフサイエンス2026：データが博士号を取得し、AIがケアの未来を処方する
（MENAFN- ミッド・イースト・インフォ）SASは、データとAIが業界の「医療の発見・提供のされ方」を再構築するための道筋を予測している
アラブ首長国連邦ドバイ、2026年4月– 2026年に足を踏み入れるにあたり、ヘルスケアとライフサイエンスにおけるAIと分析の物語は、突然の破壊を目指すものではありません。スマートで実用的なイノベーションへと向かう、着実で戦略的な進化を意味しています。データとAIのグローバルリーダーであるSASの、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野の専門家による2026年の予測は、科学・医学・それらを支えるビジネス運営を作り変えることになるブレークスルーの見取り図を示します。
今年の見通しは、野心と現実の確認がちょうど半々です。データストリームはようやく調和し、量子モデルは前臨床の場を席巻してクラッシュし、規制サンドボックスはビジネス向けに開かれ、AIはあらゆる場面に登場します。臨床判断から在宅医療、工場のフロアまで。一本の筋が明確です。主要な組織はデータとAIを、実験的なおまけではなく中核インフラとして扱うでしょう。
ヘルスケアおよびライフサイエンスに関するSAS 2026年予測
データ・オーケストレーションがライフサイエンスを調和させる。ライフサイエンスがパーソナライズド・メディシンへ進む中で、もはや孤立したデータポイントを扱うわけではありません。代わりに、2026年以降は、デジタルバイオマーカー、ゲノミクス、イメージング、臨床検査室から、高品質で継続的なデータストリームをオーケストレーションしていきます。マルチモーダル分析の約束――ゲノムワイド関連解析からポリジェニック・リスクスコアまで――は、これらの複雑なシグナルを調和させ、文脈づけできる堅牢なデータエンジニアリングに依存します。発見（ディスカバリー）領域と臨床の分析データ領域をつなぐ取り組みに、大きな投資が入ることを期待してください。
– Dr. Mark Lambrecht、ヘルスケア＆ライフサイエンス担当グローバルヘッド
拡張知能が地方医療の次の時代を切り開く。AIは、仮想エージェントがトリアージ、ケアナビゲーション、継続モニタリングを担うことで、地方の医療アクセスの主要な推進力になっていきます。ハイブリッドなケアチームは、診断を解釈し、リスクを浮き彫りにし、臨床医に最適な次の一手を導くことで、人間の意思決定を強化するAIツールを活用します。価値ベースのプログラムは、予測的でAIに基づく人口マネジメントへと移行し、交通、食へのアクセス、母子支援といった地域のリソースは、患者ニーズにサービスを大規模にマッチさせるインテリジェントなエージェントによって調整されます。
– Amanda Barefoot、グローバル・ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザリー担当ヘッド
量子飛躍が臨床研究へ。量子機械学習（QML）は、2026年に新規の創薬候補の予測毒性にうまく適用されます。これらのモデルは、前例のない精度で複雑な量子力学的効果をシミュレーションすることで、古典的AIよりも早い段階で潜在的な安全性の問題を検知し、前臨床研究における失敗率を大幅に引き下げます。
– Brittany Shriver、グローバル・ライフサイエンス戦略アドバイザリー担当ヘッド
在宅ケアのプログラムがテック革新を後押しする。2026年には、ホスピタル・アット・ホーム（病院の代わりに自宅で）プログラムが勢いを増し、在宅および地域ベースのケアへの需要が引き続き高まることで、在宅医療の支出が増加すると見込まれています。遠隔患者モニタリングはますます不可欠になり、IoTデバイス、イベントストリーム処理、AIを活用して、慢性疾患の管理に役立つリアルタイムの洞察を提供し、アウトカムの改善とコスト削減につなげます。業界はこの変革の初期段階にあるものの、分散型でデータ駆動のケアへ向けた転換を後押しし、その利点を検証するための、より多くの実証プロジェクトが登場するでしょう。
– Heather Hallett、RN、米国ヘルスケア戦略アドバイザリー担当ヘッド
規制サンドボックスがヘルスケアのイノベーションを加速する。病院、ヘルスケア組織、スタートアップは、合成の臨床データを用いた規制承認のサンドボックスを利用して、AIモデルをテストし、臨床試験をシミュレートし、意思決定支援ツールの試作を行い、プライバシー法やヘルスケア規制に抵触することなく検証プロセスを加速します。
– Christian Hardahl、EMEAヘルスケア戦略アドバイザリー担当ヘッド
AI生産性スタックが標準になる。2026年末までに、あらゆる主要エンタープライズがAI生産性スタックを持つようになります。今日どの企業もクラウドや顧客関係管理（CRM）を持っているのと同じように、LLMが決定論的エンジンに縫い込まれた形で、マーケティングのコピーから医療請求まであらゆる業務を動かします。生成AIが見出しを飾る一方で、決定論的AIが「支払いの処理」を書き換えます。両者が組み合わさることで、現代のエンタープライズはより速く、より引き締まり（リーンに）、そして信じられないほど効率的になります。敗者は、AIが別の「テック・ウェーブ」にすぎないという幻想にしがみつくことになるでしょう。
– Heather Trimble、ヘルスケア戦略アドバイザー
マルチモーダルRWDが例外ではなくルールになる。マルチモーダルデータを活用することは、現実のエビデンス生成において急速に標準的な実践になりつつあり、構造化された電子カルテデータ、非構造の臨床経過ノート、医用画像、ウェアラブル、患者報告アウトカム、ゲノミクス、健康の社会的決定要因をシームレスに統合することで、患者集団の理解をより深めていきます。LLMの進化は、データ標準化プロセスを加速するか、あるいは異種のデータソースを直接理解できるようにすることで、長年の相互運用性の課題をついに解決します。
– William Kuan、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザー
AI技術が製薬の製造を後押しする。製薬のサプライチェーンは、デジタルでより統合され、パンデミック、地政学的な変化、原材料不足といった混乱に対処できるよう、よりレジリエント（復元力が高い）になります。AIと機械学習は、予測的メンテナンス、リアルタイムのプロセスモニタリング、自動化された品質保証を支援し、リアルタイムのシミュレーションと最適化のためのデジタルツイン、トレーサビリティとコンプライアンスのためのブロックチェーンといった新興技術も活用されます。
– Sharon Napier、ライフサイエンス戦略アドバイザー
臨床判断がAIの後押しを受ける。2026年、ヘルスケアは、AI搭載の臨床意思決定支援システムの採用が加速していくでしょう。これは、診断の精度を高め、治療推奨を個別化できるという、実証済みの能力により推進されます。この変化は、臨床の信頼の高まり、データの相互運用性の改善、そして最近の業界分析で示された戦略的投資によって支えられています。
– Dr. Mark Wolff、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザー
AIがパーソナライズド・メディシンと患者ケアの最適化を推進する。2026年には、AIモデルが患者のゲノミクス、既往歴、治療データを分析するために活用され、最適な治療法、または臨床試験への参加の推奨につなげられます。分子相互作用のモデル化、薬剤候補のスクリーニング、毒性の予測にAIを用いることで、創薬の初期段階における時間とコストが削減されます。
– Pritesh Desai、ライフサイエンス戦略アドバイザー
コパイロットとエージェントが本格化する。2026年には、コパイロットを「コード支援に限った」利用から、手作業タスクの自動化に取り組み、創薬の提出に関する承認を加速させる方向へシフトすることが見込まれています。一方で、AIエージェントは2026年により大きな役割を担うようになりますが、人間はエージェントの出力を検証し、承認するために引き続き関与します。欧州では、EU AI Actが、プロセス全体における人間の所有（関与）のあり方をより明確にします。
– Olivier Bouchard、ライフサイエンス戦略アドバイザー
データの品質が、ヘルスケアの成功の未来を定義する。人工知能がヘルスケアを変革し続ける中で、明確な事実が見えてきています。AIの成功は、アルゴリズムだけに依存するのではなく、それらを動かすデータに依存するということです。予測的ヘルスと精密医療の時代において、高品質で患者中心のデータにアクセスし、ワークフロー全体にシームレスに統合できる組織が、価値の提供、アウトカムの改善、そして消費者の信頼の獲得において先導するでしょう。
– Grace Gu、ヘルスケア戦略アドバイザー
ヘルスのデジタル化から生まれる利点（そしてリスク）が継続している。ヘルスケア、健康行動、医療研究、臨床開発――特にAIと機械学習の適用――は、ヘルスケアデータのデジタル化によって可能になってきました。これらの同じ利点には、プライバシー侵害やデータの悪用に関する追加のリスクも伴います。2026年には、AIの恩恵を確保しつつリスクを制限するための投資が見られるでしょう。
– Robert Collins、ヘルスケア＆ライフサイエンス戦略アドバイザー
AIは至る所に行き渡る。マーケティングや管理のワークフローから、遠隔診断まで。2026年には、機械学習とクラウドネイティブのプラットフォームがライフサイエンスのR&Dの中心になり、臨床試験の失敗を最小化し、規制当局の承認を加速させます。AI主導の創薬は、有望な創薬候補を特定するまでの期間を短縮します。一方で、分散型の試験は、研究デザインや患者アクセスの再構築において重要な役割を果たします。この変革により、業界全体でのデータガバナンス、モデルの透明性、規制の調和の戦略的な重要性が引き上げられます。
– Soundarya Palanisamy、ライフサイエンス戦略アドバイザー
AIがサステナビリティで実を結び始める。ヘルスケアとライフサイエンスのサステナビリティにおいて、レポーティングやデータ収集から、最適化や予測的ロジスティクスといった領域でのAIにより促される実務的な変化へと、意味のあるシフトが生まれることを期待してください。並行して、AIの環境への影響はより厳しく精査され始め、より広いサプライチェーン全体のフットプリントとともに、調達の意思決定の一要因になっていくでしょう。
– Lisa Murch、ライフサイエンス戦略アドバイザー
SASについて：
SASは、データとAIのグローバルリーダーです。SASソフトウェアと業界特化型ソリューションにより、組織はデータを信頼できる意思決定へと変換します。SASは、THE POWER TO KNOW® を提供します。
SASおよびその他のSAS Institute Inc.のすべての製品またはサービス名は、米国およびその他の国におけるSAS Institute Inc.の登録商標、または商標です。®は米国での登録を示します。その他のブランド名および製品名は、各社の商標です。Copyright © 2024 SAS Institute Inc. All rights reserved.
MENAFN01042026005446012082ID1110930279