ヘルスケアにおける AI: 実装と採用の課題

公開: 2023-05-04

ヘルスケア業界が現在苦戦していることは誰にとっても驚くことではありません。

増え続ける労働者不足、システムへの不信感、質の高いサービスへの需要の高まりにより、業界は解決策を切実に必要としています。

何年もの間、人々は人工知能 (AI) がヘルスケアにもたらす可能性のある革新的な影響について話してきましたが、多くの業界が AI の採用を進めているため、ヘルスケアセクターの対応は遅れています。

それでは、すべてはただの話ですか？ AI は本当にヘルスケアの問題を解決してくれるのでしょうか?

AI 導入の利点

面倒なプロセスの合理化から完全な排除まで、AI の導入は医療提供者に多くのメリットをもたらします。

最も明白な利点は効率の向上です。AI 主導のワークフローは、速度、正確性、効率性を考慮して構築されているため、医療従事者は事務処理ではなく、患者ケアの主要な側面に時間とエネルギーを集中させることができます。特定のプロセスを自動化することで、より多くのデータを迅速かつ正確に収集できるようになり、患者の健康状態をよりよく理解できるようになります。

（出典： DNV ）

これにより、2 番目の利点である AI 主導のインサイトが得られます。複数のソースからデータを収集することで、AI は医療従事者に意思決定のためのより良い情報を提供し、パターンを特定するのに役立ちます。これは、病気の進行や治療の効果を予測するのに役立つ可能性があります。

最後に、日常的なタスクを自動化することで、AI は医療専門家がより複雑で時間のかかるプロジェクトに集中する時間を解放できます。これは、多くの医療施設の過労と人手不足の性質を考えると、大きな意味を持ちます。

燃え尽き症候群のリスクの減少は、その中で最も重要です。ありふれた管理業務がワークフローを詰まらせることなく、労働者は自分の義務に投資し、仕事を楽しみ、より高度な創造性と共感を発揮できる可能性がはるかに高くなり、患者へのより高いレベルの質の高いケアにつながります。

では、医療分野での AI の採用がこれほど遅いのはなぜでしょうか?

ヘルスケア業界のような分野で新しいテクノロジーを採用する際には、考慮すべきことがたくさんあります。

例えば…

既存のワークフローへの統合の複雑さ

既存のシステムに新しいテクノロジーを導入するには、慎重な計画とテストが必要です。また、AI のような革新的なテクノロジーは、既存のワークフローとの連携や統合が困難な場合があり、投資家が変更を行うことに消極的になる可能性があります。

（出典： DNV ）

ヘルスケア業界は、保険や政府のプログラムなど、複雑なネットワークシステム上に構築されています。プロセスの上流にある変更は、ネットワークの他の部分のワークフローを混乱させる可能性があり、これほど多くの利害関係者が相談する必要があるため、計画を軌道に乗せるのは困難な場合があります。

AI と連携する補完的なソフトウェアとイノベーションは、ヘルスケア業界で AI が広く採用されるのに役立ちます。このテクノロジーには関心がありますが、開発は主に大都市の病院や大規模なヘルスケア企業を中心に行われてきました。はい、これらは AI の専門家を積極的に採用している機関です。

データの制限と懸念事項

データへのアクセスは、 AI 技術がどこまで到達できるかということになると、大きな制限要因になります。医療データの収集とアクセスが難しいことで知られているため、AI のトレーニングに利用できるデータは、一般集団を代表するものではありません。この限られたデータは、時間のかかるプロセスである処理、フィルター処理、および修飾も行う必要があります。

（出典： IDC ）

また、AI がどのようなデータを保持するかについても懸念があります。もちろん、データ保持に関しては、患者のプライバシーが最優先事項です。ただし、これは、急速に進歩する AI ソリューションと常に変化する医療提供者のニーズに対応するために、セキュリティテクノロジを開発する必要があることを意味します。

全体として、現在、一般的な不足があります…

信頼

AI の採用をためらう根底にあるのは、AI の有用性、可能性、および AI の落とし穴を防ぐ安全対策の両方に対する深い信頼の欠如です。

(出典:ビジネスのインターネット)

AI をヘルスケアに導入する場合、倫理的および規制上の懸念が意思決定プロセスに大きな影響を与えています。 AI が人間と同じくらい正確に意思決定を下せるかどうかについての疑問と、誤ったデータが望ましくない結果につながる可能性があるという懸念により、利害関係者は AI ソリューションに投資する前に立ち止まりました。

規制当局の承認を得るプロセスには長い時間がかかる可能性があり、技術が非常に新しいため、プライバシーと法的責任に関する多くの考慮事項は、既存の法律ではまだ完全にカバーされていません.

それに加えて、多くの人がアルゴリズムの偏見や、既存の偏見によって AI モデルがどのように影響を受けるかを懸念しています。ヘルスケアのようにデリケートな分野では、AI によって不注意に反映される社会的偏見が深刻な懸念の原因となる可能性があります。

開発プロセスの透明性と、倫理的な AI 研究への投資拡大を求める声が高まっています。しかし、業界が何らかの包括的な監視を行うには、まだ長い道のりがあります。

変化への抵抗

変化を受け入れることに対する自然な人間の抵抗は見逃すことはできません。ヘルスケア業界は伝統の上に成り立っており、多くの利害関係者は、確立されたワークフローを混乱させ、まったく新しい一連のスキルを必要とする可能性のある新しいテクノロジーへの投資をためらっています。

また、増加するワークロードの解決策を切望している最前線の従業員は、多くの場合、新しいテクノロジーを試してみることに熱心ですが、混乱の可能性が非常に大きい場合、リスクを嫌う上層部にとっては難しい売り込みになる可能性があります。

あなたは私たちの記事に興味があるかもしれません：マーケティングにおけるAI：すべてのリーダーがしなければならない5つのこと

ヘルスケアにおける AI 導入の成功例

多くの課題にもかかわらず、小規模かつ急進的な方法で、国内的にも国際的にも変化を受け入れる人もいます。

AI を使用したメディカルライティングの自動化

HubspotやChatGPTなどの AI コンテンツ作成ツールがマーケティングなどのさまざまな業界で使用されているのと同様に、ヘルスケアでも患者レポート、製品説明、記事、医療概要などのコンテンツを生成するために使用されています。

これに関する興味深いケーススタディは、オンラインの医薬品、遠隔医療ソリューション、診断サービスを提供するインドの新興企業である Pharmeasy が、 AI ライティングを使用してオーガニックトラフィックを 60% 増加させた方法です。

AI を使用してがん組織を特定する

ヒューストンメソジスト研究所では、研究者がAI 技術を使用してマンモグラムを解釈しました。彼らは、99% の精度と人間の速度の 30 倍の速さで患者カルテを処理するのに役立つ AI 技術に基づくソフトウェアを開発しました。

研究チームは、医師が患者の危険因子をより正確に評価し、マンモグラムの偽陽性結果の数を減らすことができるソフトウェアを使用することを目指しています。彼らは、これにより、不必要で不快な生検の数が減ることを期待しています.

仮想看護師を使用して患者の転帰を改善する

UCSF と英国の NHS の両方が、AI 技術開発会社であるSenselyと、その会話型 AI「Molly」と提携しています。

(出典:センスリー)

24 時間年中無休で利用できるこのアプリは、患者の都合に合わせてチェックインし、治療に関する質問に答えることができます。このアプリは、患者の気分や、治療や投薬による副作用を監視することもできます。このデータは、患者の他の統合デバイスからのデータとともに医療記録に集約され、臨床医は診断の基礎となるより正確な履歴を得ることができます。

顔認識AIで認知症患者をサポート

中等度から重度の認知症に苦しむ患者は、不快感や痛みを介護者に伝えることが困難です。しかし、PainChek と呼ばれるツールを使用することで、Dementia Support Australia の介護者は、患者が痛みを感じているかどうかを判断し、必要なケアを提供できるようになります。

(情報源:ペインチェック)

このツールは、患者の顔を 10 秒間分析し、下がった眉、引き締まったまぶた、わずかな鼻のしわなど、痛みに関連する表情を評価することで機能します。 PainChek は、Dementia Support Australia のコンサルタントに、認知症患者の痛みを評価する信頼性の高い方法を提供します。これは、以前の方法よりも侵襲性が低く、苦痛が少なく、効率的です。

脅迫？小さく始めましょう。

AI の採用は、全か無かのプロセスではありません。移行の開始には、小さな漸進的なステップが含まれます。

更新と維持にコストがかかる可能性がある古いソフトウェアとは対照的に、システムをクラウドストレージに移行することから始めるのが一般的な方法の 1 つです。最終的にこのデータを使用するための土台を築くには、データを最適化し、収集し、認定するための計画も必要です。倫理基準とプライバシー基準の枠組みを設定することも優先事項です。

最後に、医療におけるAI 技術の利点について医療提供者と患者の両方に教育を開始し、技術への信頼を築き、よりスマートな医療システムのビジョンに人々が参加できるようにします。テクノロジーは、彼らが受けているケアに取って代わるのではなく、それらを補完し強化するために使用されていることを彼らに安心させてください.

AI テクノロジーをゆっくりと、しかし意図的にヘルスケアに導入することで、プロバイダーは神経質な投資家や労働者の移行を容易にし、採用が成功する可能性を高めることができます。深呼吸して、ペンと紙を取り出してください。計画を立てる時が来ました。