ヘルスケアにおける AI の適用がどのように有益であるか

人工知能 (AI) は、SF 映画で使われる単なる流行語ではなくなりました。 現在、実際のアプリケーションがあります。 現在、このテクノロジーは予測分析、データ サイエンス、モバイル コンピューティング処理に使用されています。 しかし、大きな問題は、ヘルスケアにおける AI の適用がどのように有益であり、将来どのようなマイルストーンを達成できるかということです。

AI テクノロジーは、最終的には自立するという定評があります。 これにはまだ何年もかかるかもしれませんが、現在のイテレーションはすでにすべての利害関係者に多くの有用性を提供しています。

今日は、ヘルスケア業界における AI の使用について詳しく見ていきます。 また、医療専門家がより良い診断、治療、患者ケアを提供できるようになった具体的な使用例についても説明します。

読み終わるころには、自動化と機械学習が医療システム全体にどのように適合するかが正確にわかるでしょう。 また、このエキサイティングなテクノロジーの継続的な開発の将来がどうなるかについても明確に理解できます。 始めましょう！

ヘルスケアにおける AI – そのしくみ

当初、AI テクノロジーは、人間の労働にとって冗長で単調であると見なされていたさまざまな業界のプロセスを自動化するのに役立ちました。

たとえば、自動車サービス部門での AI の初期のアプリケーションでは、データの収集と分析のみが行われました。 これにより、自動車、サービス履歴、および所有者に関する基本的な情報が修理店に提供されました。

現在、物事はこのレベルをはるかに超えて進んでいます。 事故を未然に防ぐ力を養います。 特定のドライバーの運転習慣と車両の全体的な状態を分析することさえできるようになりました。 この分析に基づいて、車のブレーキをいつ修理するか (すぐに、または特定の距離を移動した後) などの推奨事項を作成できます。

自動車の損傷の目視検査プロセスが自動化されているため、AIは事故の際にも役立ちます。 損傷の程度を判断し、保険会社が写真に基づいて修理の見積もりを提供するのに役立ちます。

ヘルスケア分野でも、同様に AI の進化が見られます。 また、医療記録をデジタル化することで、AI は紙の使用を効果的に大幅に削減しました。 また、保険会社、病院、患者へのデータの流れを容易に維持するのにも役立ちました。

間違いなく、AI は常に改善されていますが、アプリケーションを拡張するための進化には一貫性があります。 バックオフィスの生産性の向上から、ヘルスケアの成果を向上させるファシリテーターになるまで、AI は長い道のりを歩んできました。

AI は、Covid パンデミックの間、新しい治療法の探索、新しいモデルの開発、ワクチンの開発をリードしてきました。 AI ベースのシステムは、患者のアウトカムとエクスペリエンスを向上させるだけでなく、フェイス マスクを着用している大人と子供を識別し、社会的距離の基準を測定できます。

AI システムは、膨大な量の医療データを分析することで機能します。 このデータは、臨床研究試験、画像、および医学的主張の形をとることができます。 次に、手動の人間のスキルセットでは通常検出できない洞察と変更を見つけます。

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AI アルゴリズムは、ディープ ラーニングとラベル データ パターンを使用して教えられます。 また、ディープ ラーニングは、コンピューターからの拡張知識を利用して、リアルタイム データを分析および解釈します。

ヘルスケアにおける AI の影響は計り知れません。 いくつかのレポートによると、ヘルスケアにおける人工知能とニューラル ネットワーキング システムは、今年 67 億ドルと評価されています。 この著しい成長のスパートに照らして、AI の現在の影響と将来の発展の可能性を理解することが重要です。

ヘルスケア業界で AI が役立つすべてのことを簡単に説明すると、次のとおりです。

• 臨床医は、患者データを照合することで患者ケア戦略を改善およびカスタマイズし、病気をより迅速に予測または診断できます。
• 医療保険者は、AI を活用したチャットボットを活用して、カスタマイズされたデジタル健康ソリューションを探している他の人々と一緒に健康計画を調整できます。
• AI は、臨床試験を担当する研究者、臨床医、データ管理者の医療コーディングの検索と確認を大幅に高速化します。 これは、臨床研究を実施し、結論を出す上で非常に重要です。

それでは、ヘルスケアにおける AI のさまざまなアプリケーションと、AI が医療エコシステムにどのように役立つかについて詳しく見ていきましょう。

AI のヘルスケアへの応用

AI の存在は、ヘルスケアにとって非常に重要になってきています。 それを確立したので、どこで、いつ、どのようにそれを行うかに移ります。 この部門での AI のアプリケーションを完全に把握するには、さらにお読みください。

1. 自然言語処理の支援

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AI の専門家は長い間、人間の言語を理解しようとしてきました。 このフィールドNLPには、次のようなアプリケーションが組み込まれています。

• 解釈
• テキスト審査
• 談話承認
• 言語に関連するさまざまな目的

NLP をよりよく理解するために、NLP が最もよく実装されているセクター、つまり株式市場と株式市場を見てみましょう。 従来、将来の価格を予測するために定量的データが使用されていました。

現在、NLP は、市場のセンチメントを評価して価格予測を行うために使用されています。 これは、株式市場のニュース、財務文書、およびソーシャル メディアの詳細な分析によって達成されます。 次に、テキストをセンチメント スコアに変換します。 次のステップでは、このスコアを使用して価格を予測し、売買シグナルを生成します。

同様の NLP サポートは、プロセスの自動化に取り組んでいるヘルスケア セクターでも求められています。 医療サービスでは、NLP の主な利用には、臨床文書の作成、理解、特徴付け、および分散型研究が含まれます。 NLP フレームワークは次のことができます。

• 会話型 AI の実施
• 患者団体の解釈
• レポートを準備する (例: 放射線評価)
• 患者に関する構造化されていない臨床記録を調査する

2.創薬のための複雑なプラットフォームの構築

AI アルゴリズムは、薬物の新しい治療用途を特定し、その毒性と作用機序の両方を追跡できます。

また、複数の創薬プラットフォームの基盤も可能になります。 これらのプラットフォームは、すでに市販されている医薬品やその他の生理活性物質に関する情報を効率的に収集できます。

さらに、これらのプラットフォームとAI ツールは、毎週数テラバイトの生物学的データを処理できます。 このデータは、毎週何百万もの臨床実験に相当します。 これはすべて、化学、データ サイエンス、およびゲノム生物学のコア コンセプトを利用して行われ、自動化によって推進されます。

この生物学的データセットが収集されると、機械学習ツールは、人間が構築するには複雑すぎる洞察を生み出すことができます. さらに、この創薬方法は、人間の偏見のリスクを減らします。

3. 医用画像解析の支援

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AI は臨床医による画像とスキャンのレビューをサポートするため、ケースのトリアージに使用されます。 これにより、心臓専門医や放射線科医は、重要な症例に優先順位を付けるための重要な洞察を特定する手段を得ることができます。 また、電子医療記録 (EHR) を解釈する際のエラーを回避し、正確な診断の実践を確立するのにも役立ちます。

臨床研究で収集された大量のデータと画像は、チェックと評価が必要です。 AI アルゴリズムは、このデータをすばやくふるいにかけ、同様の研究と比較して、見えないつながりやパターンを特定できます。 この方法は、医用画像の専門家が重要な情報を迅速に追跡するのに役立ちます。

AI は、過去の診断や医療処置、潜在的なアレルギーに関するデータ、病歴、検査結果も使用できます。 次に、これらの画像のコンテキストを強調する要約とともに、この情報を医療専門家に配信します。

4.救急医療チームを助ける

予期しない心血管障害が発生した場合、緊急通報から救助車の出現までの時間は、回復にとって重要です。

救急隊員は、持久力を高めるための適切な予防措置を講じるために、心不全の影響を認識する能力を備えている必要があります。 コンピューターベースのインテリジェンスは、言語と非言語の両方の情報を分解して兆候を生み出すことができます。

危機管理スタッフを支援する特定の AI 医療機器があります。 彼らは、心血管障害を特定する可能性が低い場合、危機管理スタッフに次のように警告することができます。

• バックグラウンド ノイズ
• 発信者の声を調べる
• 患者の病歴からの重要な情報

他の ML の進歩と同様に、特定の兆候を探しません。 実際、彼らはパターンを考案し、重要な変数を認識するための呼び出しに注意を払うことで自分自身を訓練します.

この学習により、これらのデバイスは継続的なサイクルとしてモデルで動作します。 これらのアプリケーションが備えているイノベーションは、背景の騒ぎの違いを認識することができます。

2019 年に実施された調査では、ML モデルの能力が明らかになりました。 彼らは音声認識プラットフォーム、ML、およびその他の背景のヒントを使用して、人間のディスパッチャーよりも心不全の電話をよりよく理解します。

ML は、危機に瀕した臨床スタッフをサポートする上で基本的な役割を担うことができます。 その後、臨床部門はこの技術を使用して、ドローンを搭載した除細動器を使用したり、心肺蘇生法を準備したボランティアと一緒に緊急通報に対応したりできます。 その結果、心不全の場合の持久力の機会が増加します。

そして、その有用性はここで終わりではありません。 また、臨床医や危機管理スタッフが各部門でタイムリーな対応を強化するのにも役立ちます。 医療従事者は、勤務時間の最大 6 分の 1 を管理業務に費やすことがあります。 その結果、患者のケアに割ける時間が少なくなり、非生産的な作業により多くの時間が費やされます。

AI は、反復的な管理タスクに費やす時間をなくすか大幅に削減することで、時間をより効果的に戦略化するのに役立ちます。 これらの余分な時間は、ケースに優先順位を付けて命を救うのに役立つため、医療緊急事態では非常に重要です。

5. 非構造化データの分析

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臨床医は、医学のブレークスルーや進歩について常に最新情報を入手しているわけではありません。 その主な原因は、公衆衛生データと医療記録が大量にあるためです。 山積みの財務書類を手動で解析しようとすることを想像してみてください。 このような作業には時間がかかります。

医療データは複雑な非構造化データとして保存されることが多く、医療提供者がアクセスして理解することは困難です。 同様に、EHR と生物医学データも地雷原になる可能性があります。

AI は、医療部門や専門家からこのデータを収集し、機械学習テクノロジを使用して迅速にスキャンできます。 その後、信頼できる回答を臨床医に即座に提供できます。

これは、AI が次の方法でデータ解析を容易にすることができる領域の 1 つです。

• 反復作業の支援
• 形式にとらわれない医療データの標準化
• 患者に合わせた正確で迅速な治療計画で臨床医を支援

6. 健康の公平性をサポートする

AIおよびML業界は、合理性とバランスが満たされることを保証する医療フレームワークとデバイスを計画する必要があります。 そして、最良の結果をもたらすためには、データ サイエンスと臨床検査の両方で発生する必要があります。

仮想健康のさまざまな分野で ML 計算をより活用することで、健康の不公平のリスクを減らすことができます。 ヘルスケアに人工知能を実装する任務を負っている担当者は、AI の計算が正確、客観的、公正であることを保証する必要があります。

ML には、コンピューターが処理するデータから恩恵を受けることを可能にする多くの手法が含まれています。 基本的なレベルでは、基礎となるデータの偏りのない分析のみに依存している場合、ML がある程度公平な予測を提供できることを意味します。

人工知能と機械学習の計算を教えて、傾向を減らすことができます。 これは、データの透明性を高め、健康格差を減らす能力を高めることで達成できます。 AI と ML の医療サービス研究は、人種、国籍、または方向性による健康結果の不一致を処理できます。

7. 予測分析にデータを使用する

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AI 駆動の装置とアプリを使用することで、臨床医はワークフロー、臨床上の意思決定、治療計画をより戦略的に行うことができます。

NLP と ML は、患者の病歴全体を継続的に閲覧できます。 次に、家族のさまざまな個人に影響を与える副作用、永続的な愛情、または病気とそれを結びつけます。

高齢者や脆弱な患者の場合、このデータは医療警告システムと連携して機能します。 リモートで臨床医や介護者からケアを受けることで、自立をより長く維持することができます。

別の言い方をすれば、医療警報システムは従来、事故後に助けを求めるように設計されていました。 それらは、予測可能な永続的な病気の解決策に変換され、その進行率を追跡できます。

この情報は、臨床専門家の選択肢を生み出すための情報源として EHR によって利用されます。 結果の理解に取り組むために、情報主導の選択を​​考慮に入れます。 彼らは結果を、病気が深刻になる前に治療できる先見の明のある調査装置に変えることができます。

ヘルスケアにおける AI の未来

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人工知能は、今後の医療への貢献において重要な役割を果たします。 機械学習の形では、医療精度の向上の背後にある不可欠な能力です。

診断と治療を行う初期の取り組みは困難であることが示されていますが、最終的には AI がその領域も支配することになると予想されます。

AIにとって最良のテストとなるのは、進歩が有用であるのに十分な能力を備えているかどうかではありません. 本当の課題は、日々の臨床診療での採用を保証することです。

広く受け入れられるためには、AI フレームワークは次のようにする必要があります。

• 臨床医への教育
• 規制当局によるサポート
• ほぼ同じ方法で作業する
• フィールドで時間をかけて更新
• EHR フレームワークとの調整
• 公的または私的資金による協会によって支払われる
• 同等の製品よりも十分に正規化されています

これらの困難はやがて過ぎ去ります。 ただし、テクノロジーの全体的な成熟度に依存しているため、実行にはかなりの時間がかかります。

同様に、 AI フレームワークが人間の臨床医に取って代わるものではないことも徐々に明らかになっているようです。 代わりに、彼らは患者にもっと集中するために努力を広げます.

しばらくすると、人間の臨床医は、思いやりや説得力などの興味深い人間の能力を利用した仕事の設計に進むかもしれません。

ヘルスケアで間もなく目にする可能性のある AI イニシアチブの 3 つの実装を次に示します。

I. ロボット手術

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人工知能と協調ロボットは、繊細なカットを行う際の速度と能力に関して、医療処置を変えます。 ロボットは疲れないので、長時間の手術や重要な手術での疲労の問題は問題になりません。

AI マシンには、過去のタスクからの情報を活用して、新しい手術手順を促進する機能があります。 これらの機械の正確さは、手順の途中で偶発的な揺れや振戦の可能性を減らします。

Ⅱ． AI予測ケア

人工知能と予測知能は、私たちの健康に影響を与える生活のさまざまな変数を理解するのに役立ちます。

季節のウイルスにいつ感染するか、どのような病気にかかるかだけではありません。 それは、私たちが住んでいる場所、何を食べ、どこで働いているか、そして私たちの近くの空気汚染レベルがどのようなものであるかに関係するものです. 実際、それはさらに一歩進んで、私たちの財政状況や、破産を回避しようとすることで正気を失うほどの借金を抱えているかどうかを検討します。

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医療フレームワークは、個人が一定の病気を助長する危険にさらされている時期を推測します。 これらの予測に基づいて、悪化する前に保護対策を推奨します。 この進歩は、糖尿病、うっ血性心血管障害、および COPD の発生率が低下するという点で成功を収めるでしょう。

III. ネットワーク化された病院

予測的ケアにより、病院や診療所に関連するもう 1 つの進歩がもたらされます。 これらの機関は、幅広い疾患をカバーする大規模な構造ではなくなります。

代わりに、彼らは重度の病気の世話をするためにすべてのリソースを公開しますが、それほど重要でない人はより控えめなアプローチで治療される可能性があります.

これらの場所は、単一のデジタル ネットワークに配線されます。 集中化されたコマンド センターは、臨床情報と位置情報を分析して、ネットワーク全体の需要と供給を選別できます。

この方法は、AIを活用して悪化の危険がある患者を検出するだけでなく、システムのボトルネックを解消することもできます。 患者が最善のケアができる場所に誘導されることを保証できます。 同様に、医療サービスの専門家は、そのサービスが最も必要とされる分野に派遣されます。

AI を利用することで、病院や医療機関を一元化されたネットワークにより適切に接続できます。 これは、すべての利害関係者がチームとしてより良く機能するためのデファクト ソリューションになる予定です。

結論

ヘルスケアにおける AI は、将来の実装のために設定されたシナリオではありませんが、今日ではすでに広く使用されています。 医療専門家やヘルスケア サービスと並んで、AI とそのビッグ データ ニューラル ネットワークは、業界に革命を起こす可能性を秘めています。

より優れたネットワーキング、ロボット手術、予測医療により、AI は医療業界で明るい未来を迎えています。

この投稿が、AI と、AI がヘルスケアでどのように有益であり続けるかについての洞察に満ちた読み物であったことを願っています。

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