医療における人工知能の導入を成功させるための課題

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、医療提供において新しいパラダイムを確立する可能性があるため、近年広く注目を集めています。機械学習は、医療提供の多くの側面を変革することになると言われており、そのテクノロジーを利用する最初の専門分野としては、放射線学と病理学が挙げられます。

今後数年間で、医用画像専門家は、定量的な画像特徴を検出、分類、セグメント化、抽出するための急速に拡大する AI 診断ツールキットにアクセスできるようになります。それは最終的には正確な医療データの解釈、診断プロセスの強化、臨床転帰の改善につながります。ディープラーニング (DL) やその他の人工知能手法の進歩により、精度と生産性が向上して臨床実践をサポートする効果が示されています。

医療における人工知能の適用に対する障壁

人工知能は、自動化された統合を通じて医療および診断プロセスの機能を強化できますが、まだいくつかの課題があります。注釈付きデータが不足しているため、深層学習アルゴリズムのトレーニングが非常に困難になります。さらに、ブラックボックスの性質により、深層学習アルゴリズムの結果が不透明になります。人工知能を医療ワークフローに組み込む際、臨床現場は大きな課題に直面しています。

医療現場での人工知能の導入を成功させるための主な課題は次のとおりです。

• データ共有の倫理的および法的問題
• 医療従事者と患者の操作訓練複雑な AI モデル
• AI イノベーションを実践するための戦略的変更の管理

#1. AI 開発者が高品質のデータセットにアクセスすることを妨げる倫理的および法的問題

#人工知能を医療画像に統合する場合でも、深層学習技術を使用して臨床診断手順を操作する場合でも、高品質の医療データセットが成功の鍵となります。ヘルスケア向けの AI モデル開発における主要な障壁を特定しようとしたところ、倫理的および法的問題が AI 駆動型の機械学習モデルの開発における最大の障壁であることがわかりました。

患者の健康情報は非公開かつ機密であり、法律で保護されているため、医療提供者は厳格なプライバシーとデータ セキュリティ ポリシーを遵守する必要があります。ただし、これにより、医療従事者にはデータを第三者に提供しないという倫理的および法的義務が課せられます。これにより、AI 開発者が高品質のデータセットにアクセスして医療機械学習モデル用の AI トレーニング データを開発することができなくなります。

既存の法律の曖昧さと組織間のデータ共有に関連する課題に加えて、人工知能システムの設計と実装の責任と許容範囲について不確実性が生じ、法的および倫理的な問題が生じています。

2. 医療従事者と患者が複雑な AI モデルを使用できるようにトレーニングする

人工知能システムを統合すると、質に影響を与えることなく医療効率を向上させることができ、患者はより優れた、より個別化されたケアを受けることができます。スマートで効率的な人工知能システムを使用することで、調査、評価、治療を簡素化し、改善することができます。ただし、AI を医療分野に導入することは、ユーザーフレンドリーであり、患者や医療従事者に価値を提供する必要があるため、困難です。

人工知能システムは、使いやすく、ユーザーフレンドリーで、自己学習型である必要があり、広範な事前知識やトレーニングを必要としません。 AI システムは使いやすいことに加えて、時間を節約し、実行するために別のデジタル オペレーティング システムを必要としない必要があります。医療従事者が AI 駆動のマシンやアプリケーションを効果的に操作するには、AI モデルの特徴と機能がシンプルでなければなりません。

3. AI イノベーションを実践するための戦略的変更の管理

医療専門家は、医療システムの内部戦略的変更管理機能により、郡議会への AI システムの導入は困難になると指摘しています。難しい。地域レベルで人工知能システムとの戦略的協力を実装する能力を向上させるために、専門家は、使い慣れた構造とプロセスを備えたインフラストラクチャと合弁事業を確立する必要性を強調しました。組織全体の永続的な改善を達成するには、この行動を通じて組織の目標、目的、使命を達成する必要があります。

変化は複雑なプロセスであるため、医療専門家は組織がどのように変化を実装するかを部分的にしか決定できません。実装研究のための包括的フレームワーク (CFIR) では、「内部環境」で役割を果たす組織能力、環境、文化、リーダーシップに焦点を当てる必要があります。適切に機能する組織と提供システムを維持することは、医療実践にイノベーションを適用する能力の一部です。

データ アノテーションを通じて人工知能を医用画像に統合し、医療を強化する

手術で体を開けずに体内を見ることができる画像技術は、医用画像技術 (MIT) と呼ばれます。臨床診断における人工知能の使用は、X 線写真、コンピューター断層撮影、磁気共鳴画像法、超音波画像法などの最も有望な用途のいくつかを実証しています。

機械学習は、あらゆる段階で放射線科の患者エクスペリエンスを向上させます。医療画像における機械学習の応用は、当初、放射線科医の効率と生産性を向上させるための画像分析とツールの開発に焦点を当てていました。多くの場合、同じツールを使用することで、より正確な診断と治療計画が可能になったり、診断の見逃しが減少したりして、患者の転帰が改善されます。

人工知能と機械学習は、臨床上の意思決定を超えて放射線医学において幅広い役割を果たしており、最初の画像検査計画から診断とフォローアップの終了まで、画像プロセス全体を通じて患者エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

医療システムのトレンドを見ると、機械学習の応用が診断や医療画像を超えて拡大していることがわかります。データ収集プロセスを強化し、あらゆる検査で最高の画質を確保し、画像部門が業務パフォーマンスを効率的に最大化できるように支援します。

概要

医療業界は人工知能による技術革新の新たな波の黎明期にあり、医療提供者は人工知能を臨床実践に統合するためのロードマップを作成する時期が来ています。 。世界人口が増加し続ける中、医療従事者は患者ケアを改善し、臨床ワークフローを変革できるテクノロジーに投資する必要があります。臨床プロセスに革命をもたらすことができるテクノロジーの中で、医療提供における人工知能の応用は間違いなく最前線にあります。

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