ディスラプションの時代が近づいている: 人工知能が医療に浸透するとき

高騰するコスト、しばしば麻痺した施設、不確かな生産能力、疲弊した従業員、補充が困難な労働力、そして組織化されていないビジネスシステム - 非常に病的に聞こえるこれらすべての要素が組み合わさって、人間社会の中核基盤の 1 つを形成しています。 、ヘルスケア業界。人工知能の台頭は、病院や医療提供者が現実世界の問題を解決するのに役立つでしょうか?十分な速さではないにせよ、進歩が起こっている可能性があります。

ヘルスケア AI への強い関心にもかかわらず、キャップジェミニは最近の調査レポートで次のように指摘しました。 AI の祝福の必要性 病院などの組織の動きはより遅くなっている。」 レポートの著者は、最大の問題はデータにあるとも述べています。研究チームは調査で、「あらゆる種類の医療機関が依然として患者ケア経路の強化と治療結果の改善を優先している」ことを明らかにしたが、調査対象となった医療機関のうち、患者情報を優先しているのはわずか 3 分の 1 のみである。 「この比率は前年（前回レポートの調査年である2021年）と比較して大きな進歩はありません。」

良いニュースは、多くの医療サービスプロバイダーが独自のAI探査の取り組みを強化していることです。バプティスト・ヘルス・サウスフロリダの最高情報責任者であるトニー・アンブロジー氏は、「医療業界は現在、より大規模かつより複雑な AI および機械学習ソリューションを導入し始めています。AI と機械学習は、広大な医療を理解する業界の能力を強化します」と述べています。 ."

Ambrozie 氏は、業界には探索の機会が不足していない、と付け加えました。 「ケアの結果を改善したり、特定の業務をガイドできる有意義な健康データを照合したりするなど、医療サービスにアクセスする患者のエクスペリエンスを向上させるために、AI と機械学習を使用する余地はたくさんあります。消費記録と過去の医療記録からの消費データの分析は、また、消費者や患者が自身の健康をより適切に管理できるようにするインテリジェントなコンテキスト ルーティングの実現も、次に検討する価値のある重要な方向性であり、関連する試みは他の業界でも繰り返し確認されています。」

もちろん、ヘルスケア業界です。さまざまな特性を持つさまざまなアクティブな要素が含まれる巨大な全体であるため、実際の状況はもちろんさらに複雑です。しかし、混乱の時期が近づいており、AI や自動化には、これまで実務者が丸暗記したり、反復的な作業に多大な時間と労力を費やす必要があった退屈なタスクを引き受けるあらゆる機会が与えられています。 Qventus の CEO である Mudit Garg 氏は、「ヘルスケアは非常に複雑な業界であり、多くの国で最も厳しく規制されている業界です。開業医は厳格な監査を受け、患者と AI の生死に関わる仕事に集中する必要があります」と述べています。 「

それでは、患者のニーズを満たすために AI はどのように進化し続けることができるのでしょうか?アンブロジー氏は次のように考えています。「最初のステップは、短期的なケアのニーズを理解するだけでなく、患者の長期的な健康ニーズを真に理解することです。そのためには、ゲノム、人口統計データ、病歴、環境データなど、想像を絶する大量のデータの分析が必然的に必要になります。実際、医療提供者がこの規模のデータ分析を手動で完了することは不可能です。AI と機械学習は常に進化しており、超大規模な健康データの処理と分析のための自動化されたソリューションを提供し、最終的には医師が患者ごとに安全で個別化された治療法を見つけるのを支援します。」

しかし、AI の開発を推進する際に直面する課題と変化は、技術的な範囲をはるかに超えています。研究チームは、「データと AI が医療分野に徐々に参入するにつれて、文化の大きな変化が始まっていることを発見しました。もちろん、そのような変化は一夜にして起こるものではありません。多くの組織が独自の文化適応計画を策定しており、Reserve リソースのデータを医療分野で活用することを望んでいます。」 「魅力的な形を作り、AI リテラシーを高めます。つまり、AI の問題はもはや単なる技術的な問題ではありません。」

人々は、AI 要素が多すぎると医療における個別化された要素が欠如するのではないかと常に心配しています。 . ですが、慎重に検討され、慎重に計画されている限り、AI の介入によって人間的ケアが強化されることが期待されます。 Garg 氏は、「ベンダーを含む多くの人が、AI は非人間的で患者のことを考えていないと感じています。実際、AI を活用した自動医療業務により、臨床医やその他の医療従事者は退屈な手作業から解放されます。彼らが本当に集中できるよう支援してくれます」と説明しました。患者のケアに注意を払う必要があります。イベントを予測できる AI ベースの製品はすでにいくつかあり、最も影響力のある結果はワークフローに組み込まれ、問題の解決に役立ち、現場のユーザーが行動を起こすようガイドされます。」

AI によって推進される医療システムは、次の重要な新しい発展をもたらしました:

• 患者中心主義のさらなる強調: キャップジェミニの研究チームは、「利害関係者は現在、患者の真のニーズをよりよく理解しているだけでなく、患者のニーズが満たされるという確信もさらに深めています。」
• リソースをより賢く利用する: 「医療提供者や病院のリソースは限られており、世界人口の高齢化に伴い、ケア能力の必要性がすべての関係者にますますプレッシャーを与えることになります。そのため、リソース (医療サービスを含む) を最大限に活用する必要があります。 「AI と機械学習の使用は、需要を予測し、リソースの利用を最適化するための優れた手段であることは間違いありません。より多く、より速く、より優れたケア サービスは避けられません。これにより、数え切れないほどの貴重な命を救うことができます。」
• 収入の余地を拡大します。 Garg 氏は、「AI 主導のケアの自動化により、スケジュール機能が向上し、手術室の稼働率が最大化され、それによって医療機関の営業利益の増加に貢献できます。また、AI テクノロジーは退院プロセスを自動化することで、患者の平均在院時間を短縮することもできます。」同時に、病院は、新型コロナウイルス感染症の流行によってさらに悪化した人手不足に悩まされています。限られた人的資源を手続き上の業務に浪費することはもうできず、より重要な業務に充てることができるようにすべきです。そして、AI によるケアの自動化により、これらすべてが可能になります。 .”
• より生産的な研究成果: キャップジェミニの研究チームは次のように述べています。量子コンピューティングを含む、最も有望な医薬品候補を選択するプロセスの再構築、新しいデータソースの吸収、患者/医療従事者の問題点への対応など、付加価値の高いユースケースが共同で医薬品開発効率をめぐるエキサイティングな競争を引き起こしている."

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