モノのインターネットと人工知能は医師と患者の関係をどのように変えるのでしょうか?

ヘルスケアは決して簡単に議論できるトピックではありません。病院であれ、快適な自宅であれ、健康について話すのは大変なことです。ほとんどの人は医者に行くのが好きではありません。医師が問題を発見するのではないかという不安や、質問するのが恥ずかしいなどの理由で、人々が予約をしたがる理由の一部が挙げられます。さらに、かかりつけ医は患者との対応に 15 分強を費やすため、問題について話し合ったり、検査結果を詳しく調べたりするのに十分な時間がありません。

私たちは通常、年に一度の医師の診察のときにのみ自分の健康について話し合います。したがって、チェックインは重要ですが、それは何が起こっているかのスナップショットを提供するだけです。私たちは毎日自分の健康状態を監視する習慣がありませんし、遠隔監視する習慣もありません。患者のバイタルサインを継続的に追跡することは、患者と医師が自分の健康状態をより深く理解するのに役立ちます。そのため、コネクテッド デバイスは日常の医療においてますます重要な役割を果たしています。

実際、2022 年までに医師の 30% が遠隔監視装置を使用しており、2016 年の 12% から増加し、2019 年からはほぼ 2 倍に増加しています。人工知能やモノのインターネットの助けにより、スマート パッチ、ウェアラブル リストバンド、スマート ウォッチなどのデバイスにより、脈拍、体温、酸素飽和度、血圧、呼吸数などの指標を追跡することが容易になりました。この継続的な追跡により、患者と医師の間の力関係が変化し、単なる年に 1 回のスナップショットではなく、患者の健康状態の全体的なビューが提供されます。

モノのインターネットは、いつでもどこでも患者の追跡に役立ちます

モノのインターネットは、接続されたデバイスでいつでもどこでも患者を監視し、ケアを実施するのに役立ちます。これらのデバイスは、信頼できる健康データを継続的に収集する場合に不可欠です。

たとえば、定期的な検査に頼ることができない糖尿病患者は、IoT デバイスを使用して血糖値を継続的に監視しています。非侵襲的な血糖値モニタリング装置から、患者の皮膚の下に設置される小型分光計、さらには自己投与のインスリンに至るまで、モノのインターネットは患者の健康維持とインスリンレベルの制御を支援しています。ハイリスク妊娠に直面している女性は、接続されたデバイスを使用して母体と胎児の健康状態の変化を追跡できます。どのような状況であっても、IoT デバイスは命を救うことができます。遠隔医療、ウェアラブル、スマート ホーム デバイスの間で、高齢者は IoT を使用して自宅で快適に医師に連絡したり、特定の状況では遠隔監視を行ったりすることで、対面での診察や予約できない可能性のある診察の必要性を減らしています。可能。

モノのインターネットにより、医療専門家は可能な限り最高のケアを提供できるようになります。人々の健康意識が高まるにつれ、患者の健康状態を監視するために接続されたデバイスの使用が増加しています。継続的なリアルタイム データにアクセスできれば、医師は年に一度の健康診断のほんの一部の時間よりも患者の健康状態をより明確に把握できるようになります。この豊富なデータは、医師がより適切な意思決定を行い、提供されるケアの質を向上させるのに役立ちます。

AI による重要な意思決定

人工知能は、より正確な診断と改善された治療選択肢を通じて人々の生活を変えるのに役立っています。接続されたデバイスによって収集され、人工知能によって処理されたデータは、最終的に医師が重要な決定を迅速に行うのに役立ちます。

人工知能が医師や患者をどのように支援できるかを理解するための最初のステップは、さまざまな種類の人工知能とその仕組みを理解することです:

Computer Vision AI により、コンピュータはデジタル画像から画像を作成できます画像やビデオから高度な理解が得られます。 EndoBRAIN と EndoBRAIN-EYE は、このタイプの AI を顕微鏡センサーで使用して結腸内視鏡検査中に画像やビデオをキャプチャする方法の例です。このテクノロジーのおかげで、結腸内視鏡検査ビデオの公開データベースが作成され、リクエストに応じて利用できるようになりました。

皮膚に直接装着するウェアラブル センサーは、リアルタイムで健康データを収集および分析できますが、これはスマート パッチの範囲をはるかに超えています。開発中の新しい皮膚に似たデバイスは、最初の症状が現れる前に新たな健康問題を検出できる可能性があります。このデバイスは、医師を必要とせずに、収集された健康データの個人的な分析を提供することもできます。

遠隔患者モニタリング (RPM) デバイスは、人工知能を使用してリアルタイム データを取得し、それを臨床データと組み合わせて患者を遠隔監視し、薬物副作用やバイオマーカーの重大な変化を医師に通知します。たとえば、AliveCor は、ECG センサーで人工知能と機械学習を活用し、医師や患者がいつでもどこでもパーソナライズされた心臓データを受け取り、心臓の健康管理方法をよりよく理解できるように支援しています。

大規模なデータセットを分析し、影響力のある洞察を生成する人工知能の機能は、患者の場所に関係なく、患者の病状を追跡して治療するのに役立ち、医療専門家が 2 回の訪問以内にそれを行うことができるようになります。直接の訪問や遠隔医療による訪問はできません。これらのテクノロジーは決して医師に取って代わるものではなく、患者をより健康にするという最終目標を掲げ、患者の旅を強化し補完するように設計されています。

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