医療における人工知能: 2023 年の新たなトレンド

人工知能はすでに医療行為を改善しており、さらに多くのことを実現できる可能性を秘めています。

あらゆる業界における劇的な変化の背後には、常に壊滅的な世界的危機の影響があります。ただし、他の業界とは異なり、ヘルスケア業界は、新型コロナウイルス感染症が世界を席巻するまで、AI イノベーションの導入が遅れていました。この事件により、ヘルスケア業界は他の業界と比べて大きな課題に直面することとなり、ヘルスケア アプリ開発の取り組みが後押しされました。その中で、人工知能が焦点となっており、それは今も続いています!

実際、先行研究のデータによると、2030 年までに世界の人工知能医療市場規模は取引所で 1,879 億 5,000 万米ドルを超えると予想されています。 2022 年から 2030 年の成長率 予測期間中の年間複合成長率は 37% です。

さらに、ヘルスケアにおける人工知能の応用は、プロセスの自動化やデータ サイエンスに限定されません。

2023 年のヘルスケアにおける人工知能のトレンド

1. 低コストでエラーのない治療を実現する人工知能 RPA ソリューション

人工知能による自動医療プロセスの最適化期待SF 映画を観て可能性を考えるだけではなく、徐々に現実のアプリケーションの形になりつつあります...

実際、設備の整った多くの病院で、この種のロボット プロセス オートメーションが活用されています。医療従事者がさまざまな方法でサポートします。最良の点 – 医療プロセスの自動化は、医療提供者と患者が費用対効果が高く、間違いのない治療を受けることに利益をもたらします。

Gartner によると、2023 年末までに米国の医療提供者の約半数が医療施設に RPA を導入する予定です。さらに、ヘルスケア市場におけるRPAの市場規模は、年平均成長率26.01%で2030年までに62億米ドルに成長し、2022年には約29億米ドルになると予想されています。

RPA を活用して医療業務を強化する方法:

• 正確なプロセス データを適用して、病院管理タスクと患者ポリシー発行プロセスの生産性を向上させます;
• リアルタイム構造化データと非構造化データの記録管理を簡素化し、収益サイクルや保険金請求処理などを促進します。
##医療業界の変化に適応して、従来の医療業務を変革し、医療体験を活性化します。
• # # 感染の実装管理計画、トリアージ管理の実施、規制の遵守、患者のスクリーニングと追跡の実施、在庫管理、スタッフに突然のピークに注意を払うよう思い出させるなど。
• 2. 精神的健康障害と自閉症のための感情 AI

世界がコロナウイルスの蔓延と闘い続ける中、バーチャル ヘルスケアはさらなる蔓延を避ける 1 つの方法です。良い選択です。 。遠隔医療アプリケーションに感情 AI を実装すると、患者、特に精神障害や自閉症を持つ患者にとって、より有意義で魅力的な高度な体験を提供できます。

オンライン相談アプリで感情 AI を使用すると、医師が患者の感情を解釈、監視、解釈するのに役立ちます;

• それだけでなく、感情 AI に基づく医療アプリケーションでも使用できます。音声分析により、うつ病、認知症、ダウン症、自閉症などのさまざまな精神疾患を診断できます;
• さらに、妊婦や高齢者の感情も理解できます;
• 患者に薬を時間通りに服用し、健康状態を継続的に監視するよう注意してください。
• 3. データドリブンのパーソナライズされたヘルスケア サービスが大きな注目を集めています

多くのヘルスケア IT ソリューション プロバイダーは、2023 年までにパーソナライズされたヘルスケア治療の導入が促進されると考えています。

ヘルスケアデータ生成に基づく調査によると、年間平均約 80Mb の画像データと EMR データが生成され、その年間複合成長率は 2025 年までに 36% に達すると予想されています。このデータを使用して、パーソナライゼーションに役立つ洞察を得ることができます。

さらに、これらのデータは、リストバンド、スマート ジャケット (Levi's Google Jacquard)、テンション バンド (Samsung)、センサー インソール (Feetme) などのウェアラブル デバイスを通じて生成することもできます。

ウェアラブル デバイスのユーザーは、歩数、心拍数、血圧、消費カロリーなどのカテゴリのデータを取得できます。このすべてのデータが AI フィットネス アプリに収集されると、これらのアプリがそれを分析し、パーソナライズされた食事を提供します。そして運動計画。

4.創薬に革命を起こす

同様に、他の医療プロセスにおいても、人工知能は創薬と開発プロセスの加速、および効果的な薬剤の組み合わせの結果の分析に役立ちます。

2023 年、製薬の専門家は、この特定の医薬品開発分野で人工知能の導入がさらに進むと予想しています。実際、MarketsAndMarkets によると、医薬品の研究開発における人工知能は 2027 年までに 40 億ドルを超え、年間平均成長率は 45.7% になると予想されています。

医薬品の研究開発における人工知能の応用の 4 つの主要な利点:

現代生物学との接触

• 改善された現代化学
• 高水準成功率
• 費用対効果の高いプロセス
• ヘルスケアにおける AI トレンドは依然として成長しており、多くの制限や対処する必要がある課題があります。

5. アンビエント インテリジェンス

アンビエント インテリジェンス (AmI) は、スマート デバイスにセンサーとプロセッサを組み込んで人間の生活に適応するという、専門分野を超えた独自の提案により、ヘルスケア ソリューションの長い間トレンドとなってきました。ニーズ。

AmI は、人工知能、モノのインターネット、ビッグデータなどを含む新興テクノロジーの交差点に取り組んでいます。

したがって、医療におけるアンビエント インテリジェンスは次の方法で活用できます。

• AmIi 主導のソリューションを実装することで、事前の患者検査を自動化し、医師の診察を受けるまでの患者の待ち時間を短縮します。時間;
• 自動化された緊急治療サポート;
• 患者のバイタルサインの自動モニタリング;
• 環境支援生活 (AAL) テクノロジー ソリューション。

6. スマート ピルは侵襲的な操作を排除します

スマート ピルは小型の電子デバイスのようなもので、他の通常の薬カプセルの外観で設計され、クラウド コンピューティングおよび無線通信プラットフォームと統合されています。 , バイオセンサーによるセンシング、イメージング、pHセンサーや化学センサーによる薬物送達など、高度な臨床操作を実行できます。専門家はこれらの錠剤を摂取型センサーとも呼んでいますが、これはウェアラブルセンサーや埋め込み型センサーとは異なります。

患者は、胃腸管全体を通過するスマート ピルを簡単に服用して、アクセスが難しい情報にアクセスできます。目的を達成したら、システムから簡単に削除できます。

さらに、スマート ピルは次の治療にも使用できます。

• 画像診断
• バイタル サインのモニタリング
• 指示薬配信

##7. 慢性疾患の診断

WHOの最新調査によると、毎年約1,700万人(70歳未満)が慢性疾患で死亡しています。国連もこの問題に関する報告書を発表し、慢性疾患による世界の死亡者数は70％に上昇すると予想されていると述べた。

しかし、人工知能は慢性疾患の診断に一縷の希望をもたらし、長年の診断データを活用して国についての洞察を得ることで治療の精度を向上させました。人工知能アプリケーションが慢性疾患の治療にどのように役立つかを見てみましょう:

人工知能による心臓病の治療

人工知能の全心臓コンピューティング モデルは、個別化された医療を提供し、心室調律を理解します。異常のシナリオ;
• 心臓手術をより効果的に支援するために、患者固有のモデルを使用した予測分析を提供;
• データ駆動型モデルを使用して CT スキャンを検査および分析し、結果を制御することで診断時間を短縮します脳損傷の軽減;
• 人工知能を ECG に適用して、低コストの検査、弱い心臓ポンプの検出、心不全率の予測を実現します。

人工知能によるがんの検出と診断

AI/ML モデルは組織スキャンを分析して結腸直腸がんを正確に検出および治療します;
• 機械学習アルゴリズムのモニタリング抗がん剤に対する患者の反応;
• 91% の精度で 15 種類のがんを診断できる予測機械学習モデル。

糖尿病ケアのための人工知能

2019年、レンセラー工科大学の研究者は、人工知能とビッグデータ分析に基づく臨床モデルを循環させ、血糖値の継続的な観察を通じて血糖値と血糖値を調べました。高リスクが検出されたときに警告サインを早期に取得できるため、糖尿病の迅速かつ早期の診断にさらに役立ちます。

要約すると、医療における人工知能の概念は、医療方法を改善するための多くの扉を開き、効率的な治療に対する私たちの期待を次のレベルに引き上げます。さらに、時間の経過とともに精度も向上します。それでは、医療分野における人工知能の可能性を引き続き探求し、人工知能がこの分野をどこに導くかを見てみましょう。

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