次世代人工知能を病気の診断に活用する方法

病気の診断の正確さは、医療とその効率に直接影響します。 AI 診断を活用することで、医療専門家は患者情報を効果的に評価し、大量のデータを分析し、それぞれのケースで最善の決定を下すことができます。 AI が医師の病気の診断に役立つ最も一般的な方法を見てみましょう。

改善された医療画像処理

医療画像処理には、高度な機器と、CT または MRI スキャンを解釈できる熟練した専門家が必要です。統計によると、米国では医療専門家が年間 3,000 万件の MRI スキャンを実行しており、AI 診断は次のような方法でこのタスクを達成するのに役立ちます。

MRI スキャンの速度を向上させる作成した 。研究によると、機械学習モデルは MRI 再構成を動的に取得することでエラーを削減します。

#患者の快適性を向上します。人工知能により、医療専門家はスキャンに必要な時間を短縮でき、その結果、患者、特に静止した姿勢に不快感を感じる患者にとってより良い体験が得られます。さらに、医療と人工知能の現代の発展は、スキャン中の予期せぬ患者の動きに伴う歪みの除去に役立つ可能性があります。

患者の安全性の向上。人工知能の助けを借りて、反復再構成をコンピューター断層撮影に使用し、患者が受ける X 線の線量を減らしながら高品質のスキャンを取得できます。

AI システムは、スキャンに加えて、症例に優先順位を付けて疾患を検出することで、病院のワークフローを改善できます。エンジニアは、特定の病状を説明する医療画像を A​​I モデルに入力して、パターンと逸脱を特定するように AI モデルをトレーニングします。これらのシステムは、病気を初期段階で検出する方法を学習します。なぜこれが重要なのでしょうか?たとえば、がんの場合、早期診断により命が救われ、治療費が大幅に削減されます。 Statista によると、がんは 2020 年 3 月から 2022 年 1 月までの主要な死因の 1 つとしてリストされており、がん検出用の AI は文字通り命を救う可能性があります。

完璧な臨床試験

従来の臨床研究は、大規模な試験と市販後研究が必要なため、長いプロセスが必要です。 Deloitte Insights によると、規制当局の承認を得ている医薬品はわずか 10% です。このようにして、製薬会社は大量のデータと統計レポートを収集できます。すべてのデータを自由に使えるようになったので、企業は情報を整理、保存、管理する必要があります。人工知能はデータ処理に関連する日常業務を容易にし、人的エラーの数を減らします。さらに、人工知能の導入により、次のようなさらなる利点がもたらされます。

実験計画の簡素化。人工知能技術による分析後、以前の臨床試験から得られたデータは、新しい研究の指針として機能し、失敗の可能性を減らすこともできます。

#患者の選択を改善します。 AI は、画像や電子医療記録などのさまざまなソースからのデータを検査および解釈し、集団の不均一性を低減し、適切な臨床エンドポイントを持つ患者を選択し、治療に対するより良い反応を想定することにより、最適な患者エンリッチメントを選択します。

契約のインテリジェントな自動化。 AI は、データ入力とリスク評価を自動化することで、データの挿入、データ抽出、リスク特定を効率化できます。

人工知能は他の方法でも臨床試験を改善できます。医師はテキストマイニングを適用して、利用可能なデータソースから洞察を検索できます。このアプローチは、詳細なテキスト分析に適しています。しかし、AI は文書だけでなく人間の行動のパターンも追跡できるため、逸脱に気づくことができます。

精神障害の特定の改善

AI 診断の助けを借りて、精神疾患の検出と健康増進がより簡単になりました。では、ここで大きな役割を果たしている AI 主導のテクノロジーはどれでしょうか?

音声分析システムは、音声のわずかな変化を監視します。単調で柔らかい話し言葉に間がある場合は、うつ病を示している可能性があります。頻繁な呼吸を伴う早口の会話は不安を示しています。エンジニアは、深層学習モデルを活用し、音声の特徴を考慮することで、精神障害や病気を予測するシステムを作成しました。いくつか例を挙げると、認知症、統合失調症、心的外傷後症候群などがあります。こうした健康上の問題を明らかにするには、簡単な録音だけで十分です。

たとえば、認知症の早期診断に AI を使用すると、医師が病気の症状 (推論の困難、注意力の問題、記憶喪失) を初期段階で特定するのに役立ちます。これらの欠陥を音声に記録すると、健康な人と病気の人を区別する分類モデルをトレーニングするための素材として使用できる可能性があります。神経心理学的検査の記録を使用すると、患者は脳細胞の損傷が起こるずっと前に認知症の初期兆候に気づくことができます。

AI 診断は医師に代わるものではありませんが、精神障害を特定するために説明されている方法は日常の臨床シナリオに適用できます。今回の結果は、AIが初期段階で病気の兆候を特定し、さらなる研究のためにこのデータを医師に渡し、診断を確認または否定できることを示唆している。不安を表現する活動の特定に特に焦点を当てた研究によると、畳み込みニューラル ネットワークを含む人工知能技術は、不安に関連した行動を 92% 以上の精度で特定しました。この研究や他の研究は、人工知能の導入が分野でどのように発展するかを示しています。

人工知能診断と健康監視における新たなトレンド

メタバースのトレンドはヘルスケア業界を無視するものではありません。人工知能、拡張現実、仮想現実は、遠隔医療の次のレベルを推進します。 Metaverse アプリを使用すると、患者は仮想医療施設に簡単にアクセスし、適切なサポートをリモートで受けることができます。この方法は遠隔地でも有効であり、遠隔治療が可能です。たとえば、精神病を治療するために、オックスフォードのチームは gameChange (仮想現実療法) を開発しました。これは、精神病患者が管理された環境に安全に身を置き、日常の状況（カフェに行く、買い物など）を再現することで恐怖に対処する方法を学ぶのに役立ちます。

もう 1 つのトレンドは、今後ブームとなり、人工知能によって強化されるウェアラブル医療技術です。フィットネス トラッカー、スマートウォッチ、生体認証センサーは一般的なデバイスになりつつあり、ML アルゴリズムを使用して、歩き方、走り方、動き方、その他の身体活動の方法を理解します。インターネット オブ ボディのような分野では、補聴器、摂取型センサー、スマート ピルなど、私たちの身体に関するデータをリアルタイムで収集し、健康状態の監視や診断に使用できる多数のスマート デバイスが利用可能になります。さらに、この分野のさらなる研究により、新世代のデバイス、つまり、Google Brain Initiative によって導入された、障害物の検出や糖尿病性眼疾患のスクリーニングを目的とした視覚障害者向けのウェアラブル デバイスの出現につながりました。

最終感想

人工知能テクノロジーの開発は、すべてのビジネス システムに利益をもたらします。ヘルスケア業界では、AI により、初期段階であっても健康状態を監視し、病気をより効率的に診断するためのより良い方法が開かれています。タイムリーでより正確な診断により、最適な治療オプションを選択し、その有効性を大幅に高めることができます。さらに、AI ベースのヘルスケア関連スタートアップの開発により、患者は初期症状を見逃すことなく、自分の健康状態の重要な指標を独自に監視できるようになります。これにより、患者の健康への関与が高まり、医療が私たちの生活を変えることができるより革新的な分野になります。

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