ヘルスケアシステムにおける人工知能の応用[2022]
公開: 2021-01-02何年にもわたって、破壊的技術の採用と実装のおかげで、ヘルスケアセクターの状況は劇的な変化を遂げてきました。 人工知能、機械学習、ロボット工学、IoT、ビッグデータなどの新時代のテクノロジーを搭載した医療科学は、飛躍的に進歩しました。
今日、世界中の人々が手頃な価格で質の高い医療や医薬品を利用できるようになっています。 当然のことながら、私たちは今、より高い平均余命を楽しんでいます。
ただし、このサクセスストーリーには固有の課題が伴います。 平均余命の増加に伴い、医療機関は世界的に質の高い医療サービスに対する需要の高まり、コストの上昇、そして患者の増え続けるニーズに応えるのに苦労している過労の人材プールに直面しています。
これらの課題に加えて、国連は2050年までに世界の6人に1人が65歳以上（16％）になり、ヨーロッパと北アメリカに住む4人に1人が65歳以上になると予測しています。
目次
これは何を意味するのでしょうか？
これは、医療インフラストラクチャが高齢患者の複雑なニーズに対応できなければならないことを意味します。 高齢化社会の管理とケアには費用がかかるだけでなく、長期的なケア管理への積極的なアプローチも必要です。
革新的なヘルスケアシステムとサービスに対する急速に急増する需要は、ライフスタイルの選択の急激な変化と患者の期待の変化によってさらに推進されています。 したがって、ヘルスケアシステムは、持続可能性を維持し、進化する時代に対応するために、構造的および変革的な大きな変化を必要としています。
人工知能を入力してください。
人工知能は、ヘルスケアに革命をもたらし、ヘルスケア業界が直面する課題の解決策を見つけるのに役立つ可能性を秘めています。 AIは、自動化、ビッグデータ、およびデータ分析に重点を置いており、従来の分析および診断手法の制限を超えています。
さらに、AIは、日常的で単調な医療タスク（記録管理、投薬管理など）を自動化することで、医療従事者が患者の世話をし、患者の重要な統計を監視し、質の高い治療を提供するためにより多くの時間を費やせるようにします。
高度なMLアルゴリズムを活用し、それらを広範なデータでトレーニングすることにより、医療機関は、診断、治療方法、および患者の転帰に関する前例のない洞察を得ることができます。
AIはすでにヘルスケアおよび製薬セクターに浸透しており、ケアの連続体のさまざまな側面で改善を推進しています。 アクセンチュアによると、世界のAIヘルスケア市場は2022年までに40％のCAGRで66億ドルに達すると予測されています。
AIは、医療分野における情報の民主化とリソースの負担の軽減に重要な役割を果たします。
ソース
ヘルスケア組織や機関によるAIテクノロジーの採用の増加に照らして、ヘルスケアセクターでは新しく挑戦的な職務が生まれています。 これは、AIドメインに参入し、革新的なソリューションで世界を変革したい志願者にとって素晴らしい機会を提供します。
人工知能と機械学習の世界への最良の足がかりは、AIとMLの認定プログラムに登録することです。
ほとんどのAI/ML認定コースは、人工知能、機械学習、ディープラーニングの基礎を紹介し、最新のAIおよびMLツールの使用方法をトレーニングすることで、候補者がすぐに使えるように設計されています。
AIの本質をマスターし、独自のヘルスケアソリューションを作成したい場合は、次の3つのコースに注目してください。
- 機械学習とAIのPGディプロマ –この12か月のコースは、IIIT-Bangaloreと共同で提供されます。 450時間以上の学習が可能なこのコースは、働く専門家にとって理想的です。 これには、30以上のケーススタディ、業界の専門家との25以上のメンターシップセッション、および10の実用的なキャップストーンプロジェクトが含まれます。
- 機械学習とAIの理学修士 – IIIT-バンガロアおよびリバプールジョンムーア大学（LJMU）と共同で提供するもう1つのアップグレードは、18か月のAI/MLコースです。 学習者は、Python、Keras、TensorFlow、MySQL、NLTKなどのトレンドツールを試してみます。さらに、コースを完了すると、候補者には2つの卒業生のステータスが与えられます。
- 機械学習とAIの理学修士 –この18か月のコースは、リバプールジョンムーア大学（LJMU）と共同で設計されています。 学生はIITマドラスとLJMUのトップインストラクターから学ぶことができます。 このコースには、650時間以上の学習、25以上のケーススタディ、および4つの業界の重要なプロジェクトが含まれています。
これらの各コースは、グローバルな教育および専門的基準と同等に設計されています。 学習者は、クラス最高の学習リソースと専用のメンターサポートにアクセスできます。 エンゲージメントを高めるために、ライブインタラクションセッションと小グループコーチングセッションがあります。
upGradはまた、模擬面接を実施し、学習者の全体的な身だしなみを確実にするために構築セッションを再開します。 一番上のチェリーは、これらのコースには、業界のケーススタディとライブプロジェクトがあり、現在の仕事を離れることなく、業界に対応できるようになるのに役立ちます。
ヘルスケア業界は、医学界に真の貢献をしたいAI志願者にとって注目の分野であり、これらの認定プログラムは確かにその方向への第一歩となる可能性があります。
ヘルスケアにおけるAI
医療データの急増と医療提供者からのデジタル期待の高まりは、AIとデータ分析を活用したスマート医療システムの強力な事例を生み出しています。
ヘルスケアにおけるAIは、診断、ウェアラブル、バーチャルアシスタント、治療、ウェルネス＆ライフスタイル管理など、さまざまな専門分野にわたって有望な機会を開きます。 AIは、スマートで革新的なサービスを提供しながら、医療提供者が新たな成長の可能性を活用する素晴らしい機会を提供します。
今日、ヘルスケアにおけるAIは、次の分野の変革を支援しています。
1.プライマリケア
AIを活用した仮想看護助手とスマートウェアラブルは、患者にプライマリケアを提供するための画期的な製品です。 これらの気の利いたAIソリューションは、患者の症状と重要な統計をリモートで評価し、医師/看護師がすぐに治療を必要とするときに迅速に警告することができます。
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スマートバーチャルアシスタントは、チャットベースの対話を通じて一般的な健康問題について適切な医療アドバイスを提供することもできます。 この機能は、医療専門家の負担を軽減するだけでなく、患者が不必要に診療所を訪れることを防ぎます。
経験と継続的な相互作用により、仮想看護助手は患者の診断と状態に慣れます。 最終的に、彼らの診断能力と専門知識は向上し、優れた患者ケアの推奨事項を提供できるようになります。
たとえば、 Sense.lyの仮想看護師アバターであるMollyは、患者と対話して質問に答えることができます。 また、スマートフォン、タブレット、またはテレビを介してリアルタイムで医師と対話することもできます。
2.創薬
AIソリューションは、既存の医薬品に関する膨大な情報データベースにアクセスすることで、研究者や科学者が新しい潜在的な治療法や医薬品を発見および開発するのに役立ちます。
機械学習やディープラーニングなどのAIテクノロジーにより、創薬は迅速、効率的、手頃な価格で、より的を絞ったものになっています。 これらのスマートなソリューションは、市場への新薬やワクチンの発売を加速しています。
たとえば、ファイザーはMLを活用したIBMワトソンを活用して免疫腫瘍薬を開発し、サノフィは英国の新興企業であるExscientiaのAIプラットフォームと提携して、代謝性疾患の治療法を設計しています。
3.患者のリスクの特定
医療提供者は、AIソリューションを使用して膨大な量の過去の患者データを分析し、医師や医療専門家にリアルタイムのサポートを提供して、リスクのある患者を特定し、迅速なケアを提供しています。
これらのソリューションは、再発の可能性が高い患者を特定できるため、医師はそれに応じて治療計画を延長することができます。 医療機関と医学研究者は、AI予測モデルを実験して、COVID-19のリスクが高い個人を特定しています。
4.放射線学
放射線科の分野では、AIソリューションが画像分析と診断の自動化に役立っています。 GE Healthcareは、次のように述べています。「…すべての医療データの90％は、医用画像からのものです。 これは多くの情報であり、その97％以上が分析されていないか未使用になっています。」
AIテクノロジーを医用画像に統合することで、医療提供者はこの膨大な医療データのプールをより有効に活用できます。 AIを利用した医用画像システムは正確なスキャンを生成できるため、放射線科医は医用画像を視覚的に評価し、所見を報告して病気を正確に検出、特性評価、監視できます。 これにより、医療専門家はリスクのある患者に的を絞った治療を提供することができます。
5.ロボット手術
AIを搭載したロボットは、外科医が低侵襲で複雑な外科手術を行うのを支援します。 ロボットアシスタントの高精度により、開腹手術のパフォーマンスが向上します。 Stryker、Accuray、Mazor Robotics、Auris Health、Intuitive Surgical、Zimmer Biomet、Stereotaxisは、米国で繁栄している数少ないロボット手術会社です。
さらに、AIテクノロジーは、胸部画像、結腸鏡検査、マンモグラフィ、腹部および骨盤の画像、放射線腫瘍学、脳の画像など、腫瘍学に大きな改善をもたらしました。
読む：人工知能アプリケーション
AIはヘルスケア業界をどのように変革していますか？
AIテクノロジーとソリューションがヘルスケア業界の変革を推進するのに役立つ8つの方法を次に示します。
1.医学研究の分野を拡大しています
米国では、薬が研究室から市場に移動するまでの平均時間は12年です。 さらに驚くべきことは、5,000の薬のうち5つだけが人間の試験段階に到達し、そのうちの1つだけが人間の消費を承認されていることです。
長い研究プロセスには法外な費用が伴います。 新薬を開発して市場に投入するには、平均して約3億5,900万米ドルの費用がかかります。
これは、AIが物事をスピードアップするのに役立っているところです。 前述のように、AIソリューションは、医薬品の研究と発見のプロセスを合理化するのに役立ち、製薬会社が以前よりも早く製品を発売できるようにします。 創薬時間（研究室から患者まで）が短縮されると、製造コストも大幅に低下します。 その結果、製薬会社は市場で手頃な価格の薬を発売することができます。
2.早期発見に役立ちます
AIテクノロジーは、初期段階でさまざまな病気、特に癌を早期かつ正確に検出する上で極めて重要な役割を果たします。 アメリカ癌協会は、マンモグラムの高い割合が誤った結果をもたらすと主張しており、これは健康な女性の2人に1人が誤って乳がんと診断されることにつながります。
ただし、AIは、99％の精度で従来の方法よりも30倍速くマンモグラムをレビューおよび分析することにより、この問題との闘いを支援しています。 さらに、遠隔操作のウェアラブルや医療機器の人気の高まりは、医師が初期段階の心臓病を監視するのにも役立ち、治療可能な段階で問題を治療できるようになります
3.それは診断を改善します
AIのおかげで、医療診断は大幅に改善されました。 IBMのWatsonforHealthは、その好例です。 医療機関は、ワトソンのコグニティブテクノロジーを適用して、大量の健康データを収集します。
ワトソンは、症状や診断から治療や反応のケーススタディまで、膨大な量の医療情報を保存および分析することができます。 同様に、GoogleのDeepMind Healthは、現実の健康問題を解決するための先駆的なツールとして登場しました。
DeepMindは、米国退役軍人省の専門家と提携して、現在の診断方法よりも約48時間早く患者の急性腎障害（AKI）を正確に予測できる技術を開発しました。
4.意思決定プロセスを合理化します
ビッグデータを予測分析と連携させることで、医療提供者はケアの提供を改善し、臨床上の意思決定を強化し、管理タスクに優先順位を付けることができます。 また、パターン認識技術を活用することで、医療専門家は、重度の病状を発症しやすい患者を特定し、その潜在的なトリガー（環境およびゲノム要因やライフスタイルの悪化を含む）を特定できます。
全体として、AIは、医療専門家がデータに基づいた意思決定を行えるようにすることで、意思決定プロセスを最適化します。
必読：製薬業界のAI
5.それは病気の管理を強化します
AIの機能は、健康記録のスキャンと正確な診断に限定されません。 これは、医療専門家が疾病管理に対して非常に包括的なアプローチを取るのに役立ちます。 スマートAIツールとソフトウェアソリューションを使用すると、医療専門家は治療計画をシームレスに調整し、患者をより適切に管理し、医療ケースに優先順位を付けることができます。
Roboticsのおかげで、医師は複雑な手術を正確かつ敏捷に行うことができるようになりました。 たとえば、ロボットアシスタントは、冠状動脈バイパス術、子宮摘出術、腎盂形成術、腎臓移植、根治的膀胱切除術、卵管結紮術などの手術で広く使用されています。 さらに、病院や診療所はロボットを使用して、最小限の人間の介入を必要とする反復的なタスクを実行します。
6.それは人々に力を与える
AIは、消費者の健康アプリケーションにおけるInternet of Medical Things（IoMT）とともに、人々が自分の健康を積極的に管理するのを支援しています。 AIを利用したフィットネスウェアラブルと健康センサーは、心拍数、酸素レベル、血圧などのバイタルを追跡できるため、医師の診察を受けなくても健康状態を監視できます。
これらのスマートテクノロジーは、人々がより健康的なライフスタイルの選択肢を採用し、健康と幸福を管理することを奨励します。 さらに、AIツールは、医療専門家が患者のニーズをよりよく理解するのに役立ち、より良いガイダンスとケアサポートを提供できるようにします。
7.ライフケアを改善します
人々の平均余命が世界的に伸びているので、人生の後の段階でのライフケアという全体像を考慮することが不可欠です。 人々が年をとると、困難な日々を乗り切るために家族や医療提供者に大きく依存するようになります。
AIを利用したロボット、仮想アシスタント、医療機器は、高齢者に力を与え、介護施設の必要性を減らすのに役立ちます。 興味深いことに、AIロボットとアシスタントは、高齢者と人間のような「会話」をすることさえできます。 これは、彼らの孤独をある程度緩和するのに役立ちます。
8.トレーニングプログラムに新しい次元を与える
AIをトレーニングプログラムに組み込むことで、医療提供者は、トレーニングプロセスをよりインタラクティブで魅力的なものにする、本物そっくりのシミュレーションのメリットを享受できます。 AIマシンは、人間の自然な発話を理解して模倣し、シナリオの広範なデータベースから引き出すことができるため、AIマシンの応答と推奨事項は、無数の方法で人間の訓練生に挑戦することができます。
同様に、AIプログラムは、絶え間ない相互作用を通じて、研修生の応答から学習し、それに応じて調整することができます。
AIトレーニングプログラムの最も優れている点は、いつでもどこでもトレーニングプロセスを開始できることです。必要なのは、AIが組み込まれたスマートフォンと信頼性の高いインターネット接続だけです。
まとめ
AIはここにとどまります。 今後数年間で、AIツールとイノベーションは、ヘルスケア業界に多くの歓迎すべき移行をさらにもたらすでしょう。 ただし、AIをヘルスケアに急速に組み込むには、ヘルスケアの専門家や組織がスキルアップや研究開発に積極的に参加する必要もあります。 そうして初めて、医療提供者はAIの真のメリットを享受できます。