ヘルスケアにおける人工知能：2022年の6つのエキサイティングなアプリケーション

AIはさまざまな分野で開発を進めています。 そして、それらの分野の1つはヘルスケアです。 医学研究から治療まで、この分野にはAIが貢献できる多くの分野があります。

この記事では、ヘルスケアベースのAIアプリケーションの主要な領域のいくつかに焦点を当てます。 始めましょう。

ヘルスケア産業における人工知能の応用

1.医薬品開発

医薬品開発は、医療分野で最も遅いプロセスの1つです。 新薬の開発には約10〜15年かかります。 言い換えれば、2020年に市場に出回る薬は、2007年または2005年に開発の初期段階にありました。

創薬には多くの段階があり、そのためこのプロセスには何年もかかります。 AIは、研究者がこれらのプロセスの多くを合理化するのに役立ちます。 これを使用することで、研究者は新薬をより早く開発し、人々が以前よりも質の高い治療を受けるのを助けることができます。

AIが創薬において医療部門を支援しているいくつかの方法は次のとおりです。

ヘルスケアにおけるAIによるがん治療

癌は人体の細胞の有害な突然変異です。 そして、癌の治療法を見つけることは、医療部門にとって最大の課題の1つです。 癌細胞は最初はそれらが存在する体の一部であるため、それらを特異的に標的にすることは困難です。 これは、多くの組織が世界中で克服しようとしている重大な困難です。

AIは、医療専門家がこの問題をさまざまな方法で解決するのを支援しています。 癌の場合、早期に診断されるほど、患者の生存の可能性が高くなります。

がんは複数の段階で増殖します。 AIは、医師や医療専門家が癌を早期に特定するのに役立ちます。 現在、医師は生検、X線、およびその他の従来の方法を使用して癌を検出しています。 Freenomeは、この目的でAIを使用して、テスト結果の精度を高めています。

Freenomeは、AIの助けを借りて、がん検診のより迅速な代替手段を提供しています。 これにより、医療専門家は血液検査を通じて癌の初期段階を特定することができます。 彼らは、免疫および腫瘍由来のサインを使用して、病気の警告サインを識別します。 医師は患者に必要な治療を施すことができるため、これはその発症の予防に役立ちます。

それとは別に、医薬品開発にAIを使用しているバイオ医薬品組織であるBioXcelTherapeuticsがあります。 AIは、この会社が開発スケジュールを短縮し、成功の可能性を高め、研究開発の経済性を最適化するのに役立ちます。

彼らは、膵臓癌およびまれなバージョンの前立腺癌の治療に役立つ経口投与可能な免疫活性化因子の開発に取り組んでいます。

詳細：人工知能の5つの重要な利点

希少疾患の治療法を見つける

希少疾患は、医療部門に独自の課題をもたらします。 彼らは見つけるのが難しく、高価な治療を受けています。 AIは、希少疾患の発見を促進し、医療部門が直面する課題を克服するのに役立ちます。 希少疾患は医療業界にとって大きな問題です。 米国では約7000の希少疾患が3,000万人を超える人々に影響を及ぼしており、それらは多くの危険につながります。

臨床医は、そのような病気に冒された人々の診断と治療において問題に直面しています。 そして、ヘルスケアベースのAIアプリケーションは、これらの課題の解決に大きく貢献しています。

これらの問題を解決するためのAIの助けの良い例は、 BERGです。 AIを使用して病気をマッピングし、特定の病気の生物学的基礎を理解することに焦点を当てて、より優れたより正確な薬の製造を支援します。 BERGは、2018年にパーキンソン病の治療に関する調査結果を発表しました。

彼らの結果は、科学界がこれまで気づかなかった、私たちの体内に存在する化学物質間のいくつかの関連性を発見したため、多くの注目を集めました。 彼らの発見のもう1つの大きなハイライトは、AIを使用してこの問題を解決したことです。

読む： AIプロジェクトのアイデアとトピック

2.より良い患者体験

患者の経験は、人々が公立病院よりも私立病院に行くことを好む多くの理由の1つです。 しかし、もしあなたの患者の経験がどこでも最適だったらどうでしょうか？

AIの助けを借りて、診療所や病院は患者が直面する煩わしさを軽減し、患者の体験を最適化することができます。 ヘルスケアベースのAIアプリケーションは、そのような施設が患者の効率と満足度を高めるのに役立ちます。

反復タスクの自動化

病院での管理および組織のタスクの多くは繰り返されます。 そして、それらは単純ですが、時間とリソースを必要とし、スタッフはそれをどこか別の場所で過ごすことができます。 AIは、これらのタスクのほとんどを自動化することで、この問題を解決できます。

これらが自動化されると、スタッフが管理と組織のより重要な領域に集中するための時間が解放されます。 より多くの時間とリソースが手元にある場合、患者により良いサービスを提供できます。

ヘルスケアのAIがこの問題を解決しているかどうか疑問に思っている場合は、Oliveをご覧ください。 オリーブには、医療専門家が日常業務を処理するのを支援し、生産性を向上させるAIプラットフォームがあります。 医療専門家の間の重要な問題は、燃え尽き症候群と非効率性です。 オリーブAIは24時間年中無休で対応しています。 さらに、人間は疲労や疲労のためにエラーを起こしやすいかもしれませんが、AIはそのようなエラーを犯しません。 このようにして、生産性がさらに向上します。

オリーブAIは、ヘルスケアベースのAIアプリケーションの一例にすぎません。 AIが自動化でこのセクターを支援する方法は他にもたくさんあります。

3.より良い運用フロー

救急車の遅延は、救急患者の主な死因の1つです。 タイでは、緊急患者の死亡の20％が交通渋滞によるものです。 それは世界的な問題です。 この問題を克服しようとしている国はタイだけではありません。

インドでは、交通事故患者の約30％が救急車の遅延により死亡しています。 この問題を解決することで、数十万人の命を救うことができます。 そして、多くの専門家がこの目的でAIを使用しています。 AIは、すでに運輸部門で卓越したソリューションです。 Googleマップは、AIを使用して、ある場所から別の場所への高速ルートを提案します。 AIを使用して救急車を同様に支援することができます。

そして、 Qventusはまさにそれを行っています。 彼らはAIを使用して、病院が患者を救急治療室に安全に連れて行くのを支援しています。 救急車の最速ルートをグラフ化することができ、時間内に患者に到達して命を救うために使用できます。 Qventusには、遅延防止以外にも多くの利点があります。

それらは、病院の患者管理を支援し、入院患者のLOSを減らすことを可能にします。 多くの場合、管理上の問題のために患者の移送が遅れます。 Qventusは、病院がこれらの遅延を減らすのに役立ち、これまでのところ、このような遅延を最大20％まで減らしています。 Qventusは、データ分析とAIを使用することで、病院が運用フローを最適化し、効率を高めることを可能にしています。

メリーランド州ボルチモアにあるジョンホプキンス病院も、AIを使用して運用フローを強化しています。 彼らは予測AIを使用して、患者の入院と退院を管理しています。 これまでのところ、AIを組み込むことで、患者の入院能力が60％向上しています。 人工知能が製薬業界でどのように役立つかを学びましょう。

4.個別化医療

すべての患者はユニークです。 したがって、彼らのニーズも独特です。 そして、そのようなニーズのために、多くの患者は彼らのヘルスケア計画で問題に直面しています。 医療計画は一般化されているため、患者の個人的な要件に焦点を当てることはできません。 それは患者の金銭的損失につながるだけでなく、医療提供者に金銭的損害をもたらします。

一方、個別化医療計画を作成することは非常に注意が必要です。 そのためには、すべての患者の記録を確認し、それに応じて計画を立てる必要があります。 これにはかなりの時間がかかり、人々はそれほど長く待ちたくないかもしれません。

しかし、人間の心がそのような計画を作成することはますます困難になっていますが、AIにとってはかなり簡単です。 人工知能は、数分以内に大量のデータポイントを調べ、同時にそれらを分析することができます。 特定の人々の医療記録を調べ、彼らのニーズに応じてパーソナライズされた計画を作成することができます。

クリーブランドクリニックはすでにそれを行っています。 彼らは、健康記録データを備えたAIを使用して、すべての人のためにパーソナライズされた計画を作成しています。 このように、人々は彼らがカバーしたい問題にだけお金を使うでしょう。 それは患者と病院の両方の財政を節約するでしょう。 現時点では1つのクリニックに限定されていますが、このセクターのAIの範囲は非常に明るいです。 そして、多くの病院や保険会社は、人々により良い医療計画を提供するために、将来このソリューションを使い始めるかもしれません。

4.データ管理とマイニング

医療施設には大量のデータがあります。 医療記録から管理ファイルまで、毎日大量のデータを処理します。 これだけのデータを管理するのは面倒で、多くの時間とエネルギーを消費します。

AIを使用することで、医療施設はデータを使用して、患者により良いサービスを提供し、管理を強化できます。 ヘルスケアにおけるAIがそのような問題をどのように解決しているかを次に示します。

詳細：データマイニングと機械学習

リスク予測

十分なトレーニングとデータを備えたAIモデルは、正確な予測を行うことができます。 そして、ヘルスケアセクターはこのAIの能力から大きな恩恵を受けることができます。 そのため、ヘルスケアにおけるAIの多くのアプリケーションは、予測分析に焦点を合わせています。 そのような用途の1つは、リスク予測です。 あなたの医者があなたがそれを避けることができるように癌（または別の重篤な病気）を発症するあなたのリスクを予測することができたと想像してみてください。 それは素晴らしいことではないでしょうか？

入院治療の数や重要な患者の数を減らすなど、この分野の多くの問題を解決することができます。 特定の状態が発生するのを避けるために何ができるかをすでに知っている場合は、それらの活動を行い、健康を維持することができます。

KenSciはこの目的でAIを使用しています。 ヘルスケアベースのAIアプリケーションは予測分析を中心に展開しており、KenSciはそれをリスク予測に使用しています。 リスク予測のいくつかの利点は次のとおりです。

• 低コスト

病気の早期予測は、患者が低価格で治療を受けるのに役立ちます。 予防措置は、特定の病気の手順よりも常に安価です。

このようにして、患者は多くのお金を節約することができます。 たとえば、糖尿病を発症するリスクがある場合は、糖尿病の発症を防ぐことができます。 そしてこのように、あなたはあなたがその薬に費やしたであろうすべてのお金を節約するでしょう。

• より良い結果

病院は誰が重病になる可能性があるかを知っているとき、それらの患者に必要な治療を提供します。 このように、重病になる人の数は大幅に減少します。

• より焦点：

重要な患者の数を減らすので、病院のリソースを節約できます。 病院や診療所は、患者に集中するためにより多くの時間とリソースを得るでしょう。

5.計画されたICU転送

AIが病院や医療機関の自動化にどのように役立つかはすでに見てきました。 反復プロセスを自動化することにより、病院は時間とリソースを節約できます。 しかし、自動化とは別に、AIは機関のデータを使用してワークフローを合理化することもできます。

H2O.AIは、医療機関でAIを使用して、施設のワークフローを改善し、患者のICU転送を予測しています。

調査によると、計画外のICU転送は、計画されたものよりも悪い結果につながることがわかっています。 これらは患者のわずか5％ですが、病院での総死亡者数の20％につながります。 このような患者は、病院に少なくとも1週間長く滞在し、死亡率が高くなります。 臨床医が彼らの症状を容易に認識できなかったので、そのような患者を見つけることも非常に難しいです。

そこでH2O.AIが登場します。彼らは、AIモデルを使用して、クラッシュする可能性が最も高い患者を特定します。 彼らのアルゴリズムと機械学習モデルは、患者の記録、検査結果、およびバイタルサインを考慮して警告サインを見つけます。 彼らのモデルはリアルタイムで機能し、病院がICUに転送する必要のある患者を決定するのに役立ちます。

ICU転送とは別に、彼らのAIソリューションは、医療検査結果の予測や、前述のようにワークフローの改善など、さまざまな方法で病院や診療所を支援します。

結論

多くの企業や新興企業が、AIを通じてヘルスケアセクターの発展に取り組んでいます。 この分野は多くの可能性を示しており、私たちにできることはまだまだたくさんあります。

このような進歩を支援したい場合は、AIの専門家になることもできます。 AIのコースを受講して、キャリアを開始できます。

AIと機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのPGディプロマをご覧ください。これは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題を提供します。 IIIT-B卒業生のステータス、5つ以上の実践的な実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との雇用支援。