AI はどのように医療診断を促進するのか?

機械知能として知られる人工知能 (AI) は、ヘルスケアを含むさまざまな業界に大きな影響を与えています。 医療分野の人工知能 (AI) は、診断と治療を改善し、患者と医療提供者が必要な医療上の決定を迅速に実行できるようにサポートすることで、患者の生活を大幅に向上させる可能性を秘めています。

医療分野の AI は、特に診断と治療管理、およびヘルスケア ソフトウェア開発サービスで勢いを増しています。 AI が医療に関する意思決定にどのように役立ち、医師の判断を向上させるかについて、多くの研究が行われてきました。

このテーマをさらに掘り下げてみましょう。 しかし、最初に、医療における AI を定義しましょう。

ヘルスケア業界における AI とは?

ヘルスケア事業は大きな転換期を迎えようとしています。 テクノロジーを利用して、患者のケアにおいて正確で適切なタイミングで、より正確で、費用対効果が高く、有用な治療を提供できます。 医療分野の AI は、画像処理とリスク評価を通じて慢性疾患の特定に役立ちます。

支払いの取り決めが変化するにつれて、患者は医療提供者により多くのことを期待し、利用可能なデータの量は驚くべき速さで増加します。 ここで、ヘルスケア エコシステム全体の進歩を加速するエンジンとして位置付けられている人工知能が登場します。

AI はヘルスケア分野全般をどのように改善していますか?

世界の AI ヘルスケア市場は 2021 年に 74 億ドルと評価され、2022 年から 2027 年にかけて 49% の CAGR で成長すると予測されており、2027 年までにおよそ 487 億 7000 万ドルに達すると予測されています。患者の転帰を改善することです。 収集されたデータは、効果的な治療手順につながる複雑な病気の診断に役立ちます。 以下のオプションのいくつかを見てみましょう。

モバイルデバイスとウェアラブルによるヘルスモニタリング

現在、ほとんどの人が、重要な健康データを収集して分析できるセンサーを備えたデバイスにアクセスできます。 アクティビティ トラッカー付きの携帯電話から、24 時間年中無休で心拍数を測定できる機器まで、人口のほとんどがこれらすべてを備えています。 スマートフォンやスマートウォッチ、その他のデバイスの助けを借りて、路上で生成される健康関連の情報量が増加しています。

このデータを、アプリやその他の個人診断機器を介して個人から提供された情報とともに分析および解釈することで、個人および地域社会の健康に関する独自の洞察を得ることができます。 医学における人工知能は、この膨大で多様なデータ コレクションから関連する洞察を引き出す上で重要です。 これがAIを医療診断に利用する方法です。

臨床上の意思決定の支援

医師の仕事は多岐にわたりますが、最も重要な仕事の 1 つは、障害や病気を診断し、患者の治療計画を立てることです。 しかし、通常の臨床医にとって、これは困難で時間がかかり、ストレスの多いプロセスであり、厳密な研究と、存在さえしない問題の解決策を探す骨の折れる作業が頻繁に必要になります。

医療業界に AI を組み込むことで、多くの困難で時間と手間のかかるプロセスを簡素化し、各患者の個々のニーズに適したソリューションを提供することで、治療と診断の計画を支援できます。 AI を使用して病気を診断することで、治療プロセスが加速し、より成功した高度な治療が提供されます。

診断プロセスを改善します

医療分野における AI の利点の 1 つは、診断効率の向上です。 医療現場での手動エラーは、病歴がなく、症例数が多い場合に増加する可能性があります。 人間と比較して、AI システムは臨床医よりも迅速に病気を予測および診断でき、エラーのリスクも少なくなります。 これは、堅牢なデータ品質がある場合に当てはまります。

運用コストを削減

人工知能を医療診断に使用すると、同じことをわずかな初期費用で行うことができます。 たとえば、AI が何百万もの写真から病気の兆候を検索できるとします。 時間のかかる肉体労働が不要になります。 患者はより迅速かつ効果的に治療されるため、入院、長い待ち時間、ベッドの需要が減少します。

より安全な手術に貢献

AI は、効率的で他に類を見ない手術サポートを提供することで、ヘルスケア ロボット工学に居場所を見出しています。 外科医は、通常は開腹手術が必要な小さな場所で手術を行うための器用さを向上させます。 ロボットはデリケートな臓器や組織の周囲をより正確に扱うことができるため、失血、汚染のリスク、術後の痛みが少なくなります。 ロボット手術を受けた患者は、必要な切開が小さいため、瘢痕が減少し、回復が速いと報告しています。

[また読む: ヘルスケアにおける RPA の上位 5 つのアプリケーション]

患者ケアの改善と強化

医療施設はしばしば過密で整理整頓されていないため、患者の期待を裏切る結果となっています。 最近の研究によると、患者の 83% にとってコミュニケーション不足が患者体験の最悪の要素です。 AI を使用してデータをスキャンし、レポートを収集し、患者にどこに行くべきか、誰を訪ねるべきかを迅速に伝えることで、医療の状況における通常の混乱を避けることができます。 患者向けの AI テクノロジには、もう 1 つの比類のない利点があります。それは、1 日 24 時間、週 7 日利用できることです。

シームレスな情報交換

医療診断におけるAIのもう1つの利点として挙げられるのは、情報共有の容易さです。 AI は、従来の治療よりも効果的に正確な患者データを追跡できるため、医師は治療に専念する時間を増やすことができます。 大量のデータを迅速に評価するアルゴリズムの能力は、AI と精密医療の可能性を最大限に引き出すために不可欠です。

住民の健康管理を最適化および合理化する

人工知能を利用したソリューションは、人口の健康とウェルネスを監視するためにすでに使用されています。 これらのシステムは、健康保険請求、医療記録、およびその他のソースからの大量のデータをふるいにかけて、臨床医や患者向けのソリューションに変換できる関連する洞察を特定します。 これにより、患者の習慣、ライフスタイル、および全体的な健康に加えて、健康リスクと環境問題を考慮に入れた患者向けの個別の健康プログラムを開発することができます。

AI はどのように医療診断を迅速化しますか?

医療診断用の AI は、医療従事者が患者を診断する際に役立ちます。 彼らは、症状を評価し、特定の治療法を提供し、リスクを予測することによってこれを行うことができます. AI テクノロジーは、異常な結果を検出することもできます。 これが、医療診断で AI がサポートされている主な理由の 1 つです。

医療分野の AI は、医師がさまざまな方法で治療を強化するのに役立ちます。 大量の治療データと患者データ (人間が適切に処理するには膨大な量のデータです) を調べて、同等の数の患者に対して過去に何が成功したかを調べた後、潜在的な治療法やその他のフォローアップ手順をさらに調整することができます。 AIの助けを借りて効果的に。

強化されたコミュニケーションに加えて、これは、患者の不遵守という永続的な問題に対処するのに役立ちます。

AI が医療診断を迅速化するその他の方法をいくつか紹介します。

症状分析、パーソナライズされた治療の推奨、およびリスク予測

インテリジェントな症状チェッカーは、すでに多くの医療従事者や組織で使用されています。 この機械学習システムは、患者に症状に関するいくつかの質問をし、その回答に基づいて治療を求めるための適切な次のアクションを推奨します。

ヘルスケア企業は、COVID-19 の症状を持つ患者をトリアージするために、Web ベースの AI を活用したさまざまな健康支援ツールを採用しています。 最新の Centers for Disease Control and Prevention ガイドライン (CDC) に基づいて、個別のアドバイスと情報を提供します。

さらに、AI テクノロジーは、データを統合して結論を​​導き出すことで、プレシジョン メディシン (個人に合わせたヘルスケア) を進化させ、より適切な教育と個別化された治療を可能にします。 深層学習アルゴリズムは、患者の他の分子/細胞分析、遺伝的内容、ライフスタイル要因など、膨大な量のデータを調査し、医師が治療法を選択するのに役立つ可能性のある関連研究を明らかにすることができます。

ヘルスケア AI を使用して、個人および地域社会の健康リスクを予測するアルゴリズムを作成し、患者のエクスペリエンスの向上を支援することもできます。 ペンシルバニア大学の医師は、医療分野の機械学習で数百の重要な特徴をリアルタイムで追跡して、症状が現れる 12 時間前に患者の敗血症または敗血症性ショックを予測できるアルゴリズムを作成しました。 このように AI は医療診断に使用され、その可能性を最大限に引き出すことができます。

病気の検出

医療診断における AI は、病気の検出に使用できます。 イメージング ツールは、臨床医の診断手順に役立ちます。 一部のアプリケーションは、医療データを分析することで放射線診断を改善するディープ ラーニング医療ツールを作成します。 この技術は、臨床医ががんの重症度をよりよく理解し、定義するのに役立ちます。 状況によっては、これらの技術を使用して、組織サンプルの必要性を「仮想生検」に置き換えることができ、臨床医が腫瘍の特徴や遺伝的形質を検出するのに役立ちます。

さらに、臨床試験における AI は診断に役立ちます。 毎年発生する診断エラーの数を減らすのに役立ちます。 ディープラーニングの専門家の AI 能力を活用することで、病気の検出効率を向上させることができます。 国立がん研究所のジャーナルに掲載された最近の研究では、AI システムが平均的な乳房放射線科医と同じくらい効率的に乳がんを 95% の精度で監視できることが示されています。 AI アプリケーションは、悪性腫瘍を特定するために腫瘍学で使用されています。 病理学者はマシン ビジョン技術を使用して体の組織や体液の病気を特定し、顔認識は特定の希少疾患に関連する表現型の特定に役立ちます。

皮膚科・眼科分野への貢献

スマートフォンやその他の携帯機器の助けを借りて、医療診断における人工知能は皮膚科や眼科の分野にまで広がっています。 皮膚科における医療診断のための AI と ML の適用は、画像の分析と分類、および悪性と良性の皮膚状態を区別する能力に焦点を当てています。

写真の収集と配布に携帯電話を使用することで、遠隔医療の可能性が広がる可能性があります。 いくつかの企業は、スマートフォンベースの眼底カメラとカメラが取り付けられた低倍率顕微鏡の助けを借りて、眼科で糖尿病性網膜症を診断することができました.

感染症の発生を正確に予測するのに役立ちます

医療診断における AI は、感染の発生を効果的に予測できます。 改良された AI アルゴリズムの開発により、増え続ける公開データの量を評価できるようになりました。 伝染病の蔓延と進行を追跡する疫学者をすでに支援しています。

ペーパーワークを加速

医療診断における AI は、ヘルスケア業界での事務処理の促進に役立ちます。 AI は病気の特定と治療に重要ですが、オフィスの退屈な現実にも役立ちます。 AI を利用した音声認識テクノロジにより、医師や科学者は口頭でメモを書き取り、フォームに記入できるようになり、より重要な患者のケアのためにキーボードで費やす不必要な時間を回避できます。

AI は、フォーム入力を自動化することで、重要な操作を高速化し、コストがかかる前にミスを発見できます。 医療コーディングの専門知識を持つ企業は、ヘルスケア企業がワークフローの早い段階で問題を検出するのを支援します。

医療分野の AI は、スキャン読み取りを高速化し、データ入力を自動化することで、人間の専門家の生産性を向上させることができます。 AI により、医療従事者は、このような時間のかかる作業を負担から取り除くことで、患者とのつながりにより多くの時間を費やすことができます。 ほとんどの介護者は、このような 1 対 1 の接触が最も重要な診断ツールであると言うでしょう。

AIは繊細で微細なディテールを見逃さない

医療診断用のAIは人間の目を超えることができるため、医療診断におけるAIの役割を見逃すことはできません。 人間の目とは異なり、AI ベースの機械学習は、数秒で数千の画像を調べて解釈し、パターンを見つけることができるため、医療画像処理でさらに多くの AI を採用する必要があります。

このシステムは、医療診断に非常に役立つ可能性があります。過労の放射線科医は、何百もの他の画像を見た後、1 つの画像のすべての微妙な点を見つけることができないからです。 AI for Medical Diagnostics は、問題を明らかにする可能性が最も高い写真に優先順位を付けることで、このようなアプリケーションの専門家をサポートします。

[また読む: 放射線医学の再定義: アプリが医用画像を刷新する方法]

疾患分類

写真を調べてパターンを見つける医療診断におけるディープラーニング技術または人工知能の能力は、医師が特定の疾患をより迅速かつ正確に診断するのを支援するアルゴリズムを開発する可能性をもたらします。 さらに、そのようなアルゴリズムは無期限に学習できるため、正しい診断を予測する精度が向上します。

リアルタイムデータの提供に役立ちます

適切なタイミングで信頼できる情報を取得することは、医学的障害の診断と治療において重要な要素であり、AI を使用して病気を診断することでこれを実現できます。 医師は、他の医療専門家と同様に、医療分野で AI を使用して、リアルタイムで正確なデータを活用することにより、重要な臨床上の意思決定を加速および最適化できます。 より迅速で正確な結果は、より良い予防措置、コスト削減、患者の待ち時間の短縮につながります。

リアルタイム分析は、医師と患者のやり取りの改善に役立ちます。 重要な患者データをモバイル デバイスで利用できるようにすることで、患者が治療に参加しやすくなります。 医師と看護師は、モバイル アラートを介して、患者の状態の重大な変化や危機について通知を受けることができます。

人々の寿命を延ばす

医療診断における人工知能が、人々の寿命を延ばすのにどのように役立つのか疑問に思われるかもしれません。 アルゴリズムが私たちの医療、行動、環境に関するデータをすべて分析できるのは当然のことです。 その結果、彼らは私たちの生物学的年齢を予測し、健康を維持する方法をアドバイスすることができます. AI はすでに老化研究と統合されており、免疫老化レベルの追跡や、高齢者の免疫応答を強化する新しい治療法の特定に役立つ老化時計を開発しています。 これは、AI が個人のライフスタイルやその他の要因に基づいてリスクを予測できるため、医療問題の早期診断にも役立ちます。

微調整治療

AI による疾患診断は、慢性疾患や生涯にわたる疾患を持つ患者の機能改善にも役立ちます。 たとえば、機械学習アルゴリズムは、人工内耳センサーからのデータを分析して、個人がどのように聞こえるかについての入力を提供し、聴覚世界とのコミュニケーションを改善することができます。 AI テクノロジーは、医師が患者の個々のニーズに合わせて治療を調整するのにも役立ちます。

ヘルスケアにおける AI の未来

検証済み市場調査によると、世界の診断における人工知能 (AI) 市場は、2020 年に 5 億 3,222 万米ドルと評価され、2028 年までに 5 億 3,711 万米ドルに達し、2021 年から 2028 年にかけて CAGR 33.23% で増加すると予想されています。

2030 年までに、AI は多くのデータ ソースにアクセスして病気の傾向を示し、治療とケアを支援できるようになります。 ヘルスケア システムは、個人が特定の病気にかかる可能性を予測し、予防措置を講じることができます。

AI は、患者の待ち時間を最小限に抑え、病院と医療システムの効率を高めるのに役立ちます。 予測期間中、先進国での時間を節約する診断方法の必要性の高まりは、医療診断市場での AI の拡大を後押しすると予想されます。

さらに、高度な医療を提供するための医療システムへの政府の投資、医療スタッフの仕事のプレッシャーに対する懸念の高まり、および容易に入手できる情報によるデータ中心の治療の同化は、医療診断市場で AI を推進すると予想されます。当該期間。

さらに、医療分野での機械学習の重要な利点と、薬の処方と予防的健康慣行のための高度な分析に関するヘルスケア部門での意識の高まりは、市場を世界的に前進させることが期待されています。

Appinventiv は、未来的なアプローチの採用を成功させるための技術パートナーになることができます

Appinventiv は、特に AI 技術を使用したヘルスケア ソフトウェア開発サービスへの貢献に関しても同様です。 Appinventiv は、患者と介護者のコミュニケーションの問題に対処するのに役立つ革新的なシステムの作成に貢献しました。

入院中の患者と看護師を結び、基本的な要件を支援するYouCOMM用のマルチリクエスト形式のプラットフォームを作成しました。 Appinventiv は、オプション、音声コマンド、頭の動きを手動で選択することで、患者がスタッフにニーズを伝えることができる、完全にカスタマイズされた患者メッセージング システムを作成しました。

驚くべき結果は、看護師のリアルタイム応答時間が 60% 増加したことを示しています。 米国の 5 つ以上の病院チェーンがこのソリューションを使用しています。

業界をリードするソフトウェア開発企業の 1 つである当社は、AI を使用した高度な医療診断システムを作成するという課題に精通しています。 プロジェクトを開始するには、専門家にご相談ください。

よくある質問

Q. AI は医療分野にどのように適用できますか?

A. 医療分野の人工知能 (AI) は、人間が処理することが多いタスクを長時間かつ多額の費用で処理することにより、患者、医師、および医療従事者の生活をより迅速かつ容易にします。 AI は、患者の健康状態を監視するためのポータブル デバイスとして使用されるか、病気の検出のために使用されるかを問わず、予測、分析、適応、および操作を行うことができるテクノロジを使用して、現代のヘルスケアを再発明し、強化しています。

Q. ヘルスケア分野の将来は？

A. 情報の共有、統合、アクセシビリティ、患者のエンパワーメント、行動の修正、および人工知能とロボット工学による技術的および科学的進歩は、現在の医療を再形成するために協力することを考えると、健康の未来が待ち望んでいる 6 つの主要な側面です。医学に基づく不自由なケアから予防措置と幸福までのシステム。

Q. ヘルスケア業界における AI の長所と短所は何ですか?

A. 現在、すべての業界が人工知能 (AI) に大きく依存しています。 今日のヘルスケア業界は、この技術を広く採用しています。 ただし、それに伴うすべての長所と短所を考慮することが重要です。

長所は-

• AIにより医療へのアクセスが向上
• リアルタイムの情報を提供します
• AI を活用したテクノロジーを活用することで、早期の臨床的懸念を特定できます。
• 労力とリソースを節約

短所は -

• 人間による監視が必要です。
• 誤診の可能性
• 失業につながる可能性がある
• セキュリティに対するリスク