機械学習はどのようにしてヘルスケア業界のゲームチェンジャーになりつつありますか？

機械学習は、ヘルスケア業界で大規模な改善と革新を推進しています。 これは、臨床業務、医薬品開発、手術、およびデータ管理の進歩を促進しています。

Covid-19の大流行により、ヘルスケアセクターはこの最新テクノロジーを積極的に採用するようになりました。

さらに重要なことに、テクノロジーは患者にとって最良の治療計画を分析することで健康状態を改善できるため、患者は最も恩恵を受けるように設定されています。 MLは、病気をより正確に早期に検出することができ、病院や診療所での再入院の数を減らすのに役立ちます。

この記事では、医療における機械学習の主要なアプリケーションと、このテクノロジーがその並外れたメリットで業界を再定義する方法について説明します。

さぁ、始めよう！

ヘルスケアにおける機械学習の主なアプリケーション

病院の効率を最大化することから正確な診断を行うことまで、MLテクノロジーは医療業界に恩恵をもたらすことが証明されています。 これは、ユーザーとの関わりを深め、より多くの収益を生み出すための、ヘルスケア業界の主要な機械学習アプリケーションです。

パーソナライズトリートメント

パーソナライズされた治療を提供することは、ヘルスケア分野における主要な機械学習のユースケースの1つです。 これにより、医療機関は、患者の病歴、症状、および検査を分析することにより、個別の患者ケアを提供できます。 医師は、医学と医療でMLを使用して、カスタマイズされた治療法を開発し、個々の患者の特定の疾患を対象とした薬を処方することができます。

MLを使用すると、医療機関は患者の電子健康記録に基づく分析にアクセスすることもできます。 これにより、医師はどのような治療法が患者に最も適しているかをより迅速に判断できます。

さらに、医療における機械学習は、患者が必要な投薬変更の準備ができているかどうかを医師が判断するのに役立ちます。 これは、最初から適切な治療を誘発するのに役立ちます。

不正の検出

米国司法省によると、米国の医療法省の主張の3％は不正です。 これは、毎年1,000億ドルの損失になります。 機械学習モデルを使用すると、医療業界は、支払いが行われる前に無効な請求を検出し、有効な請求の承認、処理、および支払いをスピードアップできます。 MLは、保険金詐欺の検出とは別に、患者データの盗難も防ぎます。

Harvard Pilgrim Healthなどの主要な医療機関は、 AIおよびMLテクノロジーを採用して、医療詐欺を根絶しています。 彼らはMLベースの不正検出システムを使用して、クレームを識別し、疑わしい動作を検出しています。

病気を早期に発見する

治療計画を特定し、患者さんが良い生活を送れるようにするために、早期に発見する必要のある病気はたくさんあります。

機械学習の下での教師なしアルゴリズムと教師なしアルゴリズムの組み合わせは、病気の早期発見において医師により良い支援を提供します。 MLは、新しいデータを特定の病気に関する古いデータと比較し、症状が危険信号を示した場合、医師はそれに応じて行動を起こすことができます。

ロボット支援手術

MLを搭載した手術ロボットは、精度と速度の点で手術に革命をもたらしました。 これらのシステムは、失血、副作用、または痛みのリスクを軽減して、複雑な外科手術を行うことができます。 さらに、術後の回復ははるかに速く、簡単です。

マーストリヒト大学医療センターは、ヘルスケアの例で最高の機械学習の1つです。 MLを搭載した外科用ロボットを使用して、0.03ミリメートル以下の小さな血管を縫合しています。

医療とヘルスケアでMLを使用すると、専門家と外科医は、患者の現在の健康状態に関するリアルタイムの情報と洞察にアクセスできます。 これにより、医療提供者は、手順の前、最中、および後にインテリジェントな決定を下して、最良の結果を確実にすることができます。 仕事の未来がロボットによってどのように形作られるかを知るためにここを読んでください。

処方箋の誤りを分析する

米国だけでも、処方ミスのために毎年5,000人から7,000人が亡くなっています。 これらのエラーは、多くの場合、欠陥のあるEHRインターフェイスに起因します。医師はドロップダウンメニューから間違った薬を選択したり、投薬ユニットで混乱したりします。 このような場合、MLテクノロジーは救世主になる可能性があります。

MLモデルは、過去のEHRデータを分析し、新しい処方箋をそれと比較します。 典型的なパターンから逸脱した処方にはフラグが立てられるため、医師はそれらを確認して調整することができます。

たとえば、Brigham and Women's Hospitalは、MLを利用したシステムを使用して、処方ミスを特定します。 1年以上にわたって、システムは10,668の潜在的なエラーを特定し、それらの79％は臨床的に価値があったため、病院はなんとか医療関連のコストを130万ドル節約できました。

コスト削減に加えて、MLを利用したエラー検出システムは、薬物の過剰摂取や健康上のリスクを防ぐことで、ケアの質を高めます。

[また読む：あなたのヘルスケア提供を効率的にするためのEHR最適化ガイド]

臨床研究および試験の支援

臨床研究と試験は、費用と時間がかかるプロセスです。 これには正当な理由があります。新薬や医療処置は、広く使用される前に安全であることが証明されている必要があります。 ただし、COVID-19のワクチンのように、ソリューションをできるだけ早くリリースする必要がある場合があります。

幸い、機械学習アルゴリズムを使用すると、プロセスを短くすることができます。 これらのアルゴリズムは、トライアルに最適なサンプルを決定し、より多くのデータポイントを収集し、トライアル参加者からの進行中のデータを分析し、データベースのエラーを減らすのに役立ちます。

創薬と創造

これは、ヘルスケアにおける機械学習の主な利点の1つです。 MLには、医薬品、病院、および患者の新しい治療手段に大きな経済的価値をもたらす新薬を発見する能力があります。 また、薬剤作成のプロセスがより速く、非常に費用効果が高くなります。

Atomwiseは、分子構造のデータベースから治療法を根絶するスーパーコンピューターを利用するそのような製薬会社の1つです。 2015年、Atomwiseはディープラーニング技術を使用して、エボラウイルスを治療するために再設計できる市場の現在の医薬品を見つけました。 彼らは、エピデミックのリスクを減らすのに役立つ可能性のある2つの薬を見つけることに成功しました。

数年かかる分析は、AtomwiseMLベースのテクノロジーによって1日で行われました。

[また読む：デジタルトランスフォーメーションがヘルスケア業界をどのように再形成しているか？]

画像診断の自動化

病院や診療所では、MLを使用して、MRIや放射線スキャンなどのさまざまな種類の医用画像の異常を認識しています。 画像認識は、肝臓や腎臓の感染症、腫瘍の診断、癌の予後の改善などにおいて医師を支援します。

MLを利用した視覚の最良の例は、UVA大学病院で使用されているツールです。 このツールは、 MLアルゴリズムを利用して、子供の生検画像を分析し、セリアック病と環境腸症を区別し、医師と同じように確実に行います。

ヘルスケア業界における主要な機械学習アプリケーションと機械学習のユースケースを検討したので、ヘルスケア業界に関連するMLテクノロジーの実装の課題について詳しく見ていきましょう。

ヘルスケアにMLを採用する際の課題

AIやMLなどの革新的なテクノロジーの幅広い実装には、いくつかの課題が伴います。 質の高いデータの欠如から患者の安全まで、MLベースのソフトウェアとテクノロジーを利用する医療業界には多くの障害が存在します。

それで、それらを見てみましょう：

患者の安全

機械学習アルゴリズムによって行われる決定は、学習されたデータに完全に依存しています。 入力が信頼できないか間違っている場合、結果も間違っています。 欠陥のある決定は、患者に害を及ぼしたり、死に至ることさえあります。

質の高いデータの欠如

機械学習アルゴリズムから得られる結果は、それらに入力されるデータの品質によって異なります。 残念ながら、医療データは必ずしも必要なほど正確で標準化されているとは限りません。 レコードのギャップ、プロファイルの不正確さ、およびその他の問題があります。 したがって、機械学習ツールを適用する前に、その目的のためにデータの収集、クリーニング、検証、および構造化に時間を費やす必要があります。

プライバシーの問題

ヘルスケアにAIと機械学習を実装する際のもう一つの重要な課題は、機密情報や機密情報を含む収集されたデータの量にあります。 これには、追加のセキュリティ対策を実装する必要があります。 したがって、顧客データが適切に処理されるようにするために、多くのセキュリティオプションを提供できる適切なMLソフトウェア開発会社を探すことが重要です。

ヘルスケアにおけるMLの未来

ヘルスケアセクターにおけるMLの将来は明るいように見えます。 いくつかの課題にもかかわらず、MLはすでに患者の経験、臨床医の医療行為、および製薬業界の業務を強化しています。 そして、旅は始まったばかりです。 Grand View Researchによると、ヘルスケア市場の世界的なAIとMLは、2022年から2030年にかけて38.4％の複合年間成長率（CAGR）で拡大すると予想されています。

患者の健康に関連するデジタル情報のデータセットの増加、個別化医療の需要の増加、および医療費の削減に対する需要の増加は、市場成長の主要な推進力の一部です。

さらに、今後数年間で、手術室の医師を支援するプログラムされたロボットが存在する可能性があります。 医療におけるMLを活用したテクノロジーにより、医師は治療の細部にまで踏み込むことで、手術中のリスクを最小限に抑えることができます。

医療業界での機械学習は、 「仮想生検」を可能にし、ラジオミクスの革新的な分野を前進させています。 機械学習とAIツールを活用して洞察を得ると、ヘルスケアプロバイダー向けのより高速で正確なアラートを作成できます。

ヘルスケアにおけるAIと機械学習は、発作や敗血症などの状態に対して早期の警告を提供することもできます。これらの状態では、非常に複雑なデータセットの集中的な分析が必要になることがよくあります。

リスクスコアリング、臨床意思決定支援、および早期警告のためにMLを活用することは、この革新的なアプローチの開発の重要な領域の一部です。

機械学習は、今後数年間でヘルスケアの基盤を確実に拡大していきます。 したがって、医療専門家と臨床医は、自分たちに有利なように機械学習を利用し始める必要があります。

Appinventivは、ビジネスで機械学習を採用するのにどのように役立ちますか？

Appinventivの専門家チームは、ヘルスケアビジネスの目標を考慮したカスタムの機械学習ベースのソフトウェアソリューションの開発を支援できます。 業界での当社の技術的知識と経験は、ビジョンを実現するのに役立ちます。

この分野で成功しているプロジェクトの1つは、院内の患者と看護師をリアルタイムで医療支援のために接続するために開発されたYouCOMMアプリです。 このシステムにより、患者は頭のジェスチャーや音声コマンドを使用してスタッフに電話/通知することができます。

アプリのリリース以来、米国の5つ以上の病院チェーンがYouCOMMソリューションで実行されています。

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