人工知能はどのようにヘルスケアセクターをインテリジェントにしますか？

人工知能（AI）は、ヘルスケア業界の大幅な改善と革新を推進しています。 それは、薬物の研究と発見の進歩を促進し、より良く、より迅速な診断を可能にします。

Covid-19のパンデミックの発生により、医療業界はこの最新技術を積極的に採用するようになりました。

ヘルスケアにおけるAIは、ケアの改善、慢性疾患の管理、早期のリスク特定、ワークフローの自動化と最適化などの分野で使用される場合、プロバイダーと患者の両方にとって非常に有益です。

この記事では、AIがヘルスケアでどのように使用されているか、そしてテクノロジーが今後どのように業界を形作るかについて、人工知能について詳しく見ていきます。

さぁ、始めよう。

AIがヘルスケア業界を変革する方法

正確な診断から病院の効率の最大化まで、AIは医療業界に恩恵をもたらすことが証明されています。 AIがヘルスケア業界に革命をもたらし、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にデジタルトランスフォーメーションに向けて推進しているいくつかの方法を次に示します。

1.ロボット支援手術の提供

これは、ヘルスケアにおけるAIの最も一般的なアプリケーションの1つです。 AIと協働ロボットは、速度と精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、副作用、失血、または痛みのリスクを低減して、複雑な外科的処置を実行できます。 同様に、術後の回復はより速く、より簡単です。

たとえば、マーストリヒト大学医療センターは、AIを利用したロボットを利用して、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AI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。 このAIに裏付けられた情報により、医療提供者は、手順の前、最中、および後に、迅速でインテリジェントな決定を下して、最良の結果を保証できます。

2.不正の検出

米国司法省は、国内の医療請求の3％が不正であると主張しています。 これは、年間1,000億ドルの損失に相当します。 AI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、有効な請求の処理、承認、および支払いをスピードアップするのに役立ちます。 AIは、保険金詐欺の検出とは別に、患者データの盗難を防ぎます。

Harvard Pilgrim Healthなどの主要なヘルスケアサービスプロバイダーは、ヘルスケア詐欺を根絶するためにAIを採用しています。 彼らはAI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。

3.臨床的決定のサポート

医療における人工知能は、臨床プロバイダーが意思決定を行う方法を変えています。 AIは、診断、治療計画、人口の健康管理を支援するデータをプロバイダーに提供します。 このテクノロジーは、眼科、放射線科、病理学などのデータ集約型の専門分野での意思決定をサポートするためにも使用されます。 近い将来、AIを使用して特定のタスクを自律的に実行できるようになる可能性もあります。

自然言語処理を備えたAIは、EHRの臨床ノートの翻訳にも役立ちます。 これは、臨床医がデータを入力する必要があるのは1回だけであることを意味します。

4.反復的な仕事を支援する

ヘルスケアは現在、推論、分析機能、および完全な範囲の医療知識を備えた認知アシスタントの世界に向かっています。 最近発売されたアルゴリズムであるMedicalSieveは、心臓病学および放射線学に関連する決定を支援する資格があると述べられています。

コグニティブヘルスアシスタントは、放射線画像を分析して、問題をより迅速かつ信頼性の高い方法で発見および検出します。

Medical Sieveは、医療における人工知能の多くの例の1つです。 Enliticのように、ディープラーニングと医療データを組み合わせて高度な診断を支援し、患者の転帰を改善することを目的とした他のテクノロジーもあります。

5.オンラインおよび対面での相談の変更

バビロンアプリは、 AIが医師の相談をどのように変えることができるかを示す実用的な例です。 アプリは、医療相談と医療サービスをオンラインで提供します。 このアプリは、患者の病歴と利用可能な医学的知識に基づいて、医療AIアドバイスを提供します。

これらのAIベースのアプリは、ユーザーが自分の病気の症状を報告するだけでよいように機能し、アプリは音声認識方法を使用して病気のデータベースに対して症状をチェックします。 次に、患者の病歴とその状況に注意した後、患者が取るべき一連の行動を提供します。

AIテクノロジーに基づいてデータを保存し、レポートを生成するヘルスケアアプリの人気とニーズの高まりは、54％以上のmHealthアプリユーザーが医療相談のニーズのためにAIとロボティクスに積極的に関与しているという事実から明らかです。

このようなアプリは、ヘルスケアソフトウェア開発会社の助けを借りて正しく開発された場合、患者の健康管理を支援するだけでなく、待合室の混雑と待ち時間を減らすのにも役立ちます。

6.投薬管理と健康支援

Sense.lyは、医療の新興企業が世界初のデジタルナースであるモリーを開発しました。 バーチャルナースは友好的な顔をしていて、心地よい声が聞こえます。彼女の唯一の目標は、患者の状態と治療を監視することです。 モバイルアプリは、機械学習を使用して、医師の診察の合間に慢性疾患を患っている患者をサポートします。

このアプリは、慢性疾患に焦点を当てた、テスト済みのカスタマイズされたモニタリングとフォローアップケアを提供します。

いつ薬を服用するかを患者に知らせ、服用したかどうかを監視することで、医療におけるAIは、健康支援と薬の管理に関して非常に重要なテクノロジーになりました。

7.ドラッグクリエーション

臨床試験を使用した医薬品の作成には10年以上かかり、さらには数十億ドルの費用がかかる可能性があります。 AIを薬剤作成に導入すると、プロセスが高速になるだけでなく、費用対効果も非常に高くなります。

Atomwiseは、分子構造のデータベースから治療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ネットワークの1つです。 2015年、AtomwiseはAIテクノロジーを使用して、市場に存在する既存の医薬品を見つけました。これらの医薬品は、エボラウイルスを治療するために再設計でき、流行の解決に役立つ可能性のある2つの医薬品を発見しました。 何年もかかったであろう分析は、AtomwiseAIテクノロジーを通じて1日で行われました。

8.プレシジョンメディシン

医学におけるAIは、ゲノミクスと遺伝学に大きな影響を与えます。 AIは、医療記録や遺伝情報を含む大規模なデータセットのパターンを特定するのに役立ちます。これは、病気や突然変異へのリンクを探すのに役立ちます。

将来的には、AIは、治療的であろうと自然的であろうと、遺伝的変異によってDNAが変化したときに細胞内で何が起こるかを医師に伝えることさえできるようになるでしょう。

9.ヘルスケアシステムの分析

ますます多くの医療請求書がデジタル化されるにつれて、医師、治療、および医療機関に関連するすべてのデータを簡単に取得できます。 データのマイニング時に、病院は特定のタイプの状態の治療で継続的に犯している間違いに関するレポートを生成し、必要に応じて患者の不必要な入院を改善し、さらには回避するのに役立ちます。

オランダの会社ZorgprismaPubliekは、病院が共有する請求書を分析し、Watsonテクノロジーを使用して収集されたデータをマイニングしています。

10.画像診断の自動化

AIのコンピュータービジョン機能は、医療業界に多大な利益をもたらします。 病院や診療所では、AIを使用して、CT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、医師が腫瘍、腎臓および肝臓の感染症を診断し、癌の予後を改善するのに役立ちます。

AI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、環境腸症とセリアック病を区別し、医師と同じように確実に行います。

AIが莫大なメリットとアプリケーションの形でヘルスケアをどのように変革しているかを見てきたので、ヘルスケア業界に関連するさまざまなタイプのAIテクノロジーについて詳しく見ていきましょう。

ヘルスケアにおけるAIの種類

ヘルスケアにおける人工知能は、多くのテクノロジーのコレクションです。 これらのテクノロジーのほとんどはヘルスケア分野に直接関連していますが、それらがサポートするタスクとプロセスは異なる場合があります。 重要なAIテクノロジーのいくつかを以下に説明します。

1.機械学習

これは、病院や医療における人工知能の一般的な形式の1つです。 機械学習は、データとアルゴリズムを使用して人間の学習方法を模倣し、徐々に精度を向上させることに重点を置いています。 ヘルスケアでは、ML学習の最も一般的なアプリケーションは精密医療です。 さまざまな患者の属性と治療に基づいて、どの治療手順が患者に対して成功する可能性が高いかを予測します。 精密医療アプリケーションと機械学習の大部分は、最終結果がわかっているトレーニングデータセットを必要とします。 これは、教師あり学習と呼ばれます。

機械学習の最も複雑な形式には、結果を予測するための多くのレベルの変数または機能を備えた深層学習またはニューラルネットワークモデルが含まれます。 深層学習の一般的な用途は、放射線画像における潜在的に癌性の病変の認識です。

[また読む： MLアプリプロジェクトの時間、コスト、および成果物の見積もり]

2.自然言語処理

NLPには、テキスト分析、音声認識、および言語に関連するその他の目標などのアプリケーションが含まれています。 ヘルスケアにおけるNLPの一般的な使用法には、臨床文書と公開された研究の作成と分類が含まれます。

NLPシステムは、構造化されていない患者の臨床記録を分析し、方法の改善、品質の理解、および患者のより良い結果についての信じられないほどの洞察を提供します。

3.ロボットプロセスの自動化

RPAは、ルールベースのビジネスプロセスを学習、模倣、実行できる自動化テクノロジーを使用しています。 他の形式のAIと比較すると、安価で、プログラミングが簡単で、アクションが透過的です。 ヘルスケアでは、患者の記録の更新や請求などの反復的なタスクを自動化するために使用されます。

4.ルールベースのエキスパートシステム

ルールベースのエキスパートシステムは、人工知能の最も単純な形式であり、問​​題を解決するために規定された知識ベースのルールを使用します。 エキスパートシステムの目的は、人間の専門家から知識を取得し、これをいくつかのハードコードされたルールに変換して、入力データに適用することです。

ヘルスケアでは、「臨床意思決定支援」の目的で広く採用されています。 これらのルールベースのシステムは、ある程度まではうまく機能し、理解しやすいものです。 しかし、ルールの数が増えると、ルールは互いに競合し始め、崩壊し始めます。 ただし、現在、ヘルスケアでは、データと機械学習アルゴリズムに基づくより多くのアプローチに置き換えられています。

ヘルスケアにおけるAIの課題

AIのような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セキュリティの問題まで、AIテクノロジーを使用する医療業界には多くの課題があります。

それで、それ以上の苦労なしに、それらを見てみましょう：

データの可用性： AIシステムの最大の課題の1つは、AIシステムのトレーニングには、電子カルテや薬局の記録など、いくつかのソースからの膨大な量のデータが必要になることです。データは断片化されており、患者はさまざまな医療提供者に会うことが多いため、データは複雑でわかりにくい。 これにより、エラーが発生し、コストが高くなります。

プライバシーの懸念：医療向けAIの重要な課題の1つは、機密情報を含む収集されたデータの量であり、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、幅広いセキュリティオプションを提供できる適切なAIソフトウェア開発パートナーを探すことが重要です。

エラーと怪我： AIシステムが潜在的なリスクや治療を検出する際に間違っている可能性があります。 たとえば、AIベースのシステムが患者に間違った薬を提案したり、放射線スキャンで腫瘍の位置を特定する際にエラーが発生したりすると、患者の負傷や健康関連の悲惨な結果を招く可能性があります。

ヘルスケアにおけるAIの未来

ヘルスケアでは、AIはすでに患者の体験、臨床医が医療を実践する方法、製薬業界の運営方法を変えています。 旅は始まったばかりです。

将来的には、AIにより、場合によっては組織サンプルの必要性を置き換えるのに十分な精度と詳細性を備えた次世代の無線ツールが可能になります。 これは、サービスプロバイダーが癌の攻撃性をより適切に定義し、治療をより適切に対象とするのに役立つ可能性があります。 AIはまた、「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。

さらに、電子健康データは、リスクのある患者を強調し、症状が現れ始める前に感染パターンを特定するのに役立ちます。

機械学習とAIツールを活用してこれらの分析を推進することで、医療提供者向けのより高速で正確なアラートを作成できます。 AIは、発作や敗血症など、非常に複雑なデータセットの集中的な分析を必要とすることが多い状態に対して、早期の警告を提供することもできます。

リスクスコアリング、臨床意思決定支援、および早期アラートにAI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。 AIは、臨床品質の新時代と患者ケアにおけるエキサイティングなブレークスルーの到来を告げるでしょう。

AppinventivがAIの旅にどのように役立つか

ご覧のとおり、人工知能とヘルスケアは、このテクノロジーが提供する複数の利点のために密接に関連しています。 課題にもかかわらず、ヘルスケア向けAIは、より正確な診断と治療計画を作成し、全体としてより良い患者の転帰につながる可能性があります。 したがって、すべての医療機関は、顧客に斬新な体験と優れたサービスを提供するためにAIソリューションに投資する必要があります。

Appinventivでは、さまざまなカスタムAIおよびMLベースのモデルで医療会社と協力して、収益の向上、コストの削減、および顧客体験の向上を支援しています。

たとえば、 YouCOMMが、病院内の患者が医療支援のためにリアルタイムで看護師とつながるためのマルチリクエスト形式のプラットフォームを構築するのを支援しました。 このシステムにより、患者は音声コマンドと頭のジェスチャー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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