人工知能が遠隔患者ケアに革命を起こす

パンデミックにより、遠隔患者ケアのための人工知能（AI）の進歩が加速した。医師は、デジタル患者モニターを使用して健康データを追跡し、異常を特定し、対面せずに治療を提供することが増えています。救急科では、一部の患者がより早く退院できるよう、遠隔モニタリングソリューションも導入している。これらの革新的な技術は、患者に対する治療の向上と医療費の削減につながります。

医療分野における人工知能の応用

さまざまなアルゴリズムの継続的な学習とトレーニングにより、ヘルスケアにおける人工知能の使用事例が増加しており、テクノロジーがよりスマートになり、患者の体験が向上しています。

ヘルスケアにおける AI アプリケーションのほとんどは「拡張インテリジェンス」を使用しており、アルゴリズムの出力を統合し、分析結果を取得する際に臨床医に「どこを見るべきか」の指示を提供し、サービスの提供において重要な品質管理の役割も果たします。拡張知能は、テクノロジーの補助的な役割に焦点を当て、人間の知能を置き換えるのではなく強化することを目指しています。

Apple などの家電メーカーは、AI を活用して、個人が健康状態に関する情報を常に把握できるようにしています。心拍数モニタリング機能を備えた手首装着型デバイスの中には、心拍数が異常な場合にユーザーに通知し、その情報を医師と共有できるものもあります。医師たちはまた、人工知能エンジン上で FDA 承認の技術を実行することで、患者を遠隔で監視する能力を拡大している。たとえば、Current Health のソリューションは、予測機能を備えたバイタルサインのモニタリングや健康状態の悪化に関するアラートなどの機能を提供します。

医療グレードの携帯型心臓モニタリング分野のさまざまな企業が、ECG 記録と不整脈検出に AI を積極的に導入しています。 AI を活用することで、ルールベースや従来の機械学習アルゴリズム (ホルターモニターで使用) などの従来の手法よりも患者の転帰を改善できます。あまり洗練されていないアルゴリズムでは、繰り返しのモニタリングを行わずに医師が確定診断を下すのに十分な診断結果が得られないことがよくあります。 AI を使用するデバイスは、個別化医療を現実に近づけるだけでなく、遠隔地や診療所への訪問が不可能な場合など、困難な状況にある人々に医療サービスを提供するための医療システムの能力をさらに拡大します。

心臓ケアのモニタリングのための人工知能と機械学習

AI は患者へのメリットに加え、医師を大規模なデータセットの選別や管理といった事務的なバックオフィス業務から解放し、臨床スキルを活かして患者のケアに集中できるようにします。

人工知能は人間には認識できないパターンを認識できます。たとえば、心臓は 2 週間で平均約 150 万回鼓動しますが、医師は臨床結果を判断するために 6 秒の時間枠を見つける必要があるかもしれません。臨床的に意味のあるものを見つけることは、干し草の山から針を探すようなものであり、AI は大規模により高い精度を確保できます。

このレベルの信頼性を実現するには、ベンダー、データ サイエンス チーム、AI にクリーンなデータが大量に必要です。この膨大なデータ拡張には高度な分析が必要ですが、これは機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを使用して実現できます。過去 10 年間で、機械学習のサブセットであるディープラーニングは、いくつかの科学分野におけるアルゴリズムの開発において人間のパフォーマンスに匹敵するレベルを達成しました。人間が収集した特徴に基づいて結果を予測する従来の機械学習方法とは異なり、ディープラーニング アルゴリズムは人工ニューラル ネットワークを使用して結果を予測するため、生データから関連する特徴を自動的に学習できるという利点があります。したがって、ディープラーニング アルゴリズムは、大量の注釈付きサンプル データと優れた計算能力を活用して複雑なモデルを構築し、新しい入力に対する正しい結果を非常に高い精度で予測することができます。

機械学習とディープラーニング手法をヘルスケアに導入するには、FDA の厳格な監督が必要であり、510(k) 承認が必要です。 510(k) 承認を取得すると、テクノロジー デバイスが安全かつ効果的に使用できることが証明されます。アルゴリズムの革新とデータ量の増加のペースが加速し続ける中、規制当局はベストプラクティスと規制要件を整合させながら、機器が以前よりも速いペースで改善し続けることを可能にするフレームワークを導入しています。この研究には、特に次の 2 つの論文が含まれています。 FDAは2021年1月に「人工知能および機械学習ソフトウェアに基づく医療機器に関する行動計画」を発表し、その後、カナダ保健省および英国医薬品・医療製品規制庁（MHRA）と共同で策定した「医療機器開発の優良事例：ガイダンス」を発表しました。

ディープラーニングは、高度なアルゴリズムと大量のデータを使用することで、多くのアプリケーションで専門家レベルおよび人間レベルのパフォーマンスを実現しています。

ヘルスケアにおけるAIイノベーションの次の段階

人工知能はヘルスケアに多くの可能性をもたらしますが、それはまだ始まったばかりです。昨年、バイデン政権は、政府データへのアクセス性を高め、主要なリソースや教育ツールへのアクセスを拡大してAIイノベーションを継続的に促進することを目標に、AIタスクフォースを設置した。この動きは、5年間で2億5000万ドルの予算を含む2020年の法案に基づいている。

AI の革新に対する全国的な注目と資金の増加により、AI とウェアラブルの次のフロンティアは予測機能の拡大された使用になります。洞察のパラダイムは、過去の臨床報告から将来の状態のリスク予測へと移行します。医療においては、健康リスクを特定して分析し、どの患者グループをいつ監視するかを決定すると同時に、患者が適切な予防医療を受けられるようにすることが重要になります。

人工知能の革新は医療の提供を変革しています。 AI イノベーションにより、患者の体験が向上し、患者、医師、ケアチームの管理上の負担が軽減され、健康成果が向上する可能性があります。さらなる投資と技術の進歩により、私たちが知っている遠隔患者ケアは間違いなく革命的に変化するでしょう。ヘルスケアシステムは、現在および将来の課題に対応するために絶えず進化しています。また、最近のCOVID-19パンデミックにより、遠隔ケアとAIの活用に向けた勢いは今後も続くと予想されます。