機械学習がインドのヘルスケア分野に変化をもたらす

ヘルスケア産業はインド経済において最大のセクターの一つとなっている。 NITIAyogの報告によると、インドのヘルスケア業界の年間複合成長率は2016年以来22%に達し、数百万の雇用を創出しており、今後飛躍的に増加すると予想されています。臨床リソースが不足し、医療の分配が著しく不均等な国が、どのようにしてこれほど高い発展率を達成したのでしょうか。機械学習が重要な要素です。

問題の解決: 生のデータが多すぎるが、実際の洞察が不足している

医療環境には、医師のメモ、医療機器、研究室、その他の環境から収集された大量の複雑なデータが蓄積されており、さまざまな遠隔患者用ウェアラブル デバイスがプレッシャーを増大させています。電子健康記録は情報のデジタル化を推進するのに役立ちますが、その主な目的は、フロントエンドの管理作業負荷を軽減したり、明確な意思決定サポートを提供したりすることではありません。

入ってくるすべてのデータは、すぐに洞察を得て、医療サービスを改善するための適切な措置を講じることができた場合にのみ価値を持ちます。機械学習は、特に明確なパターンを持つデジタル化されたデータセットの場合、これを可能にします。さまざまなソースからデータを収集するだけでなく、そのデータを統合して、医師、看護師、その他の医療チームのメンバーが必要とする複雑な計算を実行し、生の生理学的、行動的、および画像的情報に関する洞察を迅速に得ることができます。

手動タスクの自動化

機械学習は、アルゴリズムを使用して洞察を得ることで、外科医、放射線科医、病理学者の作業負荷を軽減します。医療チームの実際の作業方法に基づいて設計された自動ワークフローは、医療チーム間の情報共有とコラボレーションを簡素化するためによく使用されます。代表的な用途は次のとおりです。

• 画像分析に広く利用可能なデータセットを活用します。
• ICU または手術室での患者の正確なモニタリングに。
• 心拍数や活動レベルなどを追跡するウェアラブルデバイスによるリアルタイムの遠隔患者モニタリング。
• 臨床事務などの面倒な管理作業を効率化します。

強力な予測能力

これまで、特定の患者が次にどのような行動を取るべきかを正確に予測分析することは、データ収集の負担と計算の難しさという 2 つの障害によって妨げられることが多かった。機械学習により、データ収集の速度と計算の複雑さは、人間が手作業でどれだけの作業を行えるかに左右されなくなりました。強力なアルゴリズムを使用して、各患者の特定の状況に合わせて治療の決定を調整し、より良い結果を得ることができます。

デジタル変革：次に何が起こるか

インドはヘルスケア分野でエキサイティングなデジタル変革の準備ができています。自動化や自然言語処理などの AI 技術を含む機械学習やその他の革新的技術の普及が急速に進んでおり、5G も間近に迫っています。インドでは、新興企業と既存のヘルステック企業の両方、新たな役割を担う人口の増加、より少ないリソースでより多くの成果を上げることを可能にする技術的アプローチに対する認識を高めている医療提供者、進化する医療提供能力に投資している政府、そして国民の支援など、活気に満ちたエコシステムが形成されつつあります。

医療インフラの変革に向けた政府の使命

2020年以降、COVID-19パンデミックにより、インド政府はインドの医療インフラへの投資に注力しており、これにより多くのテクノロジー企業が医療分野に参入して革新を起こし、インドの医療施設の改善に貢献しています。デジタル・インディア・イニシアチブによると
インド政府は最近、インド・イニシアチブの一環として、アユシュマン・バーラト・ヘルスの立ち上げを発表した。
ミッション（ABDM）は、インドでデジタルヘルスエコシステムを構築することを目指しています。この取り組みは、国民とその家族がデジタルでアクセスし共有できるように、デジタル健康記録を作成することに重点を置いています。このプログラムでは、国民は、自分を識別し、身元を確認するための固有の方法として、ランダムに生成された14桁の番号を受け取り、十分な情報を得た上で同意を得た上で、自分の健康記録を複数のシステムや関係者に渡すことになります。さらに、包括性は ABDM プログラムの主要原則の 1 つであり、ABDM によって構築されたデジタル ヘルス エコシステムは、一次、二次、三次医療システムの継続性をシームレスにサポートし、特に遠隔地や農村地域において、遠隔医療などのさまざまな技術的介入を通じて医療サービスを提供するのに役立ちます。

インド政府がデジタルヘルスケアインフラの強化を推進する中、インドのデジタルヘルスケアスタートアップは幅広いソリューションを提供しています。インドのヘルスケアエコシステムにおけるスタートアップの数は、特定の疾患、治療領域、地域、製品タイプ、サービスやビジネスモデルをはるかに超えています。インドでは、国民にとって医療を手頃な価格にすることが依然として差し迫った課題であり、この文脈において、デジタル医療業界の成長は国民に多大な利益をもたらすでしょう。 ABDM は、インドの医療システムを統合し、業界のイノベーションを促進するための独自の戦略です。政府もイノベーターも公共の利益を懸念していることを考えると、デジタルヘルスが法的観点からどのようにみなされるかはまだ分からない。まだ道のりは長いものの、AI と機械学習の技術は過去 1 年間でインドで確固たる地位を築き、この業界の将来は有望であると期待されています。