患者が人工知能から得られる恩恵

今日では、データの分析や解釈、問題解決の支援など、以前は人間が行っていたタスクを実行する高度なマシンが開発されています。

機械学習 (ML) は多くの業界で広く使用されていますが、ヘルスケアにおける人工知能 (AI) の使用と応用はまだ比較的新しいものです。 AI が学術界や研究室から病院へと移行し始めたのはごく最近のことです。 AI はリスクの評価、情報に基づいた診断、正確な外科手術の実行に使用されています。現在、AI は、医療、手術の優先順位付け、新薬の発見、生存分析など、あらゆる種類の医療専門分野やサービスで使用されています。

ヘルスケアにおける AI が大きなメリットをもたらす主な分野には、次のようなものがあります。

公衆衛生とビッグデータ

AIは医療機関が収集したビッグデータの解析に優れており、迅速かつ正確にデータを分析することができます。これらのデータにより、積極的なリスク評価が可能になり、公衆衛生のギャップを埋め、行動、遺伝、環境要因が人口の健康にどのように影響するかを説明できます。

この情報を診断データと組み合わせることで、AI は患者の治療オプションに対する総合的なアプローチを提供します。

人口研究における AI の最も注目すべき利点の 1 つは、遺伝的、行動的、社会的要因に基づいて高リスク グループを予測できることです。公衆衛生におけるその可能性は非常に大きく、現在、医療機関ではこれを活用して、患者に対してよりパーソナライズされたデータ主導のケアを提供し、治療成績の向上に役立てています。

臨床的意思決定

医学では、あらゆる病気の鑑別診断は複雑です。鑑別診断では、明確な診断を得るために時間、労力、費用がかかります。人工知能はこのプロセスを大幅に簡素化します。機械学習アルゴリズムは、従来の方法よりも迅速かつ正確に最終診断を行うことができます。同時に、臨床診断における人工知能の使用により、人間による診断ミスが減り、深刻な病気の治療も迅速化されます。

人工知能ツールは大量の患者の臨床データを精査することができ、タイムリーな診断と早期治療に大いに役立ちます。特に、自動機械学習 (AML) の使用は、データ分析プロセスの自動化に大きな役割を果たしてきました。 AML は、自動アルゴリズム選択、結果の視覚化、および改善された解釈を使用します。データ分析により、より正確な意思決定が可能になり、臨床医の意思決定プロセスが改善されます。これにより、診断と治療が改善され、患者の生存率と死亡率に影響を与える可能性があります。

人工知能支援手術

人工知能が注目を集めているもう一つの分野は、ロボット手術におけるその利用です。電子機器の進歩により、繊細な手術を行うことができるロボットが開発されました。ロボットは外科医が操作しますが、ロボットは微細な解剖を行ったり、人間の手では届かない繊細な部分まで入り込んだりすることができます。

ロボットアームは精密な動きをするため、脳や心臓に対する複雑な手術を非常に正確に行うことができます。これにより、失血のリスクが軽減され、合併症も軽減されることが示されています。さらに、ロボット手術からのすべてのデータは保存できるため、外科医の学習とトレーニングが容易になります。

医療資源のバランス

遠隔地の農村部に住む人々は、専門家を見つけるのが難しいことがよくあります。待ち時間が長くなり、人々はより大きな都市まで移動しなければならなくなる可能性があります。これは患者にとって不便であるだけでなく、費用もかかります。

AI を使用すると、プライマリケア医は、患者が都市部に住んでいるか農村部に住んでいるかに関係なく、あらゆる種類の病気について患者を評価できます。たとえば、AI ロボットは眼疾患を検査し、治療を勧める専門医に画像を送信することができます。診断が迅速で、治療をすぐに開始できるため、患者にとって非常に有益です。

地方で AI を活用することで、プライマリケア医は緊急治療が必要な患者と効果的に管理できる患者を効果的にトリアージできるようになります。

リソースが限られている環境では、胸部X線、CTスキャン、PETスキャン、磁気共鳴画像（MRI）などの画像検査を解釈する際にAIが診断を支援できます。かかりつけ医は、専門の放射線科医による解釈を得るために数日または数週間待つ必要はありません。人工知能はこれらの画像をその場で非常に正確に解釈することができます。患者にとっては、診断結果を待つ必要がなくなり、時間が節約されます。

要約すると、農村地域で AI デジタル インフラストラクチャを開発することで、これらの地域の人々が最先端の医療診断とより迅速なケアにアクセスできるようになります。

効率を最適化する

医療機関は、数千人、あるいは数万人もの患者、膨大な患者データ、そして広範囲にわたる相互接続されたプロセスとシステムを抱える複雑な組織です。これにより、効率が低下し、患者の待ち時間が長くなり、場合によっては予約の遅れや欠席につながることもあります。

データによれば、AI は電子医療記録内の大量の患者データを迅速に変換できるため、患者が遅れたり、予約を忘れたりすることがなくなります。さらに、AI は利用可能なリソースに基づいてサービスを優先順位付けし、ワークフローを最適化することで収益サイクルのパフォーマンスを向上させることができます。

ヘルスケアにおける人工知能は、医療機関の内外に大きな影響を与えます。

医療における AI の可能性は、医療機関の内外を問わず非常に大きいです。病院は継続的な財政難に直面しています。 AI は、運用上の非効率性、コストの上昇、医療従事者の不足を補うのに役立ちます。人工知能などのテクノロジーは、患者の転帰を改善するとともに、医薬品へのアクセスと提供を改善するのに役立ちます。

人工知能が医療のあらゆるレベルに浸透し続けるにつれて、大量の医療データを適切に抽出して分析できるようになります。 AI によって読み取られたデータは、複雑な病気の原因についてより深い洞察をもたらす可能性があります。臨床医は AI を活用して病状を特定し、ガイダンスを活用して効果的な治療戦略を決定することができます。