人工知能とロボットが医療業界を「支配」していますが、あなたは安心していますか?

人間社会が発展するにつれて、知性は新たな生産要素になりました。近年、人工知能産業の発展は爆発的な成長期を迎えており、業界全体が技術革新の価値を再認識し始めています。

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急成長する人工知能産業の恩恵を受けるのは最終的には消費者であり、人工知能の開発プロセスには依然として大きな潜在的なビジネスチャンスが秘められています。人工知能 (AI)、機械学習、データサイエンスは、医療の提供に大きな影響を与えています。

患者のスケジュール管理から手術中の身体的補助まで、彼らはほぼすべての重要な活動に関与しています。

アクセンチュアの調査によると、医療分野における人工知能の市場規模は2014年から2021年にかけて11倍の6億ドルから66億ドルに増加すると予想されています。

新しいテクノロジーの波の影響で、医療改革は必須である

テクノロジーは長い間、医療改革の原動力となってきました。医療の範囲を拡大し、医療の質を向上させるために、新しい薬が継続的に開発され、新しい機器が発明され、新しい手順が開発されています。

人工知能やロボット工学などの分野における新たな発展は非常に興味深いです。自動化手術の導入により、手術中の人間との接触が回避され、安心できると同時に不安も生じます。これは、人為的ミスが減ることを意味しますが、考え、感じる人間による直接的な制御も減ることを意味します。

人工知能、機械学習、データサイエンス、その他の自動化技術に基づくプログラムは、人間がより高いレベルに到達できるようにするために開発されています。操作が簡単で、ワークフローにメリットをもたらし、効率を高めます。人工知能は現在、銀行、投資、鉱業、セキュリティ、輸送など多くの分野で効果的に応用されています。

ヘルスケア業界がどのように変化しているかを理解するには、コンピューター アルゴリズムがもたらす新たな影響に注目する価値があります。

いくつかの注目すべき進展を振り返ると、人工知能、機械学習、データサイエンスの応用は理にかなっていることがわかります。これらのテクノロジーを適用する動機は理解しにくいものではありません。新しいテクノロジーを適用することで、より低価格でより高い水準のサービスを提供できるからです。

テクノロジーのサポートにより、ヘルスケアはより高い水準のサービスを提供する

医師と患者の交流

機械学習と自然言語処理は、医師が各患者の診察を注意深く監視するのに役立ちます。最近の研究では、医師がApple Watchのようなウェアラブル技術を使用して患者の診察を記録できるようになったことが示されています。これにより、医師は患者の話を聞くことに集中でき、そのデータを病院の電子診察記録に簡単に保存できるようになります。

また、在宅介護ロボットなど、遠隔医療の分野でも、患者がビデオ通話で医師とつながり、健康維持の方法などの問題について相談できるような可能性が広がっています。これにより、医師のフォローアップ作業の負担も軽減されます。

緊急事態におけるロボットの使用は全体的に増加しています。これらのロボットは、緊急時や医師が不在のときに人々に医療を提供することができます。救急車が到着する前に、人々は医療スタッフに連絡して、事故で負傷した人を救助する方法について助けを求めることができます。

診断と処方

機械は過去のデータを活用して現在の病状を診断することができます。人々は常に診断結果の正確さを懸念していますが、事実は機械による診断と処方が非常に正確であることを示しています。病気の発生を予測したり、特定の病気にかかりやすい人を特定したりすることもできます。

デジタルモニタリングは、医師が患者に最近および過去に何が起こったかを理解するのに役立ち、また、医師がそれらのことに細心の注意を払う必要がある理由を知らせることもできます。 AI ベースのシステムは、患者が示す臨床症状を分析して適切な薬を処方することができます。

手術

ダヴィンチロボットは、ロボットアームシステムを使用して医師の外科手術を支援する先駆者です。さまざまな機械により、繊細な臓器を迅速かつ正確に処理できます。また、治療が難しい特定の臓器や組織にアクセスする外科医の補助にもなります。

機械はまだ完全に自律的になるには程遠く、人間の監視なしでは動作できないが、研究者たちはすでに、機械を使って外科手術の効率を高める方法を編み出している。

看護

採血、患者を注意深く見守ること、バイタルサインを監視すること、患者の移動…看護師があらゆる業務で忙しくする時代は終わりに近づいています。人工知能ロボットを適切に活用することで、介護業務も簡素化されつつあります。

人工知能システムは、看護師の関与なしに、採血、患者の移動の補助、患者のバイタルサインの監視などの作業を処理できます。これらの技術的支援により、介護者は手作業や思いやり、人間的な配慮を必要とする医療サービスに集中する時間を増やすことができます。

患者相談管理

オンラインで予約をすることで、人工知能と機械学習によって待ち時間を短縮できます。たとえば、患者は医師の診察を受ける順番になったときだけ病院に急行されます。患者は、医師の診察を受ける前に、その瞬間に自分の健康上のニーズを理解できる AI チャットボットと対話することもできます。

患者情報のデジタル管理は、病院がペーパーレスのオフィスと情報検索を効果的に実装するのに役立ちます。この対策により、病院内の各部署間での情報伝達がスムーズに行えます。

ヘルスケアにおいて、ビッグデータとデータサイエンスの力は過小評価できない

ヘルスケア分野でデータサイエンスを活用してビッグデータの力を活用する可能性は非常に大きいです。ヘルスケア業界には膨大な量の生物医学データが存在します。数億件の患者データが、電子健康記録や臨床意思決定支援システムの科学機器によって記録されます。

ビッグデータの潜在能力を最大限に引き出すには、データ サイエンティストが医療業界の問題に取り組む必要があります。多くの医師がデータサイエンスを学べば、仕事で大きな成果を上げることができるだろうと主張する人もいます。

たとえば、医師は、IT 専門家以外の人でも受講できるデータ サイエンスのオンライン大学院コースを受講できます (ここにいくつかの例を示します)。これにより、医師は時系列データやマルチパラメータデータを使用して患者を診断するなどのタスクをより適切に実行できるようになり、観察データや大規模な臨床研究の結果の視覚的表現をより適切に理解できるようになります。

「ヘルスケア業界は非常に大きく、データも非常に複雑なので、信じがたいこともあります。」

したがって、ヘルスケア業界や重要なビッグデータを扱う他の業界が現在直面している課題は、データサイエンスをいかに効果的に適用するかということです。

この課題に適切に対処することで、医療提供者は患者の転帰を継続的に改善できるようになります。

AI に関する開発のほとんどは現在初期段階またはテスト段階にありますが、AI 駆動型ツールは近い将来、ヘルスケア業界全体を支配する可能性を秘めていると考えられています。