AIが医療をどう変えるか リアルタイムのデータ分析は医療にとって重要

科学者たちは、人工知能が多くの分野で人間を日常的な作業から解放できると信じています。ヘルスケアはこうした変化を最も必要としている分野のようです。

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すでに2020年ですが、ほとんどの企業は自社のデジタル化を進めています。オンプレミスのインフラストラクチャからクラウドに移行します。ヘルスケア業界は、世界中の多くの国で依然として悩みの種となっています。

調査によると、病院の56％はデータと行動分析を管理する戦略を持っていなかった。ヘルスケアには、簡単に読み取り、解釈し、将来の治療に適用できる完全で構造化されたデータベースがまだ欠けています。

困難なコロナウイルスのパンデミックに直面する中、ヘルスケア、データ分析、予測分析への新しいアプローチは必須のツールです。

データは私たちの命

なぜデータは私たちの生活に欠かせないのでしょうか? 医師も私たちと同じ人間であり、薬の処方や投薬量の指定の際に間違いを犯す可能性は今日では珍しいことではありません。間違った処方は、完全な回復を脅かすだけでなく、しかし、一般的には、患者や人間の生活全般に同じ​​ルールが適用されます。医療現場でのミスは保険や病院のコストを増加させます。

私たちは皆、医療においてデータに依存しています。一方、ヘルスケアにおけるデータ分析はヘルスケアにとって極めて重要です。それは治療法を決定し、薬を処方する上で決定的な要素となるからです。これにより、各患者の状態を完全に把握し、精密なケアアプローチが可能になります。

リアルタイムの医療データ分析には、次のような可能性があります。

• データはリアルタイムで保存および処理されるため、適切なタイミングで臨床上の判断を下すことができます。
• 不必要な医薬品のコストを削減するには、重複を避けてください。また、より低コストの代替品を探すことも可能になります。
• 医師の診察を必要とする未解決の病気や悪化する病気を治療するリスクを最小限に抑えます。これにより、患者が再入院する前に問題を解決できます。
• 各手順を測定してスケジュールすることで、患者の待ち時間を短縮します。
• より個別化された患者治療を保証し、全体的な満足度を向上させます。

もちろん、病院はコストを削減したり、対応できる患者数を減らしたりすることはできません。代わりに、資産の使用を最適化し、時間とお金の面でより少ないリソースを費やしながら、より多くのことを達成しようとすることができます。奇妙に聞こえるかもしれませんが、ヘルスケアや予測分析における人工知能とそのデータ分析技術により、可能性ははるかに広がります。

AIとビッグデータがヘルスケアをどう変えるのか

近年、ヘルスケアにおける人工知能モデルの統合は、世界最大の焦点の 1 つとなっています。 2020 年はまだ始まったばかりですが、2 つの市場リーダーがすでにヘルスケア業界における AI 予算配分の計画を発表しています。

• マイクロソフトは、今後5年間で医療向け人工知能技術に4,000万ドルを投資する予定です。
• バイエル、AIベースの医薬品製造でエクセンシアと提携

人工知能技術が世界の医療システムを根本的に変え、医療診断システムを根本的に再設計し、新しい治療法を開発することを可能にすることは間違いありません。これらは通常、診療所のコストを削減しながら医療サービスの質を向上させることを目的としています。

ヘルスケア向けの AI 対応リアルタイム データ分析機能には、次のものが含まれます。

• 病気の進行の予後管理を含む、個人および集団固有のケアを計画します。
• 再入院回数を減らすために最も効果的な実践的対策を特定し、実施します。
• 敗血症や腎不全のリスクを最小限に抑えます
• 治療結果を最適化し、薬剤コストを管理します。
• 患者ケアの質を向上させる新しい方法を定義します。

ヘルスケアにおけるビッグデータの利点の 1 つは、臨床サービスの品質を向上させ、財務実績を追跡できることです。不正行為を検出できるだけでなく、医師を日常業務から解放し、人々の健康維持を支援し、予期せぬ健康問題に迅速に対応するという本来の業務に専念する機会を与えることもできます。

要約する

静的データは、患者の健康状態を記述し、投薬に関する必要な情報を保存することしかできません。データ分析は、「なぜこれが起こったのか？」「これに対して何ができるのか？」「どうすればこれを回避できるのか？」といったより重要な質問に答えるのに役立ちます。

ヘルスケア、プログラム、研究における人工知能への投資数。世界がヘルスケアを含む業界に新興テクノロジーをどのように応用しているか。これは、質問に対する答えがすぐに見つかることを意味します。