ヘルスケアがビッグデータの恩恵を受ける6つの方法

ヘルスケアがビッグデータの恩恵を受ける6つの方法

テクノロジーは常に世界を変えています。人工知能とビッグデータが融合し、人々にさまざまな恩恵をもたらしています。その中でも最も広く活用されている業界はおそらく医療業界でしょう。

[[326092]]

ビッグデータは日々増加しており、医師に科学、顧客サービス、サービスなどについてさらに学ぶ機会を与えています。以下は、ヘルスケア業界がビッグデータから得られる主なメリットの一部です。これらは、あなたのビジネスや診療に役立つヒントとなるかもしれません。

1.治療の成功率を向上させる

現代医学は年々発展し、向上しており、ビッグデータは医師に日々進歩をもたらしています。

データから得られる情報により、医師はより正確な治療決定を下すことができます。患者の症状がまれであったり、観察不可能であったりする場合でも、医師が適切な解決策を処方するのに役立つ豊富な情報が存在します。

たとえば、Concentric Health は、医師が患者と連携して重要な健康上の決定を下せるよう支援する健康プラットフォームを使用しています。このプラットフォームは主に、患者と臨床医に意思決定ガイドを提供し、両者が選択肢や起こり得る結果をよりよく理解できるように支援します。

ビッグデータと、そのデータを整理するためのビッグデータ分析ツールがなければ、医師は結果を予測することができません。これにより、必要な情報が得られるまで患者は宙ぶらりんの状態になります。

幸いなことに、回復率の向上に役立つ、簡単にアクセスできるデータが多数あります。

2. 患者ケアの最適化

すべての医師は患者に可能な限り最高のケアを提供することに尽力していますが、何百、何千もの患者を抱えているため、そのレベルのケアを実現するのは困難です。

ビッグ データは、この問題の解決に役立ちます。ビッグ データには、あらゆる治療、検査、処方、手術に関する情報が含まれています。医師は分析ツールを使用してこの情報を分類および整理し、次のステップをより迅速に実行できるため、病気や怪我に基づいて患者に適切な治療を決定できます。

たとえば、米国国立衛生研究所 (NIH) は最近、「All of Us」と呼ばれるイニシアチブを発表しました。これは、今後数年間で、医療画像、社会的行動、患者の病歴、治療、さらには環境データを含む 100 万人以上の患者のデータを収集することを目指しています。

3. コストを削減する

医師が患者に処方した治療計画が成功しなかった場合、医療費は急速に増加して累積し、患者は数千ドルの費用負担を負うことになります。

医師は予測データと情報を使用することで治療失敗のリスクを大幅に減らすことができ、薬の処方、手術やリハビリ治療の実施などを正確に行うことができます。

これにより、患者だけでなく医療会社も多額の費用を節約できます。ビッグデータによって生み出される洞察は、医療提供者、医療機器メーカー、製薬会社に明らかな利点をもたらします。

  • 診療所や病院などの医療提供者は、ワークフローを合理化し、患者の時間を節約し、より低いコストでより良い結果を達成することで、患者ケアを改善できます。
  • 医療機器メーカーは、より低コストで健康上の問題を解決する、より優れた革新的な製品を生み出すことができます。
  • 大手製薬会社は研究開発を改善し、より効果的な医薬品を生産し、生産時間を短縮し、消費者のコストを削減することができます。

4. 薬の効果を高める

どの医療専門家も、薬は非常に気まぐれであり、患者の健康を最適に保つためには投与量を常に調整する必要があると言うでしょう。

ビッグデータは、情報と患者の両方の観点から、このますます顕著になっている問題を解決します。情報面では、医師は得られた結果と効果に基づいて治療計画を調整できます。

患者に見られる兆候は、医師がより正確な薬を処方するのに役立ちます。たとえば、これらの兆候には、患者の食生活の変化、気分の大きな変化、痛みの増加、血圧の上昇などが含まれます。

5. 医療の安全性の向上

医師と患者の間で個人情報を交換する場合は、細心の注意と保護が必要です。

ビッグデータ分析は、主に医療業界にとって警報システムと予防治療リソースとなります。データにより疑わしい問題が明らかになる場合があります。

これらの問題には、サイバー攻撃、内部者による不正行為、ランサムウェア、ハッカー攻撃などが含まれる可能性があります。

6.医療業界における情報共有の促進

医師は医療業界内で情報を喜んで共有しており、それは患者にとってありがたいことです。

治療の選択肢に関する情報を共有することで、医師は患者の特定の状態を評価し、より効率的に結果を予測することができます。大量の情報は、医療予測の精度を向上させるのに役立ちます。

ビッグデータのメリット

ビッグデータは大きなメリットをもたらしますが、計画が必要です。医療提供者の場合、成功には次の手順が重要です。

1. 解決したい問題について考え、データがそれを解決できるかどうかを判断する

2. データの整理方法を決定する

3. 徹底したデータ戦略とデータガバナンスポリシーを策定する

4. データ分析の専門家であり、必要な洞察を提供できるパートナーを特定する

データ駆動型の組織になるには、組織内のすべての人に影響を与える必要があることを忘れないでください。したがって、一連の従業員再研修プログラムを準備しておく必要があります。正しく実行すれば、医療の質を大幅に向上させることができます。

<<:  GoogleがAIトレーニングを高速化する新手法を提案、GPUのアイドル時間を圧縮して3倍以上高速化

>>:  工業情報化省:人工知能やブロックチェーンなどの最先端技術の導入と統合を推進

ブログ    

推薦する

運輸・物流業界におけるAIと自動化のユースケース

現在、世界の一部の国や地域の運輸・物流業界は、流行病によって深刻な影響を受けています。コロナウイルス...

CMU と ETH が画期的な成果を達成: 敏捷性が最大限に高められたロボット犬は、スピードと安全性を兼ね備え、超高速で障害物を乗り越えることができます。

高速ロボット動作の分野では、速度と安全性の両立が常に大きな課題となっています。しかし今、カーネギーメ...

2024年のAI: ビジネスリーダーの対応とチャットボットの改善

Language I/O のプロダクト担当副社長である Chris Jacob が、進化する AI ...

LZ77 圧縮アルゴリズム エンコーディング Python 実装原理図

序文LZ77 アルゴリズムは、1977 年にイスラエルの Abraham Lempel によって公開...

わが国には「人工知能」関連企業が43万社以上あり、2021年上半期には前年比150.8%増加した。

IT Homeは7月5日、統計によると、現在わが国には43万9000社の「人工知能」関連企業がある...

2020 年のソフトウェア開発における 6 つの画期的なトレンドは何ですか?

[[313570]] 1. ブロックチェーンブロックチェーンは、間違いなく IT 業界で最も議論さ...

2021年に注目すべき人工知能のトレンド

ワクチン開発からオンラインショッピング、農作物の栽培まで、人工知能技術はますます活用されるようになり...

スニーカーロボット大戦

[[430002]] 2019年、ボストンのバックベイにあるストリートウェアショップ「Bodega」...

2つのセッションは「AI顔認識」と生体認証データの法制化と規制の緊急の必要性に焦点を当てています。

[[385416]]現在、両セッションは活発に行われており、全国のさまざまな分野の代表者が独自の提...

YOLOがBEVセンシングに参入! YOLO+BEVのリアルタイム検出の試み

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

AIGC時代のビデオ普及モデル、復旦チームらが分野初のレビューを発表

AI 生成コンテンツは、現在の人工知能分野で最もホットなトピックの 1 つとなっており、この分野の最...

パンデミックの間、AI はどのようにして工場の安全な運営を維持するのに役立つのでしょうか?

[[377897]]新型コロナウイルスの感染拡大が世界中で続く中、多くの企業が業務をリモートワーク...

コンテストを利用して学習を促進し、エコシステムを共同で構築し、人工知能を普及させましょう。

[元記事は51CTO.comより] 2021年7月12日、上海紫竹コートヤードホテルで、神府改革革...

EUのドローン関連法は国内メーカーにとって恩恵か、それとも災いか?

ユーザーがドローンを操作する方法を規制する法律が来週の木曜日(1月7日)に施行される。この法律はノル...

今年、データ サイエンティストはどのようなアルゴリズムを使用しましたか?

「データが王様」と言われる今日の世界では、データサイエンスに興味を持つ人が増えています。データ サ...