ヘルスケア業界における人工知能と機械学習の応用

[[414016]]

ヘルスケア業界における人工知能と機械学習の役割を理解するには、ヘルスケア業界における両方のテクノロジーの利点と機能を調査する必要があります。

ヘルスケア業界はここ数年で大きな変革を遂げてきました。機械学習と人工知能の拡大と影響により、新しいエコシステムが生まれました。それでも、ほとんどの場合、これら 2 つのテクノロジーはヘルスケア業界にとっての魔法の杖として説明されます。

モバイル健康アプリの台頭

モバイルヘルス (mHealth) とは、モバイルデバイス経由で提供される公衆衛生および医薬品配達サービスを指します。デジタル化が徐々にすべての市場セグメントをカバーするにつれて、ヘルスケア業界ではモバイルアプリケーションの大幅な成長が見られました。

スマートフォンの普及により、モバイルヘルスアプリケーションの市場が急速に成長しました。調査によると、世界のモバイルヘルス産業の市場規模は2020年に400.5億米ドルに達し、2021年から2030年にかけて年平均成長率17.7%で成長すると予想されています。モバイルヘルス分野では、すでに患者と医療センター向けに 31,000 を超える健康関連アプリケーションが提供されています。そしてこの数は日々増加しています。

モバイルヘルスは幅広い産業分野として、より多くのビジネスおよび投資の機会を提供します。しかしながら、この分野には依然として新しいテクノロジーとビジネスモデルが欠けています。現在、米国、英国、ドイツ、カナダ、イスラエル、オランダ、デンマークで大きな市場の可能性を秘めています。魅力的な市場規模を誇るモバイルヘルスは、すぐにエコシステムになるでしょう。デジタルソリューションを提供し、生活の質を向上させます。

（１）モバイルヘルスケアとテクノロジー

投薬や遠隔医療などのモバイルヘルスアプリケーションはすべて、医療のスピードアップを目的としています。この市場セグメントとモバイルテクノロジーは有益な変化を遂げてきました。

（２）救急医療サービス（EMS）のためのデータ収集

医療機関における従来のワークフローでは大量の書類処理が必要であり、これが改善すべき最初の領域です。データの収集と保存のデジタル化により、リアルタイムのデータアクセスが可能になり、遅延のないパフォーマンスを実現して即時レポートを作成できます。

（３）電子健康記録（EHR）による書類作業の削減

記録をデジタル化することで、医師は患者への対応に費やす時間と労力を節約できます。電子健康記録 (EHR) は、変化を可能にする最高のテクノロジーです。このサービスは、健康モバイルアプリや医薬品配達アプリとも統合されており、病院外でも患者データを登録できます。この技術は、HIPPA（医療保険の携行性と責任に関する法律）規制に準拠します。この法案は、患者の電子データのプライバシーを確保するためにデジタル技術を導入することを目指している。

（4）薬配達アプリを使って時間通りに薬を飲む

デジタルヘルスシステムは、病院内でも自宅でも新しい患者体験を生み出すことができます。医薬品の配達などの医薬品関連のアプリケーションは、単なる配達アプリではなく、患者の病歴、電子処方箋、オンライン請求書支払いなどを保存することもできます。

（５）健康トラッカーとウェアラブルデバイス

フィットネストラッカーやウェアラブルは楽しいだけでなく、重要な役割を果たします。 FDA 承認のフィットネストラッカーはリアルタイムのデータを生成できます。アルゴリズムは単一の変更を修正し、起こりうる危険を警告します。大量販売されているウェアラブルデバイスは、個人の健康とフィットネスを追跡するために使用されます。関連するモバイルアプリケーションは、収集されたデータをサポートおよび処理し、バックエンドサーバーに送信します。この継続的なプロセスによりレポートが作成され、ユーザーが変更を追跡できるようになります。

（６）モバイルヘルスではどのような技術が使われているのでしょうか？

スマートヘルスケアは現在、アプリと IoT テクノロジーを通じて効率性を高めています。ウェアラブル、スマートウォッチ、健康デバイス、フィットネストラッカーはすべて IoT デバイスです。これらはすべて、モバイルアプリとの継続的なデータ収集と同期を提供します。この技術により、医師が物理的に立ち会ってさらなる治療を進める必要なく、患者のデータを医師に送信できるようになりました。

モバイルヘルス機能のほとんどは、人工知能と機械学習によって実現されています。これら 2 つのトップテクノロジーがヘルスケアの未来を守ります。

（７）2022年から2030年までのモバイルヘルスにおける人工知能と機械学習の応用に関する統計

AI/ML などの革新的なテクノロジーがモバイルヘルスケアに与えた影響により、市場は大幅に成長しました。 2021年の市場規模はわずか66億米ドルであったが、2030年までに市場規模は3,589万2,000米ドルを超えると予測されている。

ヘルスケアモバイルアプリで使用されるテクノロジーの 80% は AI に基づいています。

2025年までに、人工知能と機械学習は米国の仕事の16%を置き換えるでしょう。
AI ベースのウェアラブル市場は、2025 年までに 1,800 億ドルの収益を生み出すでしょう。
2030年までに、中国は世界のAI市場で最大のシェア（26%）を占めることになります。
人工知能アプリケーションにより、米国の医療業界は 1,500 億ドルを節約できるでしょう。

モバイルヘルスケアにおける人工知能

AI は医療プロセスの自動化において最大の可能性を秘めており、世界ではまもなく 990 万人の医師不足に直面することから、医療業界には自動化が必要です。人工知能は、コンピュータプログラムのタスクを完了する能力であり、多くの場合、人間の知能に関連付けられます。このテクノロジーは、デバイスがデータを感知、収集し、予測できるようにする一連のアルゴリズムを提供します。

ヘルスケアにおける AI の活用事例

現在、mHealth 業界では、アプリケーションをより便利にする AI の使用例が数十件あります。

自動診断と処方。この技術により、チャットボットは患者と医師に支援を提供できるようになります。 AI ベースのチャットボットは、患者に予備的な診断や処方箋を提供することができます。患者が医師と話す前に、症状に基づいた回答を得ることができます。
処方箋の見直し。処方箋は人工知能システムを通じて自動的に確認および保存することができ、この技術は医薬品の価格設定アプリケーションに使用できます。
リアルタイムの優先順位付け。 AI ベースの患者データの観点による分析により、ケースの正確な優先順位付けと分類が可能になります。
パーソナライズされたケアと投薬。人工知能が患者データを処理し、最適な治療計画を生成します。したがって、この技術はケアの効率を向上させます。
データ分析。人工知能の主な実践はデータ分析です。このテクノロジーは、臨床データの保存、洞察の発見、およびアクションの推奨のプロセスを促進します。
カスタマーサービスチャットボット。 AIの助けを借りて、顧客サービスはより効率的に運営できます。薬の配達、予約、請求書の支払いなどに関する即時の回答を提供します。
新しいロールを作成します。モバイルヘルスと人工知能の新しいエコシステムにより、業界ではこのテクノロジーを扱うための新しい人材が必要になります。このテクノロジーをサポートするために、データエンジニアとアプリケーション開発者の需要が高まっています。

ヘルスケアにおける機械学習

ヘルスケア業界における最大の技術的進歩は、機械学習の実装です。これらのテクノロジーにより、スマートフォン中心の世代向けにヘルスケアがデジタル化されました。

この技術は、人間の介入なしに動作できる自律型インテリジェントデバイスの構築を目指しています。機械学習は、人工知能プロセスをサポートする一連のアルゴリズムに基づいています。後者は、機械が独立して機能することを可能にします。

ヘルスケアにおける機械学習のユースケース

人工知能技術のサポートにより、機械学習がモバイル医療に応用されています。機械学習は人間の脳の機能を模倣します。現在、ニューラルネットワークは、人間が見ることができない変化を検出するために使用されています。以下にいくつか例を挙げます。

医薬品の発見。機械学習が初めて成功裏に実装された分野の一つは、精密医療です。これは、薬が患者に効果的であることを確認するための新しい配列決定方法です。
パーソナライズされた治療。食べ物に対する反応が人それぞれ異なるように、治療や薬に対する反応も人それぞれ異なります。ある人にとっては治療が効果的かもしれませんが、他の人にとっては無益であったり、危険であったりするかもしれません。機械学習は、患者の病歴に基づいてパーソナライズされた治療を生み出すのに役立ちます。リアルタイムのデータ監視により、異常に応じて治療を調整します。
動作を調整します。機械学習により、日常の活動を完了できます。長期的には、サポートアプリが健康に害を及ぼす可能性のあるアクティビティについて警告します。
健康記録を改善する。機械学習の基本的かつ最優先の成果は、健康記録を保存することです。この技術は、OCR 認識技術を通じてデータを分類します。
行動監視。機械学習技術を実装した最新の実践の 1 つは、患者の行動モニタリングです。健康な心と体にとって重要なライフスタイルと行動の変化を明らかにします。これらのソリューションは、モバイルアプリケーションをサポートするウェアラブルデバイスです。