医療AI のメリット
- ユーザー中心の体験の提供
AIを使用すると、医療組織は、巨大なデータベースと機械学習を使用し、より迅速かつ正確に洞察を見つけることができ、その結果、社内とサービス提供者の両方の満足度が向上します。
- 運用効率の向上
AIテクノロジーは、医療機関がデータパターンを調べ効率を高め、臨床および運用のワークフロー、プロセス、および財務業務のパフォーマンスを向上させることにより、データ、資産、およびリソースを最大限に活用するのに役立ちます。
- 異種の医療データソースをまとめる
医療データは断片化され、複数の形式になっていることがよくあります。 組織は、AIと機械学習テクノロジを使用し異種のデータセットを接続し、データの背後にいる人々のより統一された全体像を作成できます。
医療AI はどのように使用されますか?
診断とデータの視覚化
最先端テクノロジーが珍しい病気などの例外的なイベントの管理に適しているため、病院や臨床機関の大半は、医療診断にAIを活用するためのカスタムソフトウェア開発会社を探しています。ほとんどの医療専門家とは異なり、AI技術は、さまざまな異常の高度なパターン検出に優れています。したがって、医師は異常な病気の診断に何時間も費やす必要はなく、代わりに、より複雑な問題を解決し、より多くの患者を治療することができます。
多くの医療機関がAI技術を医療診断に活用
ただし、機械は行間を読み取ることができないため、AIマシンが学習するには強力なデータ処理と数千のケースが必要であることが強調されています。 ただし、学習後、医療AI と機械学習は、眼の糖尿病性網膜症の兆候、皮膚の皮膚病変、および心臓MRI画像を特定して、肺がん、心臓突然死、またはその他の心臓障害を特定する可能性があります。
創薬
医療AI の1 つの活用は、創薬です。 創薬は通常、非常に手作業で、費用と時間がかかり、実りのない手順です。 しかし、AI技術を使用することで、新しい治療法を作成または発見し、市場に投入することに関連する長引く回復手順をスピードアップすることができます。
創薬には3 つの基本的な段階があります。 最初のステップは、病気の生物学的起源を理解することによって介入の対象を特定することです。 病気を治療するための適切な標的、主にタンパク質を特定する必要があり、機械学習アルゴリズムのおかげでそれが可能になります。 次の段階では、AI と機械学習が学習して適切な分子構造を予測できる医薬品候補を特定します。 このアルゴリズムは、良い候補と悪い候補を区別するパターンを識別するのに役立ちます。
創薬におけるAI活用
AIを用いた遠隔医療
医療AIは、医師と患者がどこにいてもつながることを可能にする遠隔医療に使用できます。 さまざまな種類の遠隔医療の中で、健康状態の監視に使用されるウェアラブルデバイスが最も注目すべきユースケースです。 ウェアラブルデバイスは、心拍数、消費カロリー、歩数、血圧など、さまざまな要因に関するデータを監視および収集できます。
これらのデバイスは、患者の継続的な監視と、人間が見逃す可能性のある変化を検出する機能を可能にします。 デバイスによって収集された情報は、人工知能を使用して以前のデータや他のデータと比較でき、重大な状況で医師に警告を発する可能性があります。
他のAI活用は、ヘルスケアソフトウェア開発で使用されるAIチャットボットです。 機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、このチャットボットを利用し患者をサポートし、スタッフが対応できないときに基本的な質問に答えることができます。 チャットボットの開発は、ケアの提供を改善するだけでなく、医療費の大幅な削減と患者ケアの結果の向上にもつながります。
医療AI 導入の壁
- 規制の遵守
複数のデータベース間でのデータの共有は、HIPAA コンプライアンスに重大な課題をもたらします。将来の開発が成功するためには、これらの分野で細心の注意を払う必要があります。経験の浅いソフトウェア開発者がHIPAAに準拠する方法を知らない可能性があるため、病院は信頼できる技術パートナーを見つけ AI技術 を適用するべきです。
- データのプライバシーに関する懸念
医療におけるプライバシーは、非常にデリケートで機密性の高い重要な要素です。 システムは、完全なデータプライバシーとハッカーからの保護を保証するような方法で配置する必要があります。 ただし、プライバシーに関する懸念があるからといって、医療業界でのAIの導入を妨げてはなりません。 実際、AIテクノロジーは医療データのセキュリティに役立ちます。
- 予算制約
効率的な病院や医療施設を運営するには、効果的なリソース管理が必要ですが、その中で最も重要なのは予算です。 予算上の理由からAI への関心が高まる可能性はありますが、病院には余剰資金を投入できないという事実は変わりません。 2020年の調査によると、回答者の 76%が、予算上の懸念から自社のAIへの投資が妨げられていると述べています。
結論
要約すると、AIはすでに医薬品開発、医療アシスタントなどのより効率的なタスクで支援しています。医療データをデジタル化して処理すればするほど、AI技術を使用し、分析プロセスで価値のあるパターンを見つけ、正確で費用対効果の高い意思決定を行うことができるようになります。
AIソリューションのリーディングパートナーがいらっしゃるでしょうか？1000人以上の経験豊富なエンジニアを擁するSotaTek が最適と思います。APAC の大手ソフトウェア開発会社として、人工知能（AI）、データ分析、機械学習に基づいた幅広い専門技術サービスを提供しています。 テクノロジーを統合することで、あらゆるビジネス課題に最適化されたソリューションを作成します。 ヘルスケアに加えて、ロジスティクス、小売、金融、e コマース、教育、およびその他の業界にITサービスを提供できます。
AIを活用したソリューションに興味がある方は、遠慮なくご連絡ください。
