AI とヘルスケアの未来

先進国も発展途上国も前例のない人口動態に直面している 変更。 世界最大の国の一部では出生率が最低水準に達しており、文字通り何十億もの労働者が退職の準備をしている。

研究者や政策立案者は過去 XNUMX 年にわたり、高齢化に伴う医療費の増加に対処する方法を積極的に模索し始めました。 全体的に見て、AI が最も有利なソリューションであると考えられるようになりました。

人工知能は基本的なタスクを自動化し、多くの場合、費用のかかる人間の介入の必要性を排除するだけでなく、患者にプライバシーと裁量権を与えるためにも使用できます。さらに、機械学習のおかげで、現在実施されている実装は時間の経過とともに改善され、将来発生する可能性のある新たな課題に適応することができます。 

この記事では、医療分野における AI/ML テクノロジーの応用例についていくつか説明します。 以下に説明するものは、それほど遠い将来のことではありません。おそらく、医療用人工知能市場の一部となるでしょう。 期待されています 44.5 年までに 2026 億ドルの規模に成長すると予想されています。 

医薬品開発の合理化

製薬業界は毎年、ほぼ 100 10億ドル 研究開発について。 このプロセスに関わる多くのコストは、次のようなビッグ データ分析ツールを適用することで削減できます。 ニューラルネットワーク、潜在的な薬効成分の分子構造を分類するデータベースに。 

この戦略は、パンデミックのような一刻を争う状況において特に有望であることが示されています。 2015 年、東アフリカでエボラ出血熱が大流行した際、トロント大学は AI を使用して医薬品化合物のデータベースを迅速に処理しました。 以前は数か月、場合によっては数年の分析が必要だった治療法の発見が、XNUMX 日足らずで達成されました。 

されているように よく報告されている, AI分析は、過去19年半にわたる新型コロナウイルス感染症（COVID-XNUMX）のワクチンや治療法の開発にも不可欠となってきた。 新しいウイルス株が出現しても、同じテクノロジーが適用され続けます。

自動化された医療文書

ほとんどの診療所や病院の記録はすでにデジタル形式で保存されているため、EHR (「電子医療記録」) は医療において重要な役割を果たしています。 このテクノロジーにより、患者の記録へのアクセスがより簡単かつ迅速になり、最終的には安価になりましたが、時間に追われている医療提供者にとって医療文書の実際のデジタル化は大きな負担となる可能性があります。 

現在、医療データの収集と保存に関連する多数のプロセスを合理化できる自然言語処理 (NLP) テクノロジーが存在します。音声認識およびディクテーション ソフトウェアは医学においては新しいものではありませんが、 提案 現在、医療専門家と患者のやり取り全体を文書化して分析する人工知能アルゴリズムを適用するために作られています。

このテクノロジーの実装として提案されているのは、AI と機械学習を使用して、臨床医が装着するカメラを使用して記録されたビデオを処理することです。 事実上、これは今日多くの警察官が装着しているボディーカムと非常に似たものとなるだろう。 これらのビデオで収集された情報は、迅速にインデックス付けされ、他の医療データと組み合わせてさらに分析することができます。  

セルフィー診断

世界の一部の地域では、診療所や病院がほとんどありません。 また、忙しい一日の合間を縫って医師の診察を受けて定期的に検査を受けることが、過度の煩わしさであると感じる人もいるかもしれません。 これらのいずれかの状況にある人々にとって、深刻な状態は手遅れになるまで発見されないことがよくあります。

幸いなことに、たとえ最も遠隔地にいたとしても、今日のほとんどの人はすでに強力な診断ツール、つまりスマートフォンをポケットに入れています。 携帯電話のカメラによる画像処理の品質は年々向上しており、その一方でテクノロジーの製造コストは低くなっています。 これらのデバイスを使用して撮影された写真は、AI アルゴリズムによる分析に確実に実行可能です。 

すでに、臨床品質の画像を利用できない地域の医師は、自分の携帯電話で撮影した写真を患者の分析に使用し始めています。 実際、機械学習を利用したソフトウェアを搭載したスマートフォンは現在、皮膚がんや黒色腫をかなりの精度で診断するために使用されています。 90% に達する可能性があります。。 消費者向けグレード アプリ 通常のユーザーが自分の体の皮膚の変化を検出できるようにする機能は、すでに市販されています。 

同様の技術が眼科にも応用されています。 アルゴリズムが開発されており、 承認された アメリカのFDAは、写真分析を通じて糖尿病患者の網膜症を検出することを目的としています。 

チャットボット対応の遠隔医療

誰でも秘密にしておきたい事柄があり、多くの人にとって健康もその XNUMX つです。 同僚や同僚と医療問題について話し合う際に注意が必要なのは確かに理解できますが、一部の人にとっては、医療専門家とのコミュニケーションですら気が遠くなることがあります。 

チャットボットは、このような種類の患者にソリューションを提供する可能性があります。 このテクノロジーは、予約のスケジュール設定、処方箋の補充、トリアージなどの遠隔医療ですでに積極的に使用されており、基本的な自己管理の医療に関するアドバイスを必要とする個人と関わる方法として積極的に研究されています。 

実際には、 研究者 英国の研究者らは、性感染症など、より偏見の多い健康状態に直面している患者にとってチャットボットが好ましい選択肢であることを発見しました。 匿名性が高まると、治療せずに放置した場合、将来的により大きな懸念につながる可能性がある問題について、患者は助けを求める可能性が高くなります。 

まとめ

この記事で概説した医療における AI の使用例は、実際に可能になる可能性のあるもののほんの一部にすぎません。 医療技術開発の次の XNUMX 年に向けて、私たちは数多くの画期的なイノベーションを発見するでしょう。そのうちのいくつかは今日しか理論化できません。 

したがって、鍵となるのは理論を現実に変える能力です。 で ダイガー, 私たちは、AI と機械学習に関する理論的なアイデアを、ビジネスに付加価値を与える実用的なソリューションに変えることを専門としています。 当社のサービスの詳細については、お問い合わせいただくか、当社のウェブサイトをご覧ください。