人工知能が遠隔患者ケアの革命を推進

疫病により、遠隔患者ケアにおける人工知能 (AI) の進歩が加速しました。デジタル患者モニタリングを使用して健康データを追跡し、異常を特定し、対面で行う必要のない治療を提供する医師がますます増えています。さらに、一部の患者がより早く退院できるよう、救急部門は遠隔監視ソリューションを導入しています。これらの革新的なテクノロジーは、患者にとってより良い治療法をもたらし、医療費の削減につながります。

医療分野における人工知能の適用状況

医療分野における人工知能の適用事例は、主にさまざまなアルゴリズムにより増加し続けています。継続的な学習とトレーニングにより、テクノロジーがよりスマートになり、患者エクスペリエンスが向上します。

医療分野における人工知能のアプリケーションのほとんどは、アルゴリズムの出力を統合して臨床医に分析結果を取得する際に「どこを見るべきか」を提供する「拡張知能」を使用しており、また重要な品質を担っています。サービスを提供するプロセスにおける制御の役割。拡張知能はテクノロジーの補助的な役割に焦点を当てており、人間の知能に取って代わるのではなく、強化することを目的としています。

Apple などの家電企業は、個人が自分の健康に対する意識を維持できるよう人工知能を活用しています。心拍数モニタリング機能を備えた一部の手首装着型デバイスは、心拍数が異常な場合にユーザーに通知し、医師と共有するための関連情報を提供できます。医師はまた、FDA 承認のテクノロジーを人工知能エンジンで実行することにより、患者を遠隔監視する能力を拡張しています。たとえば、Current Health のソリューションは、他の機能の中でも特に、予測バイタル サイン モニタリングや健康状態の悪化に関するアラートを提供します。

医療グレードの病院以外の心臓モニタリングの分野では、多くのさまざまな企業が心電図記録や不整脈検出のために人工知能を積極的に導入しています。人工知能を活用すると、ルールベースまたは従来の機械学習アルゴリズム (ホルター心電図で使用される) などの従来の技術よりも患者の転帰を改善できます。あまり洗練されていないアルゴリズムでは、多くの場合、十分に高い診断率が得られないため、医師はモニタリングを繰り返しなければ確実な診断に到達できません。人工知能を使用したデバイスは、個別化医療を現実に近づけるだけでなく、遠隔地やクリニックの訪問が不可能な場所など、困難な状況にある人々にサービスを提供する医療システムの能力をさらに拡大します。 。

心臓ケアのモニタリングのための人工知能と機械学習

人工知能は、患者にとって有益であるだけでなく、スクリーニングや管理などの管理的な性質のバックオフィス業務から医師を解放することもできます。大規模なデータセットに取り組むことで、臨床スキルを使って患者をケアすることに集中できるようになります。

人工知能は人間が認識できないパターンを認識できます。たとえば、心臓は 2 週間で平均約 150 万回鼓動するため、医師は臨床上の判断を下すために特定の 6 秒の周期を見つける必要がある場合があります。臨床的に意味のあるものを見つけることは、干し草の山から針を探すようなものですが、AI は大規模な場合でもより高い精度を保証できます。

このレベルの信頼性を達成するには、ベンダー、データ サイエンス チーム、AI はクリーンなデータと大量のデータを必要とします。この大規模なデータの拡大には高度な分析が必要ですが、これは機械学習と深層学習アルゴリズムを使用して実現できます。過去 10 年間で、機械学習のサブセットであるディープラーニングは、いくつかの科学分野でのアルゴリズム開発において人間のパフォーマンスに匹敵するレベルに達しました。人間が収集した特徴に基づいて結果を予測する従来の機械学習手法とは異なり、深層学習アルゴリズムは人工ニューラル ネットワーク予測を使用するため、生データから関連する特徴を自動的に学習するという利点があります。その結果、ディープ ラーニング アルゴリズムは、注釈付きの大量のインスタンス データと大幅なコンピューティング能力を活用して複雑なモデルを構築し、新しい入力に対する正しい結果を非常に高い精度で予測できるようになります。

機械学習およびディープラーニング手法の医療への導入は、FDA による厳しい監督の対象となり、510(K) の認可が必要です。 510(k) 認可を取得することは、関連する技術機器の使用が安全かつ効果的であることを示します。アルゴリズムの革新とデータ量の創出のペースが加速し続ける中、規制当局は、ベストプラクティスと規制要件を調和させながら、デバイスが以前よりも速いペースで改善し続けることを可能にするフレームワークを導入してきました。この分野の作業には、明らかに次の 2 つの文書が含まれます。 FDAは2021年1月に「人工知能と機械学習ソフトウェアに基づく医療機器の行動計画」を発表し、その後、カナダ保健省および英国医薬品開発局と協力して「医療機器開発の優良事例：指導原則」を発表した。ヘルスケア製品規制庁 (MHRA) と共同で。

高度なアルゴリズムと大量のデータを使用するディープ ラーニングは、多くのアプリケーションで専門家レベルおよび人間レベルのパフォーマンスを達成しました。

医療分野における人工知能イノベーションの次の段階

人工知能は医療分野において大きな可能性を秘めており、まだ始まったばかりです。昨年、バイデン政権は政府データへのアクセスを容易にし、重要なリソースや教育ツールへのアクセスを拡大してAIイノベーションを継続的に促進することを目標にAIタスクフォースを創設した。この動きは、2億5000万ドルの5年間予算を含む2020年の法案に基づいている。

全国的に AI イノベーションに焦点が当てられ、資金調達が増加している中、AI とウェアラブルの次のフロンティアは、予測機能の使用拡大です。洞察のパラダイムは、臨床の遡及的な報告から将来のリスク プロファイルに移行します。状況。医療分野では、患者が適切な予防ケアを受けられるようにすることに加えて、健康リスクを特定して分析することで、どの患者グループをいつ監視するかを決定することが鍵となります。

人工知能のイノベーションは医療提供を変革しています。 AI イノベーションは患者エクスペリエンスを向上させ、患者、医師、ケアチームの管理上の負担を軽減し、健康転帰を改善する可能性があります。さらなる投資と技術の進歩は、私たちが知っている遠隔患者ケアに間違いなく革命を起こすでしょう。医療システムは、現在および将来の課題に対応するために常に進化しています。また、最近の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、遠隔ケアの採用と人工知能の使用の勢いは今後も続く見通しです。

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