ヘルスケア業界に影響を与える 5 つのテクノロジー トレンド
過去数年間、世界中の地域の医療システムは、他のほぼどの業界よりも多くの変化を経験しました。
パンデミック前には存在していたが広く使用されていなかったテクノロジーが注目を集め、ヘルスケア エコシステム全体に影響を与える変化を加速させています。
バーチャルオフィス訪問、モバイル遠隔医療、健康ウェアラブル、遠隔診断、遠隔疾患管理、mRNA医薬品、遺伝子スクリーニング、個別化医療は、現在および将来拡大しつつある変革のほんの一部です。
生きているすべての人々には、それぞれの個人的な健康、ウェルネスのニーズ、従うべき食事、さらには生活の質を向上させたり生命を維持するために受けなければならない特別な薬や治療があります。
各個人の健康とウェルネスのニーズを判断したり、各個人のニーズに合わせてライフスタイルの変更を推奨したりすることは、ほぼ不可能に思えるかもしれませんが、今年以降、いくつかの革新的なハードトレンド テクノロジーのおかげで急速な発展により、私たちの夢はすぐに現実になりました。
ヘルスケア業界に影響を与える 5 つの主要なテクノロジー トレンド
##トレンド 1 :高度なセンサーの数の増加によってウェアラブル デバイスの使用が加速することで、新たなレベルのコミュニケーションとコラボレーション能力が提供されるだけでなく、身体的および精神的問題を監視および診断するための個人化された方法がますます提供されることになります。
ウェアラブルデバイスは、5G とその他のテクノロジーが融合して新しい価値の流れを生み出し、成長を加速するにつれて、個人の健康追跡アプリケーションでますます使用されるようになります。 Appleのスマートウォッチには健康センサーやソフトウェアの搭載が増えており、GoogleやSamsungなどと激しい市場シェア争いに加わっている。
スマートなソフトウェアやアプリケーションと組み合わされた新しいセンサーの拡大により、個人の健康や身体へのその他の影響、健康影響の行動指標を独自に監視するように設計された他のウェアラブル技術のさらなる革新と販売が促進されるでしょう。 Apple Watch の広告ですでに示されているように、場合によっては、これらのテクノロジーが命を救う可能性があります。 たとえば、遠隔疾患管理、診断、一般的な健康情報のモバイル デバイスへの無線送信を可能にするために、皮膚に貼付されるスマート パッチの使用がますます増えていくでしょう。糖尿病患者が指を刺すことなく血糖値をチェックできるパッチなど、こうした機器の多くはすでに存在している。トレンド 2: 衛星および 5G ワイヤレスによって実現されるワイヤレス ブロードバンドの速度と可用性の向上により、世界中の個人ネットワークとビジネス ネットワークが劇的に拡大し、より多くのものが接続されます。
OneWeb や Starlink などの衛星は、地球の低軌道で動作する数千の巨大な小型衛星と、地球上のどこにでもインターネット サービスを提供するように設計された地上の受信機で構成されています。サーバーネットワーク。これらのシステムは、グローバルなブロードバンド アクセスを提供することで、大小を問わず個人や企業に、人々と接続された製品の大幅に拡大されたグローバル ネットワークへの広範なアクセスを提供します。
5G に代表されるこのレベルのヘルスケア接続の利点は、上記のウェアラブル テクノロジーが現在可能であるよりも早く効果を発揮できるように設計された、数十億ドル相当の新しいビジネスを生み出す可能性があります。これは、特に、健康関連テクノロジーの着用者が医療事故に遭遇した場合の緊急対応と迅速な診断の必要性に関して、医療に重要な改善をもたらすでしょう。 接続性が高いということは、医療専門家とのつながりが容易になること、または医療上の緊急事態が発生した場合に、緊急事態が発生したときにすぐに助けを得ることが容易になることも意味します。 5G には高速や低遅延などのさまざまなバリエーションがあり、HIPAA のすべてのガイドラインに準拠してパブリック ネットワークまたはプライベート ネットワークに導入できます。トレンド 3: ゲノミクス、CRISPR 遺伝子編集、mRNA、合成生物学の急速な発展。
合成生物学は、バイオテクノロジー、遺伝子工学、分子工学、コンピューターサイエンスを組み合わせて、人工生物学的システムを設計および構築する急速に成長している分野です。アプリケーションには、情報の処理、材料や構造の製造、エネルギーの生成、化学物質の操作、さらには食品の製造が含まれます。
CRISPR は、人間の疾患細胞モデルや遺伝子組み換え生物を作成して疾患をシミュレートし、遺伝子変異を修正するために使用できる革新的な遺伝子編集技術です。将来的には、特定の疾患を予防するために使用される可能性があります。新生児にも伝わります。 私たちは皆、記録的な速さで新型コロナウイルスワクチンの開発に成功し、現在では HIV やがんなどの病気と戦うために使用されている mRNA 技術の画期的な進歩を目撃してきました。
しかし、これらの医学的および生物学的画期的な進歩を開発するために必要とされる信じられないほどの量の研究は、関連する計算とプロセスのほとんどを処理できる人工知能およびその他のテクノロジーの進歩によって大幅に加速され、唯一の扉が開かれます。より革新的な発見を。トレンド 4: 人工知能の急速な発展により、外骨格テクノロジーが使用され、思考の強化と動作の強化が新たなレベルの応用に押し上げられます。
拡張テクノロジーは、人間の身体能力と認知能力を向上させることを目的としています。拡張マインド テクノロジーは、人間の思考と問題解決能力を強化するために、大規模なデータセットの AI 対応データ分析から得られるリアルタイムの実用的な洞察と知識をますます提供していきます。医療専門家は、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、問題をより迅速に解決するために、これをますます利用するようになるでしょう。
人間と人工知能は、最適なパフォーマンスを得るために互いを必要とする共生関係をますます築くでしょう。強化された動作テクノロジー 人体の機能を強化します。補聴器は 感覚増強の一例であり、義足は アクセサリ増強です。体重 95 ポンドの日本の看護師は、体重 200 ポンドの患者を持ち上げるために電動外骨格を装着しています。ベッドでは、機能強化デバイスを使用していました。
この種のテクノロジーは予防的な進歩でもあり、職場や私生活での怪我を防ぐことで個人を理学療法クリニックに行かせないようにします。一例として、ゼネラルモーターズの従業員は、車の組み立て中に腕、手、関節の問題を軽減するために動力付き外骨格を着用しています。すでに急速に進化しているテクノロジー主導のハードトレンドの加速のおかげで、遺伝子を含む私たちのすべての物理的な部分とシステムは、強化、強化、または保護することができます。
トレンド 5: 仮想会議ソフトウェアやサービスを使用したリモート勤務は今後も拡大し続けますが、多くの人がオフィスに戻り、対面での勤務がますます増えていくでしょう。コミュニケーションを改善し、コラボレーション、イノベーション、販売に新たに焦点を当てます。サポートされたリモートワークは、医療エコシステムの人的資源を活用する効果的な方法であることが証明されており、また新しい方法でもあります才能を維持し、惹きつけるために。仮想会議ソフトウェアとサービス
遠隔医療は、多くの人々が家から出ずに医師に相談したり、医学的な質問に答えてもらったりすることを可能にするだけでなく、医療行為の重要な要素を地域社会や遠隔地に持ち込む方法となっています。直接医師の診察を受けるために長距離を移動しなければならない地域も多くあります。
これは、今後は医師の診察にバーチャルでのみ出席するということではありません。多くの従業員がリモートワークとオフィスワークを組み合わせているため、雇用市場と同様にヘルスケアでも混合使用が出現する可能性があります。 私の予測では、私たちはその両方の世界に住むことになるでしょう。 Zoom、Teams、Skype などのリモート コミュニケーション サービスの使用方法、および仮想現実やメタバースとして知られるものの使用方法について飛躍的に考えることは、これらのテクノロジーを利用するすべての医療を意味します。あらゆる分野で革新的なブレークスルーの余地があるでしょう。 。コネクテッドデバイスが急増し、世界の相互接続が進むにつれ、さらに数百万人が医療に完全にアクセスできるようになるでしょう。 これらのトレンドを予測的な考え方で活用する私たちが何年も提唱してきたように、「厳しいトレンド」とは、将来必ず起こることです。これら 5 つのテクノロジー トレンドは、医療業界にさまざまな形で影響を与えており、それ自体が厳しいトレンドであり、業界の慣行を社内と顧客/患者向けの両方で変化させています。では、個人起業家または先進的なヘルスケア リーダーとして、これらの利点をどのように活用できますか?
これらのテクノロジーを使用して、どのような未解決の医療問題を解決できるでしょうか?こうしたテクノロジー主導のトレンドを利用して、まだ発生していない問題を、進歩を妨げる前に先制的に解決することはできるでしょうか? …どれも良い質問ですね。
現在、医療分野におけるデジタル変革はまだ初期段階にあり、将来のリーダーにとって大きなチャンスとなります。
将来を予測するには、「2022 年を形作るトップ テクノロジーのハード トレンド」をご覧ください: https://www.burrus.com/seethefuture
以上がヘルスケア業界に影響を与える 5 つのテクノロジー トレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
