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医療分野における人工知能の応用シナリオトップ 10

医療用人工知能とは何ですか?

医療用人工知能とは、医療サービスおよび医療サービスの管理または提供における人工知能の応用を指します。機械学習、大規模な非構造化データセット、高度なセンサー、自然言語処理、ロボティクスはすべて、ますます多くの医療分野で使用されています。

人工知能テクノロジーは、その広範な応用の見通しに加えて、患者データの一元化とデジタル化による悪用の可能性や、ナノ医療やユニバーサル生体認証 ID との関連の可能性など、重大な潜在的な問題ももたらします。一部の初期の AI アプリケーションでは公平性と偏見も懸念されていますが、このテクノロジーは医療の公平性も向上させる可能性があります。

医療分野における人工知能の導入は始まったばかりですが、ますます一般的になってきています。調査会社ガートナーは、世界のヘルスケアIT支出が2021年に1,400億米ドルに達し、企業は主要な支出として人工知能とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を挙げるだろうと予測している。

2020 年、医療費は米国経済全体 (約 4 兆 1,000 億ドル) の 20) (19.7%) 近くに達しました。そして、政府に対する詐欺は特に深刻です。

したがって、管理管理から医療用人工知能まで、医療用人工知能の潜在的価値は非常に大きいです。

2022 年のヘルスケアにおける人工知能のアプリケーションシナリオトップ 10

以下は、ヘルスケア AI のユースケースが現在開発および展開されている 10 の主要分野です。

(1) 医療管理

医療費全体の15～25％を管理費が占めるといわれています。管理を改善および簡素化するツールは、保険会社、支払者、プロバイダーにとって貴重です。

ただし、医療詐欺はさまざまなレベルで発生し、さまざまな当事者によって行われる可能性があるため、詐欺を特定して削減することが最も即効性のある利益をもたらす可能性があります。最悪の場合、詐欺により、保険会社が実施されなかったサービスの料金を請求されたり、外科医が高額の保険金と引き換えに不必要な手術を実施したりする可能性があります。保険会社は、欠陥のある機器や検査キットに対して、より多くの費用を支払う可能性もあります。

人工知能は、詐欺の発生を防ぐのに役立つツールです。銀行が異常な取引を検出するためにアルゴリズムをよく使用するのと同じように、健康保険会社も同様のことができます。

マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、アルゴリズムを活用した保険金請求の「インテリジェントな監査」を通じてコスト削減が達成できる可能性があることが判明しました。
米国政府のメディケアおよびメディケイドサービスセンターは、集約データベースのパターンを特定するために医療詐欺防止パートナーシップを結成しました。

(2) 公衆衛生

人工知能は公衆衛生部門全体に適用されています。

機械学習アルゴリズムは大規模な公衆衛生データセットに適用されており、米国疾病管理予防センター (CDC) は、新型コロナウイルス感染症の分析における人工知能の多くの例をまとめています。流行とその公衆衛生申請方法
自然言語処理は公衆衛生に応用されています。
集団分析と予測に使用される画像診断データがますます増えています。
消費者データサイエンスと行動に関する「プッシュ」テクノロジーを適用して、「正確な」またはパーソナライズされたプッシュを作成し、医療受診や医療コンプライアンスなどを促進します。

(3) 医学研究

病気を治療するための新薬の発見は複雑な場合があります。コンピューター支援による創薬は非常に複雑な分野です。
場合によっては、目的は既存の薬を再利用することです。最近の例では、人工知能が細胞の画像を分析して、神経変性疾患の患者にどの薬が最も効果的かを調べています。これらの治療に積極的に反応すると、ニューロンの形状が変化します。しかし、従来のコンピュータは遅すぎてこれらの違いを検出できません。
医薬品サプライヤーのバイエル社は、人工知能が医療データベースの情報を使用して仮想対照グループを作成することで臨床試験を強化できると考えています。彼らは、これらの研究をより安全で効果的なものにするために、他の AI 臨床試験アプリケーションも検討しています。

(4) 医学研修

人工知能は、医学生が教育の一部を受ける方法も変える可能性があります。

ある例では、AI 家庭教師が脳腫瘍の切除方法を学ぶ医学生を支援しました。このシステムは機械学習アルゴリズムを使用して生徒に安全で効果的なテクニックを教え、生徒のパフォーマンスを評価します。 AI システムを使用する人は、使用しない人に比べて 2.6 倍早くスキルを習得し、パフォーマンスが 36% 向上します。
米国と英国の医療機関も、仮想およびリモートトレーニングを促進するために AI ベースの患者サービスを導入しています。このアプローチは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによりグループでの集まりが阻害されている場合に特に役立ちます。人工知能は、苦しんでいる患者を慰めたり、メッセージを伝えたりするなど、さまざまなスキルの実践をサポートします。

(5) 医療専門家のサポート

人工知能は、次のような臨床現場の医療専門家をサポートするためにも使用されます。

人工知能は、専門家の採用において医療施設をサポートするために使用されるべきです。スタンフォード大学のパイロットプロジェクトでは、アルゴリズムを使用して、患者のリスクがICUでのケアを必要とするほど高いか、コード関連のイベントが発生しているか、または迅速な対応チームが必要かを判断します。これらのイベントの可能性を 6 ～ 18 時間以内に評価し、医師がより自信を持って判断できるようにします。
AI ベースのアプリケーションは、看護師をサポートするために開発されており、意思決定支援、患者のニーズを看護師に知らせるセンサー、現場での困難または危険な状況におけるロボット支援を提供します。

(6) 患者に直接サポートを提供する

人工知能は患者に直接サポートを提供するためにも使用されます:

病院は人工知能チャットボットを使用していますチェック患者が必要な情報をより早く入手できるように支援します。 Northwell Health の人工知能システムが患者とチャットしたとき、腫瘍学サービスを利用した患者のエンゲージメント率は 94% でした。このツールを試した臨床家は、このツールによって提供される治療の範囲が広がることに同意しています。チャットボットは患者の症状や回復状況などを確認できます。多くの人はテキストメッセージングに慣れているため、患者の受け入れが向上します。チャットボットは、患者が治療を受ける際に直面する可能性のある課題も軽減します。人々はこれらを使用して病院や診療所を見つけ、予約を取り、自分のニーズを説明できます。
患者の半数ほどが処方どおりに薬を服用していないと推定されています。しかし、人工知能は患者が時間通りに薬を服用できる可能性を高める可能性があります。一部のプラットフォームでは、スマートアルゴリズムを使用して、医療専門家がコンプライアンス問題について患者といつ連絡すべきか、どのチャネルを通じて連絡すべきかを推奨しています。薬のリマインダーチャットボットもあります。最近の例では、研究者たちが協力して人工知能を使用し、2 型糖尿病患者に最適な薬を見つけました。これらのアルゴリズムは、患者が同時に複数の薬を服用している場合でも、83% 以上の患者が適切な治療法を選択するのに役立ちました。

(7) 遠隔医療

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより渡航制限が生じて以来、バーチャル医師訪問の形での遠隔医療がますます一般的になってきました。これに加えて、AI は次のような他の形式の遠隔医療もサポートしています。

VirtuSense アプリは、AI によるリモート監視を予測し、患者の転倒につながる可能性のある高リスクの変化を医療提供者に警告します。
現在監視に人工知能を使用している一部の施設は、心臓病から糖尿病に至るまであらゆるものを検出するために人工知能に依存しています。病院はまた、このテクノロジーを使用して新型コロナウイルス感染症患者を監視しており、どの患者が在宅ケアを受けられるか、どの患者が入院が必要かを判断することが容易になっています。

(8) 診断

人工知能は、次のような医療センターの診断にも使用されています。

乳がんを検出するための人工知能システムスマートシステムは、現在の問題と、患者が今後数年間に病気を発症する可能性を検出できます。
医療における人工知能の応用によっては、精神疾患を検出することもできます。研究者らは、うつ病患者の声を聞いたり、ソーシャルメディアのメッセージをスキャンしたりして、うつ病患者を特定するように訓練されたアルゴリズムを使用した。

(9) 手術

人工知能は手術の問題を排除するものではありませんが、患者と外科医の転帰を改善しながらそれらを軽減する可能性があります。次の例はこれを示しています。

theatre と呼ばれるスタートアップは、最近シリーズ A 資金で 3,950 万ドルを調達しました。同社は、外科医が手術中に何が問題で何がうまくいっているのかを理解できるように設計された AI ビデオソリューションを持っています。その後、これらのビデオを研究して、将来的に改善を加えることができます。
医療における人工知能の応用には、手術室でますます一般的になっている手術ロボットが含まれます。多くは侵襲性が最小限であり、多くの場合、非ロボット介入よりも優れた結果が得られます。こうした人工知能の応用は、人間の外科的専門知識に取って代わるものではありません。ただし、外科医の補助者として機能し、手術が成功する可能性が高まります。

(10) 病院ケア

上記の診断ユースケースに加えて、臨床医は患者ケアのニーズに応え、医療用品を在庫し、商品を配送する必要もあります。人工知能を搭載した協働ロボットがこの負担を軽減し始めています。 Gartner によると、米国のサプライヤーの 50% が 2023 年までにロボットプロセスオートメーションに投資する予定です。病院におけるロボットによるプロセス自動化の例は次のとおりです。