人工知能は患者の治療とケアの経験をどのように改善できるでしょうか?

人口の高齢化と遠隔医療などの医療提供方法の台頭により、医療組織によって生成される非構造化データと構造化データの量が大幅に増加しています。この記事では、医療機関が人工知能、機械学習、データ分析を使用して、利用可能なデータ量の増加を活用し、患者の治療とケアのエクスペリエンスを向上させ、業務効率を向上させる方法を示すさまざまなユースケースを検討します。

ユースケース 1: 非構造化データの取得と分析

医療機関の非構造化データとは、臨床医の手書きの処方箋から患者のコールセンターのあらゆるコンテンツに至るまで、あらゆるものを指します。ログの。この情報の量は増加しており、このデータを取得して分析するための新しい方法が必要になっています。

これに関して、アバナードのグローバル データおよび人工知能センター オブ エクセレンスのシニア ディレクターであるトリプティ セティ氏は、Answer ALS 研究プロジェクトを使用して完了した研究の例を示しました。この例は、クラウド コンピューティング、機械学習、大量の患者データ、強力なインタラクティブ データ インフラストラクチャを活用して ALS の原因を特定することを目標として、ビッグ データと人工知能を活用して答えと治療法を見つけようとしている医療組織です。 . (ALS) の可能性のある治療法を特定します。

回答 ALS は、米国のジョンズ ホプキンス大学およびロバート パッカード ALS 研究センターとアバナードが共同で設立、運営する革新的な研究プロジェクトであり、1,000 人を超える ALS 患者がこのプロジェクトの研究に参加しています。このプロジェクトには、世界的な研究センター、業界をリードするテクノロジー企業、世界クラスの研究者が結集します。このグローバルなコラボレーションによって生成される大量の非構造化データは、課題を引き起こします。

研究者はどのようにしてこのデータを効果的に利用し、洞察を得ることができるでしょうか? 「私たちは、機械学習用の強力なインフラストラクチャを備えたクラウド コンピューティング モデルを活用して、これまで数日、数週間かかっていたリサーチ クエリを数時間で処理できる Azure ベースのデータ クエリ エンジンに似たものを作成しました。同時に研究者はより多くのデータをより迅速に分析し、それを基礎として使用して、ALS 患者の成功する治療法の開発を加速することができます。」

ユースケース 2: ヘルスケア サプライ チェーンでの人工知能と機械学習の活用

人工知能と機械学習は、患者の治療とケアを改善するという点で、医療の将来において重要な役割を果たします。これらの高度な分析手法は、特に新型コロナウイルス感染症のパンデミックによりサプライ チェーンの困難が悪化している時期に、医療機関が効率を向上させ、サプライ チェーンの課題などの問題に対処するのにも役立ちます。

大手医薬品卸売業者である Sethi Company は、エラーが発生しやすく信頼性の低い在庫追跡方法を改善するために Avanade と協力しました。以前は、重量計算センサーとして使用される RFID や Bluetooth テクノロジーなどの一般的な追跡テクノロジーは信頼性が低く扱いにくいため、Sethi の利益率の低下を引き起こしていました。

この課題を解決するために、共同チームは人工知能 (特にコンピューター ビジョンと後処理機械学習モデル) をエッジ コンピューター ノードに接続されたカメラと組み合わせ、カメラがリアルタイムで環境を継続的に監視および制御できるようにしています。在庫の変化を追跡して、医薬品卸売業者が利益率を高め、請求の精度を向上できるようにします。

ユースケース 3: 診断と治療のための高度な分析の活用

人工知能と機械学習の重要性と同様に、高度な分析は医療、特に治療の将来において重要な役割を果たすでしょう。たとえば、発見によりがん症例のレビューの精度が向上し、診断と治療が迅速化されます。

たとえば、がん患者が診断されたら、最適な治療計画を策定する必要があります。そのためには、さまざまな専門分野の医師ががんの症例を検討して話し合う必要がありますが、常に複数の医師のグループを集めることができるとは限りません。医師が一緒に行うのはとても簡単です。この課題に対処するために、スタッフのトレーニングを強化し、データ分析を使用して医師や看護師に洞察を提供する新しい共同ソリューションを有効にすることで、医師や看護師が治療法の発見に自らの洞察をより適切に取り組み、インプットできるようになります。 「この多様な知識を追加することで、患者が最高品質の治療とケアを受けられるようになり、病院も診断と治療時間を短縮できるため、満足度が向上します」と Sethi 氏は述べています。 「これらのユースケースを通じて、多くの場合患者の知らないうちに、また患者の治療とケアを中断することなく、治療とケアのエクスペリエンスを向上させるための取り組みが日々行われています。

#倫理的ジレンマの克服

AI 主導のアルゴリズムは、データを観察してそこから学習することによって、予測を行ったり、洞察を生成したりします。そのデータに偏りがあれば、結果にも偏りが生じます。この倫理的ジレンマと偏りを克服するには、より多様性のあるデータセットを蓄積する必要があり、また、人工知能や人工知能をトレーニングする必要もあります。すべてのデータ セグメントを分析するための機械学習アルゴリズム。

Sethi 氏は、モデルをトレーニングして、すべての表現されたデータ セグメントを確認し、データ内で過小評価されているグループのパフォーマンスを向上させることができると述べました。医師が説明可能で透明性のあるアルゴリズムを作成し、特定のデータセットが特定の洞察を生み出す理由を理解できるようにすることも重要です。

Sethi 氏は、これがより広範な疑問を引き起こすと考えています。なぜ医療機関は人工知能と機械学習を使用しているのでしょうか? 「予測された結果を受け入れますか? それとも、これらの洞察から学び、多様な集団における医療上の課題の根本原因を特定しますか?」

倫理的行動の一例として、アバナードは倫理的または責任のジレンマに対処することを目指しています。テクノロジー、デジタル倫理フレームワークを作成し、それを人工知能に適用します。このフレームワークは、データの整合性、プライバシー、バイアス、人間への影響などに焦点を当てた、責任ある AI のチェックリストを作成します。

ヘルスケアにおける人工知能の今後の展開

人工知能はますます仮想化されたオペレーティング環境へと加速し、ヘルスケアにおいて重要な役割を果たすことになります。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、仮想ケアへの移行が加速し、データの爆発的な増加につながりました。しかし、この成長に追いつくためには、人工知能、機械学習、データ分析を使用して洞察を収集し、有意義な変化を推進するために、さらに多くのことを行うことができます。

結論として、人工知能とビッグデータ分析は、より良い患者治療、効率の向上、より正確な治療法発見のための多くの機会を提供します。私たちは倫理、プライバシー、コンプライアンスを忘れることなく、これらの高度なテクノロジーを活用する必要があります。セックス。

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