患者が人工知能からどのように利益を得ることができるか

現在、問題解決に役立つデータの分析や解釈など、これまで人間が行っていたタスクを実行する高度なマシンが開発されています。

機械学習 (ML) は多くの業界で広く使用されていますが、医療における人工知能 (AI) の使用と応用はまだ比較的新しいです。人工知能が学術界や研究所から病院に進出するのを目にしたのはつい最近のことです。人工知能は、リスクを評価し、情報に基づいた診断を行い、正確な外科手術を実行するために使用されます。今日、人工知能は、ヘルスケア、手術の優先順位付け、創薬、生存分析など、あらゆる種類の医療専門分野やサービスで使用されています。

人工知能が医療に大きなメリットをもたらしている主な分野には、次のようなものがあります。

公衆衛生とビッグ データ

AI は、医療機関によって収集されたビッグ データの分析に優れ、データを迅速かつ正確に分析できます。これらのデータは、事前のリスク評価を可能にし、公衆衛生上のギャップを埋め、行動、遺伝、環境要因が集団の健康にどのように影響するかを説明します。

この情報を診断データと組み合わせることで、人工知能は患者の治療計画への包括的なアプローチを提供します。

人口研究における人工知能の最も重要な利点の 1 つは、遺伝的、行動的、社会的要因に基づいて、リスクにさらされている人口を予測できることです。公衆衛生におけるその可能性は非常に大きく、現在、医療機関はより個別化されたデータ主導型のケアを患者に提供し、転帰の改善に役立てるために活用されています。

臨床上の意思決定

医学では、あらゆる病気の鑑別診断が複雑です。鑑別診断 明確な診断を得るには、時間、労力、費用がかかります。人工知能はこのプロセスを大幅に簡素化します。機械学習アルゴリズムにより、従来の方法よりも迅速かつ正確に最終診断を行うことができます。同時に、臨床診断における人工知能の使用により、人間による診断エラーが減少し、重篤な疾患のより迅速な治療が可能になります。

人工知能ツールは、大量の患者の臨床データを分類できるため、タイムリーな診断と早期治療に非常に役立ちます。特に、自動機械学習 (AML) の使用は、データ分析プロセスの自動化に大きく貢献しました。 AML は、自動化されたアルゴリズム選択、結果の視覚化、および改善された解釈を使用します。データ分析により、意思決定をより正確に導き、臨床医の意思決定プロセスを改善できます。これにより、診断と治療が改善され、患者の生存率と死亡率に影響を与える可能性があります。

人工知能支援手術

人工知能が際立っているもう 1 つの分野は、ロボット手術への応用です。エレクトロニクスの進歩により、繊細な手術を行えるロボットが開発されました。外科医は引き続きロボットを制御しますが、ロボットは顕微解剖を実行し、人間の手では不可能な繊細な空間にアクセスできます。

ロボットのアームは正確な動きをしており、脳や心臓に対する複雑な操作を高い精度で実行できます。これにより、失血や合併症のリスクが軽減されることが証明されています。さらに、ロボット手術からのすべてのデータを保存して、外科医の学習とトレーニングを促進することができます。

バランスの取れた医療リソース

遠隔地に住む人々は、専門医を見つけるのが難しいことがよくあります。待ち時間が長くなる可能性があり、人々は大都市まで移動しなければなりません。これは患者にとって不便であるだけでなく、費用もかかります。

人工知能を使用すると、プライマリケアの医師は、都市部に住んでいるか田舎に住んでいるかに関係なく、あらゆる種類の病気について患者を評価できます。たとえば、AI ロボットは目の病気を検査し、治療法を推奨する専門家に画像を送信できます。診断が迅速ですぐに治療を開始できるため、これは患者にとって非常に有益です。

地方で人工知能を使用することで、プライマリケアの医師は、緊急の治療が必要な患者と効果的に管理できる患者を効果的にトリアージできるようになります。

リソースに乏しい環境では、胸部 X 線、CT スキャン、PET スキャン、磁気共鳴画像法 (MRI) などの画像検査を解釈する際に、人工知能が診断を支援します。プライマリケアの医師は、専門の放射線科医からの読影を得るために数日または数週間待つ必要はありません。人工知能は現場でこれらの画像を非常に正確に解釈できます。これは患者にとって、診断結果を待つ必要がなくなり、時間を節約できることを意味します。

要約すると、農村地域で AI デジタル インフラストラクチャを開発することで、これらの地域の人々が最先端の医療診断と迅速なケアにアクセスできるようになります。

効率の最適化

医療組織は、数千人、場合によっては数万人の患者、大量の患者データ、相互接続された広範なプロセスとシステムを抱える複雑な組織です。これにより効率が低下することが多く、患者の待ち時間が長くなり、場合によっては予約が遅れたり、予約に間に合わなかったりすることもあります。

データによると、人工知能は電子医療記録内の大量の患者データを迅速に変換し、患者が取り残されたり、予約を逃したりすることがないようにします。さらに、AI は利用可能なリソースに基づいてサービスに優先順位を付け、ワークフローを最適化することで収益サイクルのパフォーマンスを向上させることができます。

ヘルスケア分野における人工知能は、医療機関の内外で大きな役割を果たしています

ヘルスケア分野における人工知能の可能性は、医療機関の内外を問わず、非常に大きくなっています。病院は継続的な財政的課題に直面しています。人工知能は、業務の非効率性、コストの上昇、医療従事者の不足を補うのに役立ちます。人工知能などのテクノロジーは、患者の転帰を改善しながら、医薬品へのアクセスと提供を改善するのに役立ちます。

人工知能があらゆるレベルの医療に流入し続けるにつれて、膨大な量の医療データが適切に抽出され分析されるようになりました。 AI によって読み取られたデータは、複雑な病気の原因についてのより深い洞察を提供します。臨床医は AI を利用して状態を特定し、効果的な治療戦略を決定するためのガイダンスの恩恵を受けることができます。

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