人工知能が患者を遠隔監視することで医療の質をどのように改善できるか
2019 年のコロナウイルスは世界に大混乱をもたらしましたが、対面診療に代わる安全な代替手段として遠隔医療の導入も加速しました。過去 2 年間で足場を築いた遠隔医療の分野の 1 つは、遠隔モニタリングです。
遠隔患者モニタリングとは何か、また人工知能がどのように世界を再び救うことができるのかを見てみましょう。
リモート患者モニタリングの基本
リモート患者モニタリングは、テクノロジーを使用して従来の診療所や病院の環境の外で患者データを収集する医療業界の成長分野です。さまざまな患者データを収集します。バイタルサイン、活動レベルなどが含まれます。
レポートによると、世界の遠隔モニタリング患者機器市場は、2028 年までに 1,010 億米ドルを超えると予想されています。糖尿病、心血管疾患などの慢性疾患の有病率の増加が市場を牽引しています。
患者の遠隔モニタリングの利点
患者の遠隔モニタリングは、直接モニタリングできない個人またはグループをモニタリングする効果的な方法です。場合によっては、遠隔監視を使用して、血圧や脈拍などの人のバイタルサインを追跡することができます。遠隔患者モニタリングは、低体温症や継続的な注意が必要なその他の病状のリスクがある患者をモニタリングするためにも使用できます。
コスト削減
RPM ソリューションのコスト削減の可能性は非常に大きくなります。その結果、医療専門家の 69% が、RPM を全体コストの最大の削減要因としてランク付けしています。
遠隔モニタリングにより、患者は治療を受ける病院や診療所に時間とお金を費やすことなく、専門的な診断を受けることができます。さらに、遠隔療法は次のような効果をもたらします。
## ● 患者との時間を最適化する: データはすでに利用可能なため、日常的なバイタル情報や質問を受ける必要はありません。#● RPM ソリューションのアクセシビリティの向上により、コミュニケーションが改善されました。
患者の安全性の向上
感染症の流行中、病院は感染症の蔓延の中心地となります。したがって、オンラインで予約することが、専門的な相談を受けるための最も安全なオプションの 1 つになります。患者の遠隔監視を通じて、医師や看護師は自宅で患者を監視できるため、病院内での感染を防ぐことができます。
ケアの質
リモートモニタリングは、看護師や医師が患者を直接訪問することなく患者のバイタルサインを監視できるため、ケアの質の向上にも役立ちます。この情報があれば、慢性疾患を持つ患者をより頻繁に監視できるため、より適切な治療を受けることができます。
患者の転帰の改善
医師と看護師は 24 時間データを監視できるため、治療遵守が向上する可能性が高まります。患者はより自律的に生活し、治療にもっと関与できるようになります。
医療へのアクセシビリティの向上
最後に、遠隔患者モニタリングにより、従来の医療に伴う不平等が軽減されます。オンライン監視ソリューションは、地方に住む人々に遠隔相談やフォローアップ サービスを提供することもできます。
RPM システムの仕組み
市場には多数の RPM システムがあり、さまざまな形やサイズがあります。 RPM システムにはスタンドアロン デバイスもあれば、既存の電子医療記録に統合されているシステムもあります。しかし、すべての RPM システムに共通しているのは、患者が生成した健康データを収集し、そのデータをモニタリングのために医療提供者に送信できることです。
RPM ソリューションは、以下に組み込むことができる在宅医療遠隔医療機能を提供します。
● パッチ、血糖濃度、パルスオキシメーターなどのスタンドアロンの医療測定デバイス。
# 埋め込み型デバイス (心臓埋め込み型電子機器など)。
## ● デジタル プラットフォームにより、患者の継続的な監視と遠隔医療を含む 24 時間のサポートが可能になります。 通常、RPM ソリューションはクラウドに接続し、準拠したデータ共有と患者データへのシームレスなアクセスを可能にします。 患者のバイタルサインを RPM ソフトウェアから医療提供者に転送するための段階的なプロセスを次に示します。 # システムが認証できるように、患者はシステムに登録されます。特定のデバイス。 # システムは、医療機器を介したモニタリングとデータ収集を初期化します。 # デバイスはデータを収集し、RPM サーバーまたはクラウドに送信します。 # アルゴリズムが患者データを分析し、システムがレポートと視覚化を生成します。 医師は視覚化にアクセスし、治療コースの調整、治療計画の変更、その他その後のアクションなど、対応するアクションに従います。 人工知能が遠隔医療にどのように役立つか人工知能が医療に与える大きな影響は、人工知能市場の成長につながりました。 2030 年までに、ヘルスケア市場における人工知能の価値は 1,870 億ドルを超えると予想されています。人工知能の可能性は遠隔医療や遠隔監視にも反映されています。したがって、AI 主導のテクノロジーにより、RPM ソリューションは単純なデータ アグリゲーターから高度なデータ分析プラットフォームに変わりました。 RPM プラットフォームを分析と組み合わせることで、医師は患者データを臨床ワークフローに統合し、正確な予測を生成し、危険にさらされている個々の患者にフラグを立てることができます。
その結果、AI はプロアクティブなケアと、よりパーソナライズされたデータ駆動型の治療を可能にすることができます。それでは、機械学習はどこに当てはまるのでしょうか?
診断
データによると、糖尿病性網膜症の遠隔健康モニタリングにより、患者の来院回数が約 14,000 分の 1 に減少しました。スクリーニング段階に人工知能を追加すれば、来院数と患者の待ち時間はさらに減少すると予想されます。
したがって、機械学習分類アルゴリズムは、RPM ソリューション内の患者データを分析し、特定の病気のリスクがある患者にフラグを立てることができます。患者は医療画像を安全なサーバーにアップロードすることもでき、AI ベースの画像認識により専門家の助けがなくても異常を発見できます。
治療オプション
人工知能は精密医療にも役立つことが証明されています。 AI を活用したシステムは、患者の医療画像を、認定された専門家によって作成された高品質の治療オプションのデータベースと比較します。次に、これらの洞察を個人の健康データと組み合わせて、個別の治療計画を生成します。
IBM によると、エキスパート システムは、治療に対する同様の反応に基づいて患者をグループ化し、最適な治療オプションを生成することもできます。
患者エンゲージメント
患者の服薬遵守や時間通りの予約を維持することは、患者を遠隔監視する人工知能のもう 1 つの責任です。ソフトウェア データを分析することで、AI を使用して、予定のリマインダーやフォローアップ アクションなどのアクション アイテムを生成できます。人工知能と自然言語処理テクノロジーを活用したチャットボットは、コミュニケーションの自動化と医療へのアクセスの向上に不可欠です。
慢性疾患管理
慢性疾患管理の複雑さは、医療業界にとって常に未知の領域でした。ただし、AI は患者データから糖尿病、がん、腎臓病などの慢性疾患の初期兆候を特定することで、これらの疾患を予防できます。したがって、このアルゴリズムは、慢性腎臓病の患者を段階および急性腎損傷の有無によって識別できます。
人工知能と遠隔患者モニタリングはまさに天の組み合わせです。
遠隔患者モニタリングは従来の医療システムの待望の反復であり、専門的な診断と治療をすべての人が利用できるようになります。人工知能は徐々に RPM ソフトウェアに導入され、データ処理能力を強化し、オフライン治療を補完する実行可能なツールに変わりつつあります。人工知能は、病気の診断、個別化された治療、病気の予防の効率をサポートし、患者の転帰と予防的な治療を改善します。
以上が人工知能が患者を遠隔監視することで医療の質をどのように改善できるかの詳細内容です。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

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

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