デジタルヘルスに対する人工知能の影響: 第 5 次産業革命

長年にわたり、人工知能に関する議論は、私たちの生活や働き方に革命をもたらす可能性に焦点を当ててきました。デジタルヘルスではそれが実現しつつあり、AIは現在、患者と医師の関わり、教育や臨床試験の設計など、幅広い用途に応用されています。

しかし、そのパラメーターとガバナンスは依然として人間の意思決定に基づいており、その使用に関する現在の理解には限界があるため、このテクノロジーには固有のバイアスなどの課題があります。 AI ツールは倫理的かつ責任を持って開発される必要がありますが、その潜在的な利点を考慮すると、そのような投資は価値があります。

人工知能は、電気や蒸気機関が工業化を変革したのと同じように、社会、ひいては医療を変革する可能性を秘めています。

人工知能の定義

人工知能は、その用語のさまざまな分野や機能を理解せずに誤解され、無計画に使用されることがよくあります。つまり、人工知能は、人間のように考える機械の能力を近似、自動化、強化、最適化するために、人間の知能についての理解に基づいて構築された本質的にコンピューター モデルであるイノベーションの新興分野の集合体です。

これは、ユーザーが何も考えずに単純に適用できる単一のツールではありません。人工知能には、自然言語処理、機械学習、深層学習、マシン ビジョンなど、さまざまな種類があり、その用途は特定のアプリケーションによって異なります。

臨床試験における人工知能の応用

臨床試験における人工知能の最も有望なユースケースは、予測分析と、以前の試験からのデータを分析して、臨床試験の用途を決定することです。一部の試験を他の試験よりも成功させる要因。これらの要因を理解することで、研究者は試験結果を改善できる介入に焦点を当てることができます。人工知能を使用してトライアルの仮想バージョン、つまりデジタル ツインを作成し、さまざまなシナリオをシミュレートし、実際のトライアルに実装する前に変更の潜在的な影響をテストできます。これは、コストのかかるエラーのリスクを最小限に抑え、試験結果を最適化するのに役立ちます。

つまり、人工知能により研究者は臨床試験をより効率的かつ効果的に行うことができ、最終的には患者の転帰の改善につながる可能性があります。

ヘルスケアにおける人工知能

デジタル ヘルスケアの分野では、科学プラットフォームの構築や生成 AI の使用など、AI ツールをさまざまなタスクに適応させることができます。コンテンツ。

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理は、データ分析を民主化し、市場で製品を最適な位置に配置する方法についての洞察を得るのに役立ちます。 AI ツールは関連コンテンツの完全なコーパスを数分で取得して分析できますが、人間が完了するには数か月から数年かかる場合もあり、ホワイト スペースや競合他社に関するデータが提供されます。

これにより、チームは「意思決定時間」を短縮し、より多くの情報に基づいた選択を行うことができます。

実世界の証拠と人工知能

機械学習と自然言語処理テクノロジーを使用することで、企業は大量の医療記録やその他のデータを取り込んで分析することもできます。ソーシャル メディアの投稿を利用してパターンを特定し、患者の転帰を予測します。これにより、医療提供者は治療や介入をより効果的かつ効率的に行うことができ、命を救い、医療費を削減できる可能性があります。これは、人工知能を使用して人間の意思決定を強化し、医療成果を向上させることができる良い例です。

すべての新興テクノロジーと同様、人工知能テクノロジーの潜在的な可能性と落とし穴を評価することが重要です。

製薬企業およびバイオテクノロジー企業とその戦略的パートナーは、AI テクノロジーの潜在的なメリットとリスクを慎重に評価し、現実世界のアプリケーションを使用して試験を実施して洞察を得て、これらのテクノロジーが自社のエコシステムにどのように適合するかを判断する必要があります。

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