ヘルスケアにおける AI と ML の可能性を明らかにする

ヘルスケアでは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が患者ケア、診断、治療に徐々に大きな進歩をもたらしています。これらの最先端のテクノロジーは医療業界に革命をもたらし、精度、効率、個別化されたケアを向上させました。病気の早期発見、高精度医療、医用画像処理の進歩、仮想医療アシスタント、創薬などは、これらのテクノロジーが医療の実践をどのように再構築しているかを示す例です。

人工知能と機械学習が発展するにつれて、業界はさらなる変革的な進歩を経験し、世界中の医療従事者に力を与え、患者に利益をもたらすでしょう。これらのテクノロジーを責任を持って倫理的に導入することで、医療提供者と患者は協力して人工知能と機械学習の可能性を最大限に引き出し、医療の未来を形作ることができます。

世界的パンデミックからの教訓

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行はほとんど前触れもなく発生し、テクノロジーはコミュニケーション、診断、治療、データセキュリティ、疫学において重要な役割を果たしました。ファイザーは人工知能と機械学習を利用して致死性ウイルスに対する最初のワクチンを開発し、12か月以内に評価され緊急使用が承認された。今後、人工知能と機械学習により、臨床試験がより迅速かつ正確になり、将来の潜在的な流行に先手を打つことができるようになります。

7月、流行対策イノベーション連合（CEPI）は、新興ウイルスを特定するヒューストン・メソジスト研究所主導の組織に500万ドル近くを拠出した。 5月、米国食品医薬品局（FDA）は、医薬品の開発と製造におけるAI/MLの可能性について論じた2つの論文を発表した。 FDA によると、AI/ML は「関係者が治療法を開発、製造、使用、評価する方法を変える可能性を秘めています。最終的には、AI/ML は安全で効果的で高品質の治療法をより迅速に患者に提供するのに役立ちます。」

ヘルスケアの問題の予測

多くのヘルスケア企業は、顧客のヘルスケアを改善するためにこれらのテクノロジーを活用しています。ジョンズ・ホプキンス大学では、従来の方法よりも迅速に患者の敗血症のリスクを検出するために人工知能システムが使用されています。ジョンズ・ホプキンス大学マローン・センター・フォー・ヘルスケア・エンジニアリングの創設研究ディレクターであるスーチ・サリア氏は、「人工知能がベッドサイドで使用されるのはこれが初めてであり、何千人もの医療提供者によって使用されており、私たちは命が救われているのを目の当たりにしている」と語った。 ."

このテクノロジーは、最終的には医療以外にも直接応用できる可能性があります。たとえば、Apple Watch はすでに人の心拍数、血圧、着用者に不規則なリズムがあるかどうかを監視できます。人工知能/機械学習の進歩により、この時計は、心臓発作が起こったときに着用者に通知し、医師に連絡するか緊急治療室に行くように指示するように訓練することもできます。

さらに、チャットボットや仮想保健アシスタントはリアルタイムで患者を支援できるようになります。たとえば、発熱した子供に解熱薬を服用する必要があるかどうか、子供の症状が緊急治療室に行く必要があるかどうかを判断します。 AI/ML モデルを通じて作成されたデータセットは、臨床試験を通じて世界的パンデミックに対処し、効果的なワクチンを開発し、潜在的な患者の問題を予測し、より効果的な診断を提供し、患者ケアを改善する上で重要になります。

SET PARAMETERS

AI/ML モデルの魅力の 1 つは、自己更新し、自ら学習できることです。クラウド コンピューティング能力がある限り、提供するデータが増え、AI との対話が増えるほど、モデルはより速く正確な答えを得ることができます。

最初に、データ サイエンス エンジニアはデータ セットのパラメーターを医療提供者に提供する必要があります。たとえば、履歴データと電子医療記録 (EHR) からの情報を使用して、特定の健康状態を持つ人々向けのトレーニング モデルを作成できます。これらのモデルはどの薬を使用するかを決定し、仮想アシスタントがそれらの処方箋と薬を生成できます。

もちろん、これは、これらのトレーニングが、医療保険相互運用性と説明責任法 (HIPAA)、患者プライバシー影響評価 (PIA)、個人を特定できる情報 (PII) を省略しないでください。モデルをトレーニングするとき、エンジニアは患者の年齢、性別、職業、病状のみを入力するようにする必要があります。これは、医療提供者がエンジニアに提供する情報に HIPAA または PIA 情報が含まれていないことを確認する責任があることを意味します。

心配を和らげる

依然として心配している人がいるのは当然です。医療提供者にとっての最大の懸念の 1 つはプライバシーです。プロバイダーは、データが社内外に流出しないように、組織に固有のトレーニング モデルを作成することが重要です。もう 1 つの大きな問題は、データの精度です。したがって、企業はトレーニング モデルの作成に必要な時間を費やすことが奨励されるべきです。 AI が正確な結果を生成して検証するまでに 3 ～ 6 か月かかる場合がありますが、企業がこれらの正確な結果を定期的に確認し始めると、モデルの予測にさらに自信を持てるようになります。

未来は今です

この新しいテクノロジーを受けている患者にとって、そこには人間の要素があり、必要に応じて医師や看護師に相談できることを知りたいと思っています。医療従事者、医師、看護師、研究者は、医療に不可欠な要素です。ヘルスケア産業は人類に直接影響を与えます。そのため、看護師、医師、臨床研究者だけでなく、モデルを作成するデータ エンジニアをトレーニングして、人工知能と機械学習、および過去のデータの適切な使用方法についての基本的な理解を得ることが同様に重要です。

業界における人工知能と機械学習が、より良い医療において大幅な進歩をもたらす可能性は刺激的で革新的であり、臨床試験研究の実施時間を短縮し、潜在的な援助をより迅速に市場に届けることができます。遠隔地の国や地域への配信を可能にし、患者の病気の予測精度を向上させます。この急速に進化するテクノロジーを業界で受け入れることは、サプライヤーと実務者の両方にとって重要です。

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