人工知能はヘルスケアにさらに深く進出します

高騰するコスト、閉鎖された施設、キャパシティの問題、スタッフの燃え尽き症候群、スタッフ不足、多くの混乱 — 病んでいる業界のように聞こえます — そしてその業界はヘルスケアです。 人工知能は、病院や医療提供者が直面している問題のいくつかを解決するのに役立ちますか? 十分な速さではありませんが、それでも進歩しています。

ヘルスケア AI への関心は高いものの、「特に製薬、医療技術、病院など、それを最も必要としている組織では、経営幹部の文化的適応のレベルが遅れています」とキャップジェミニの最近のレポートは述べています。 この研究の著者は、問題はデータだと述べています。 Charlotte Pierron-Perlès が率いるレポートの共著者チームによると、「患者のケア経路を強化し、ケアの提供を改善することは、依然として組織の最重要課題です」。 しかし、キャップジェミニが調査した医療機関のうち、患者情報の可用性を優先しているのは約 3 分の 1 にすぎません。 2021年以降、大きな進展は見られません [the year of the previous study]」

良いニュースは、多くの医療提供者が AI の取り組みを強化していることです。 Baptist Health South Florida の CIO である Tony Ambrosie 氏は、次のように述べています。 「AI と機械学習は、利用可能な膨大な量のデータを理解する能力を強化します。」

機会が豊富にあるのは、「AI と ML を使用して、ヘルスケアへのアクセスに関する患者のエクスペリエンスを改善することです。つまり、ケアへのアクセスを改善し、有意義で実用的な健康データを提供することです」と Ambrozie 氏は続けます。 「消費者記録に基づくインテリジェントな状況ルーティングと、医療記録データの消耗品分析 (消費者と患者の健康管理を支援するもの) は、他の業界からの十分な経験があるという理由だけで、旅の次のステップであることは明らかです。」

もちろん、ヘルスケアは可動部品の巨大な集合体であり、物事を複雑にしています。 特に、AI と自動化が日常的で反復可能なタスクのギャップを埋めることができる場合は、混乱の機が熟しています。 「ヘルスケアは非常に複雑な分野であり、おそらく国内で最も規制の厳しいビジネスです。患者のケアの一部である単調で反復的な作業の膨大な量により、介護者は実行できません。ライセンスの最上位に位置し、患者にとって最も重要な作業に集中できます。AI は、これらのプロセスの多くを簡素化できます。」

患者のニーズを満たすために、AI はどのように進化を続けていますか? 「トランザクションケアのニーズだけでなく、患者の長期的な健康ニーズを真に理解するには、ゲノム、人口統計データ、病歴、環境要因、症状など、想像を絶するほど大量のデータを分析する必要があります」と Ambrozie 氏は言います。 現実的には、プロバイダーがこの分析を手動で実行することは不可能です。 AI と ML は、この膨大なデータの処理と分析を自動的に実行できるソリューションを独自に生み出すために進化しており、最終的な目標は、医師が患者の安全でパーソナライズされた治療経路を特定するのを支援することです。」

AI を進歩させるために必要な課題と変化は、技術的な考慮事項をはるかに超えています。 Pierron-Perlès 氏は共同執筆者の中で、「データと AI がヘルスケアに参入することで、私たちは深い文化的変化に取り組んでいますが、それは一夜にして起こるものではありません」と述べています。 「多くの組織は、魅力的な形式でリソースのデータと AI リテラシーを開発するために、独自の文化変容イニシアチブを開発しています。 AI は、技術的な考慮事項をはるかに超えています。」

あまりにも多くの AI がヘルスケアを非人間化することについて大きな懸念がありました。 しかし、慎重に検討して計画すれば、人間のケアを強化することが証明されるかもしれません。 「医療提供者を含む人々は、AI は冷静で、患者のことを考えずに計算すると想像しています」と Garg 氏は言います。 「実際、AI を活用したヘルスケア オペレーションの自動化により、臨床医やその他の人々は、患者のケアにすべての注意を集中することを妨げている単調な手作業から解放されます。 他の AI ベースの製品はイベントを予測できますが、最も影響力のある製品は、問題を解決し、最前線のユーザーによるアクションを促進するためにワークフローに組み込まれています。」

AI のおかげでヘルスケア システムに出現する新しいダイナミクスには、次のようなものがあります。

  • 患者中心性の向上: 利害関係者が患者とは何かをよりよく理解できるようになっただけではありません 本当 しかし、彼らは自分たちのニーズに対応する準備ができていると感じています」と、キャップジェミニのピエロン-ペルレスと彼女の共著者は述べています.
  • 容量のよりインテリジェントな活用。 「医療提供者と病院のキャパシティは限られており、ケアを求める高齢化社会によりますます負担が大きくなるでしょう」と Ambrose 氏は言います。 「したがって、医療提供者であろうと手術室などの施設であろうと、キャパシティを最大限に最適化することが不可欠です。 AI と ML を使用して需要をより適切に予測し、リソースの使用率を最適化することは、全体的に勢いを増しています。 そして、より多くのケアを迅速に行うことは、命を救うより良いケアです。」
  • 収入を増やすチャンス。 「AI を活用したケアの自動化は、スケジュールの改善を通じて手術室の使用を最大化することで、医療システムが外科手術の収益を増加させるのに役立ちます」と Garg 氏は示唆しています。 「退院プロセスの要素を自動化することで、病院は患者の平均滞在時間を短縮することもできます。 同時に、病院は Covid-19 パンデミックによって悪化した人員不足に苦しんでいます。 彼らはもはや手続き的なタスクに従事する体を持っておらず、プロバイダーを解放して最も重要な仕事を行う必要があります. AI を活用したケアの自動化により、これが可能になります。」
  • より実りある研究: キャップジェミニのチームは、「新興企業、大手製薬会社、および研究機関が研究開発の全体像を再構築しています」と述べています。 「時には量子を活用して、最も有望な医薬品候補をダウンセレクションするアプローチが増えています。 より効率的な医薬品開発の競争は、再検討されたプロセス、新しいデータ ソース、および患者と開業医の問題点に対処する付加価値のあるユース ケースをめぐって興奮を引き起こします。」

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