人工知能は医療費を削減し、精密医療への治療を推進する可能性があります

Q: 人工知能 (AI) の予測可能性と、それが個別ケアにとって重要である理由について詳しく説明していただけますか?

ジョン・エドワーズ: 予測モデルは、一連のデータでトレーニングする必要があります。 また、データが非常に狭い場合、その予測が正しいかどうか、AI モデルが理にかなっているのかどうかを判断するのは非常に困難です。 ご存知のように、人口の約 3% しか臨床試験に参加していませんでした。 そのため、臨床試験はその性質上、薬物がテストされた少数の人々を対象としています.

それでも、私たちが薬を市場に出すと、そこにいるすべての人が治療を受け、全世界がその薬を使い始めます. しかし、そのグループのうち、臨床試験に参加することを許可するような特徴を持っていたのはわずか 3% でした。 このデータを調査し、データから駆動される AI モデルを作成することで得られる現実世界の証拠により、より幅広い人々、おそらく私たち全員をより代表するデータをより多く使用できるようになります。 より広範な研究にわたってより完全なデータセットを提供することにより [and] 収集できる毎日の証拠により、患者に投与する薬や、私たちが選択した治療による結果と結果の変動を引き起こしているものをよりよく理解できます.

Q: 医師や薬剤師はどのようにデータの承認を与えられ、どのように使用されますか?

ジョン・エドワーズ: 私たちが入ると、ほぼすべての訪問で承認を求められます (または、そのプロバイダーに私たちの情報に対する権利を与えることを示すいくつかの署名に署名するよう求められます)。ご存知のように、プライバシー技術による情報は、米国ではそう簡単には存在しません。 この担当医があなたの情報に対する権利を持っていることにあなたが署名すると、彼らはその情報を施設内で使用できるようになります。 情報が支払者の健康保険会社と共有された場合、彼らは支払いを管理できるように情報に対する権利を有します。 奇妙なことに、保険会社は私のデータ コレクションに対して、各医師よりも多くの権利を持っています。なぜなら、私の医者は、私のデータ コレクション全体ではなく、治療中に収集したデータに対する権利しか持っていないからです。

ジョン・エドワーズ: コストを下げる必要があります。 医療提供者、薬局の製品、または効果が証明されている診断製品を人々に適切に利用してもらうために私たちができることはすべて、信念です。それが最善の道であり、費用が最も効果的です。

その道を外れ、効果のないことをしていると、有害な結果をもたらします。 人々の状態に合わせて最善のケアを提供していないため、総コストが増加します。 つまり、より多くの薬が必要になったり、より多くの医師に診てもらう必要があるために利用率が上がる人もいれば、それほど頻繁に受診する必要のないプロトコルに従うことに抵抗を感じない人もいるということです。

彼らの危険因子はそこにないので、彼らは予防薬の医師に非常に多く見られるか、以前に発見されて関連付けられたバイオマーカーに基づいて、彼らのような人には効かない薬を服用している可能性があります.人々の結果(そしてあなたは同じバイオマーカーを持っています)。

精密医療への一歩を踏み出します。 薬物について生み出されている知識と医師による薬物の実践との間のギャップを埋め始めるので、彼らはよりよく理解できるようになります.

Q: AI はどのようにして乳がんなどの症状の治療を個別化するのでしょうか?

ジョン・エドワーズ生涯にわたる放射線は測定されません。 そして、X線や食事からのさまざまな物を通して、ますます多くの放射線を浴びると、放射線のより大きなリスクと副作用を負うことになります. がんになった後、乳房について理解する [and] 腫瘍の位置、乳房の密度、および留置場所によって、患者の乳房に放射線を照射する方法が決定されます。

それでも、これらの決定は、私たちが治療しているすべての乳がんの一連の証拠から学習しているAIモデルを通じて実行されていません. それはその腫瘍学者と放射線療法士によって個別に行われます. だから、私たちはもっとうまくやることができます。 意思決定科学のためのより完全なデータを提供して、その機能を適用することができます。 対処するためのツールが用意されています。 これらのタイプのソリューションを喜んで構築する必要があります。 私たちとは異なる方法で問題に取り組みます [before].

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