医療診断を改善する機械学習の可能性

Society to Improvement Diagnostic in Medicine によると、診断エラーは、最も一般的で、壊滅的で、費用のかかる医療エラーの一部です。 また、エラーは毎年 1,200 万人以上のアメリカ人に影響を及ぼし、関連するコストはおそらく 1,000 億ドルを超えると見積もっています。 正確な医学的診断は、患者ケアの重要な最初のステップであり、患者の全体的な健康状態を改善する可能性を大幅に高めます。

近年、人工知能 (AI) の一種である機械学習が、医療診断を改善するための強力なツールとして台頭してきました。 機械学習技術は、隠されている、または複雑なパターンを識別するように訓練されています。 たとえば、コンピューターに大量のデータを提供した後、機械学習はデータの構造とパターンを識別できます。 次に、それらのパターンを使用して問題への回答を予測したり、情報を比較のために有用なグループ (がん病変の類似画像など) に分類したりできます。 機械学習を使用して、X 線、超音波、磁気共鳴画像法 (MRI) の画像内の詳細など、隠れているか複雑なパターンを特定することもできます。

本日の WatchBlog の投稿では、機械学習を使用して医療診断に新しい機能を提供するという最近の取り組みと、この技術が広く使用される際に直面するいくつかの課題について取り上げます。

機械学習は医療診断にどのように影響するでしょうか?

まだ実装の初期段階ですが、機械学習には、より正確な診断結果を提供するだけでなく、時間とお金を節約し、最も重要なことに人命を救う可能性があります。

たとえば、機械学習は病気を早期に検出できます。 アメリカ人の 10 人に 6 人が、がんや心臓病などの慢性疾患を少なくとも 1 回は抱えています。 機械学習は、医療画像からのデータを使用して腫瘍を検出、測定、分析することで、がんの診断を支援することができます。 コンピューティング能力の利点を活用して、人間の医療専門家が単独で行うよりも迅速にデータと画像の分析を行うことで、機械学習はより短い時間でスクリーニングを完了することができます。 これにより、リスクの高い患者の紹介待ち時間が短縮され、人員不足やその他の課題に直面している診療所の負担が軽減されます。

機械学習技術は、ヒューマン エラーの原因となる状況を排除することで、診断の一貫性と精度を向上させることもできます。 たとえば、診断を行う人間の専門家は、疲労などの要因の影響を受け、データや画像の解釈が異なる場合があります。

機械学習は、医療へのアクセスを広げることもできます。 米国の一部の地域や人口では、医療専門家へのアクセスが制限されています。 この新しい技術は、特定のタスクを自動化する可能性があり、それによって臨床の作業負荷が軽減され、心臓の画像や分析などの複雑なタスクを非専門家が実行できるようになります。 これにより、医療専門家は、在宅ケアまたは小規模な臨床環境で人口のより多くのセグメントに到達し、より多くの患者にケアへのアクセスを提供できるようになります。

ヘルスケアにおける機械学習の普及率と、その使用を制限する要因は何ですか?

いくつかの機械学習技術が米国の医療専門家によって使用されており、ほとんどの技術は X 線や MRI などの画像からのデータに依存しています。 私たちの最近の研究では、特定のがん、糖尿病性網膜症、アルツハイマー病、心臓病、COVID-19 の 5 つの一般的な病気を診断するために機械学習がどのように使用されているかを調べました。 がんは、イメージングに依存する現在最も一般的なアプリケーションであり、機械学習は腫瘍と病変の検出、測定、分析に使用されていました。

研究者は医療診断における AI と機械学習の機能を拡張し続けていますが、これらの技術は一般に広く採用されておらず、より広範な使用を制限する多くの課題に直面しています。 たとえば、一部の医療提供者は、機械学習のパフォーマンスがさまざまな臨床環境でより広く証明されるまで、診療所で機械学習を使用することに消極的である可能性があります。 機械学習がワークフローにどのように適合し、ワークフローを強化するかについて、一部の医療専門家が精通していないこと、および規制のガイダンスと要件のギャップ、および実装と保守のコストも、その開発と使用を制限する可能性があります.

最近のレポートでは、これらの課題について詳しく説明し、議員が検討すべきいくつかの政策オプションを提供しています。 これらには、実世界のさまざまな設定で機械学習診断技術の評価を奨励または要求し、高品質の医療データへのアクセスを拡大し、開発者、プロバイダー、および規制当局間のコラボレーションを促進するポリシーが含まれます。 レポートをチェックして、医療診断における機械学習と AI の詳細をご覧ください。

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