機械学習がインドの医療業界の変化を推進

医療産業は、インドの経済システムにおいて最大の産業の 1 つになりました。 NITIAyog のレポートによると、インドの医療産業の年間複利成長率は 2016 年以来 22% に達し、数百万の雇用を創出しており、将来的にはさらに増加するとのことです。臨床リソースが不足し、医療配分に深刻な不均衡がある国が、どのようにしてこれほど高い発展率を達成しているのでしょうか? 機械学習が重要な要素です。

問題の解決策: 生データが多すぎ、実際の洞察が少なすぎる

医療環境には、臨床医のメモ、医療機器、研究室などからの大量の複雑なデータが溢れています。さまざまな遠隔患者用ウェアラブルがストレスを増大させています。電子医療記録は情報のデジタル化を促進するのに役立ちますが、その主な使命は、フロントエンドの管理作業負荷を軽減したり、一目でわかる意思決定のサポートを提供したりすることではありません。

入ってくるすべてのデータは、迅速に洞察を取得し、ケア提供を改善するための適切な措置を講じることができる場合に貴重です。機械学習は、特に明確なパターンを持つデジタル化されたデータ セットの場合にこれを可能にします。機械学習は、さまざまなソースからデータを収集するだけでなく、このデータを統合し、医師、看護師、その他の医療チームのメンバーが実行できるタスクを実行することもできます。生の生理学的情報、行動情報、および画像情報を迅速に洞察するためには、複雑な計算が必要でした。

手動タスクの自動化

機械学習は、アルゴリズムを活用して洞察を得ることで、外科医、放射線科医、病理医の作業負荷を軽減します。医療チームの実際の作業方法に基づいて設計された自動ワークフローは、相互間の情報共有とコラボレーションを簡素化するためによく使用されます。典型的なアプリケーションには次のようなものがあります。

• 広く入手可能なデータセットを利用した画像解析。
• ICU または手術室で正確な患者モニタリングを実行します。
• 心拍数や活動レベルなどを追跡するウェアラブル デバイスを使用したリアルタイムの遠隔患者モニタリング。
• 臨床事務処理などの面倒な管理タスクを簡素化します。

強力な予測能力

これまで、特定の患者に対して取るべき次のステップを正確に予測分析するには、データ収集の負担と計算が次の 2 つの障害に直面することがよくありました。難しい。機械学習を使用すると、データ収集の速度と計算の複雑さは、人間が手動で実行できる作業量に依存しなくなります。人々は強力なアルゴリズムを使用して、各患者の特定の状態に基づいて治療の決定を調整することができるため、より良い結果が得られます。

デジタル変革: 次は何ですか

インドは、医療分野における刺激的なデジタル変革に向けた準備を整えています。自動化や自然言語処理などの他の AI テクノロジーを含む、機械学習やその他の革新的なテクノロジーの普及が急速に進んでおり、5G が目前に迫っています。現在、インドでは新興企業だけでなく既存の医療技術企業を含む活気に満ちたエコシステムが台頭しており、新たな役割を果たす人口が増加しており、医療提供者は技術的アプローチについて多くの認識を持っており、少ない人員でより多くのことができるようになっています。国民は、医療サービス提供能力の進化に対する政府の投資を支持しています。

政府の使命は医療インフラの変革です

2020年以降、新型コロナウイルス感染症のパンデミックのため、インド政府はインドの医療インフラへの投資に注力しており、インド政府は多くのテクノロジー企業も生み出してきました。医療分野に進出して革新し、インドの医療施設の改善に貢献することができます。デジタル・インディア・イニシアチブのもと、インド政府は最近、インドのデジタル・ヘルス・エコシステムの構築を目的としたアユシュマン・バーラト・ヘルス・ミッション（ABDM）プログラムの立ち上げを発表した。このプログラムは、国民とその家族がデジタルでアクセスして共有できるデジタル健康記録を作成することに重点を置いています。このプログラムでは、国民は個人を特定し、身元を確認し、インフォームド・コンセントを得て複数のシステムや関係者に健康記録を渡す唯一の方法として、ランダムに生成された 14 桁の番号を受け取ります。さらに、包括性は ABDM イニシアチブの重要な原則の 1 つであり、ABDM によって作成されたデジタル ヘルス エコシステムは、一次、二次、三次医療システムの継続性をシームレスな方法でサポートし、遠隔医療などのさまざまな技術的介入によるケアの提供を支援します。特に僻地や農村地域における医療サービス。

インド政府によるデジタル ヘルスケア インフラの強化の推進により、インドのデジタル ヘルスケア スタートアップは幅広いソリューションを提供しており、インドのヘルスケア エコシステムのスタートアップは、特定の疾患、治療分野、地域、製品の種類、サービスやビジネスをはるかに超えています。モデル。インドでは、医療サービスを国民が手頃な価格で利用できるようにすることが依然として緊急の課題であり、これに関連して国民はデジタル医療産業の発展から大きな恩恵を受けることになります。 ABDM は、インドの医療システムを統合し、業界のイノベーションを促進する独自の戦略です。政府とイノベーターの両方が公共の利益を懸念していることを考えると、デジタルヘルスが法的な観点からどのように見られるかはまだわかりません。まだまだ道のりは長いものの、人工知能と機械学習のテクノロジーはこの 1 年でインドで足場を築き、この業界の将来は有望であると予想されています。

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