人工知能は専門家の支援と患者ケアに推奨される処方箋です

翻訳者 | Cui Hao

査読者 | Sun Shujuan

冒頭

## 人工知能 (AI) はさまざまな業界を変革しました イノベーションは無限をもたらしますヘルスケア分野を含む力。医療専門家は機械学習 (ML) のアプリケーションの恩恵を受け、電子医療記録 (EHR) を処理し、診断と治療の能力を向上させることができます。 AI は医療における人間的要素の影響を排除するだけでなく、自動化と ML によって看護師や医師の生産性が向上し、より深い洞察が得られるため、より良い、より個別化されたケアを患者に提供するための時間を増やすことができます。

医療における人工知能の利点はこれに限定されず、医療文書の処理に関しては、人工知能の自動処理により反復的なタスクが軽減され、人的エラーが削減されます。同時に、人工知能は外科医の作業効率を向上させ、医療処置を迅速化するためにも使用され、患者が個別化された治療を体験し、治療プロセスを簡素化できるようになります。さらに、AI 主導の学習アルゴリズムにより画像診断が改善され、感染パターンが特定されています。

人工知能は医療に多くの利便性をもたらしますが、人工知能ソリューションはソフトウェア開発のコストとサポート プログラムの複雑さによって制限されます。さらに、医療専門家は、AI テクノロジーの解釈可能性の欠如や、最終的なソリューションのための感度分析の欠如についてよく不満を述べています。しかし幸いなことに、ノーコード AI ソリューションにより、AI 制御が医師の手に委ねられています。

人工知能は医療分野をどのように変えるか

人工知能は、特に管理の利便性において、多くの側面でケアの効率と質を向上させています。

米国の平均的な看護師は、平均して時間の 25% を監督および管理業務に費やしており、その多くは人工知能によって自動化できます。電子医療記録 (EHR) と自動監視システムの使用により、介護者の管理作業負荷が軽減され、患者のケアにより多くの時間を費やすことができるようになります。入院フォームへの記入、メモの作成、フォローアップ訪問のスケジュール設定などの反復的なタスクを自動化することにより、データ入力エラーを排除し、管理タスクを簡素化することもできます。 AI により管理業務は効率化されますが、看護師は依然として患者のケアを担当する必要があります。コード不要の AI プロセスなどのセルフサービス ツールが提供されれば、看護師は特定の管理手順に基づいて独自のワークフローを設計できます。

人工知能は、医療分野の業務を合理化するためにも使用されています。バーチャル看護師は患者に症状について尋ね、健康上の問題や投薬に関する情報を提供できます。これは、医師の診察の予約が取れない場合に患者を診察する効果的な方法にもなり得ます。さらに、機械学習技術とバイオセンシング技術を使用して患者データを取得することで、個別化された治療を効果的に実現できます。もちろん、人工知能は健康監視や患者の健康促進などの分野でも使用されています。

人工知能と機械学習は、大量のマシンデータを処理できます。ヘルスケア部門は現在、世界のデータの約 30% を生成しており、2025 年までに 36% の年間平均成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。人工知能は深層学習手法を適用して大規模な非構造化データセットを評価および正規化し、それによってこれらのデータを分析や臨床応用に使用できます。

人工知能は医療診断の精度も向上させます。たとえば、人工知能技術を使用すると、コンピューターを使用して MRI をスキャンし、腫瘍検出の精度を向上させることができます。スマート デバイスは、患者を監視し、不整脈の発生、治療の合併症、敗血症感染症などの問題の発生を特定するために、ICU や臨床現場にも導入されています。同時に、人工知能は医師の救助能力を高める上でも重要な役割を果たしており、この目的のために、人工知能は自動異常検出を提供し、結腸内視鏡検査中に高度な画像技術と高度な画像技術を使用してリアルタイムの結腸ポリープ検出を行うことができます。人工知能エンジン: マンモグラフィーで小さながん細胞を検出しますが、この技術が導入される前は、がん細胞は高密度の乳房組織によって隠蔽されることが多く、検出が困難でした。

創薬も、人工知能が大きな影響を与えている分野です。たとえば、製薬会社は人工知能を利用して、がんやその他の病気を治療するための新しい分子を設計しています。

医療における人工知能の使用の課題

人工知能は医療における新たな用途を模索し続けていますが、依然として次の課題に直面しています。

• データ ガバナンス – HIPAA などのプライバシー規制は患者データを保護するように設計されていますが、自動化されたアプリケーションの開発を妨げる可能性もあります。 AI が治療や EHR 管理に新たな応用を見出し続けるには、プライバシー法の影響を考慮する必要があります。
• 電子記録の最適化 - データは複数のデータベースに分散していることが多く、各種類のデータは独自のデータ構造を持っています。したがって、患者の治療をサポートするには、断片的な情報を一元化し、標準化する必要があります。
• データサイエンティストの不足 – 人工知能の専門家は引き続き不足しています。データサイエンティストの需要は高く、米国労働統計局は2030年までに需要が33%増加すると予測しています。

これらの課題に対処し、AI テクノロジーを最大限に活用するために、医療専門家はノーコード プラットフォームを使用して独自の AI ソリューションを構築しています。医療専門家にアプリケーション設計を担当させることで、行政と患者のニーズを満たし、規制要件に準拠する AI 主導のプロセスを簡単かつ迅速に作成できるようになります。

ノーコード AI の価値

ノーコード AI の適用が必要な状況は数多くあります。

AI は、データ入力、患者記録のメンテナンスまたはフォームへの記入。情報を他のデータ ソースと照合するためのデータ分類、データ抽出、データ検証など、データの取得と処理に人工知能がますます使用されています。

人工知能は複数のデータソースからの情報を統合して分析できるため、診断に有効です。たとえば、AI は症状と考えられる原因を照合できるため、医師は専門知識を超えた診断データを活用して誤診の可能性を減らすことができます。人工知能は、「もしも」のシナリオのシミュレーションを実行することで、病気の原因を特定するのに役立ちます。

機械学習では、アルゴリズムを学習することで結果を向上させることができます。トレーニング データと対話すると、追加の洞察が得られ、結果が向上します。機械学習アルゴリズムは診断と治療を支援し、患者プロファイルを作成します。人工知能により看護師や医師の作業効率が向上し、時間を節約できるため、病院の運営コストが削減されます。

医療分野での AI の使用が進むにつれて、医療専門家が独自のソリューションを設計するのを支援する、より多くのローコード/ノーコード ツールが登場することも予想されます。専門家に独自のアプリケーションの構築を任せるこの開発者に依存しないモデルは、AI を適用する最良の方法になります。

人工知能が医療のやり方を変えていることは明らかです。 AI と ML を使用して日常業務を自動化し、新しい診断および治療ソリューションを追加することで、医師や看護師の生産性が 2 倍になり、患者の治療や生活の改善という最も得意なことを行うための時間をより多く確保できるようになります。

翻訳者紹介

Cui Hao は、51CTO コミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャに 18 年の経験と、分散アーキテクチャに 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。

原題: 医師たちは人工知能が専門家の支援と患者ケアに最適な処方箋であることを発見 ,著者: アミール・アタイ

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