人工知能と機械学習が医療の将来にどのような影響を与えるか

私たちの現代の医療システムは現在、パンデミック、生活習慣病の増加、世界の人口爆発によって悪化する大きな課題に直面しています。

良いニュースは、人工知能を使用してスマートなプロセスとワークフローを作成することで、医療をより安く、より効果的に、よりパーソナライズされ、より公平なものにすることができるということです。一部の専門家は、医療業界が第4次産業革命の大きな変化によって最も影響を受ける業界になるかもしれないと予測しています。

最近、Microsoft AI for Health and Life Sciences の Tom Lawry がヘルスケアの未来について語りました。彼の最も重要な洞察と予測の一部を以下に示します。

医療が直面している現在の課題

現在、世界のどの国よりも医療に多くの支出をしている米国を考えてみましょう。健康転帰は他のほとんどの先進国よりも低い。

さらに、臨床医の燃え尽き症候群は、特にパンデミック以降、大きな問題となっています。

また、世代を超えた人々は、自分のニーズに合わせてカスタマイズされた医療を望んでいます。トム・ローリー氏は、「ミレニアル世代は、夕食を注文するのと同じ場所、つまり自宅のソファでヘルスケアのアドバイスを受けられることを望んでいる。一方、団塊の世代のようなグループは、非常に異なるアプローチをとっている。彼らはプライマリケア提供者に重点を置く傾向がある」と語った。 ...そのため、私たちは、これらのシステムを使用して提供される画一的なケアから、世代ごとのケアから、データと人工知能を使用して実際に個別化するケアに移行することができます。そして、各世代の中でも、ミレニアル世代でも、 Z 世代など — 私たちは、彼らが自分の意思でケアにアクセスし、ケアを管理できるようにする能力を持っています。」

ヘルスケアにおける人工知能の大きな展望

良いニュースは、それが最も大きなものであるということです。医療機関は何らかの形の人工知能を使用し始めています。しかし、私たちは医療を改善するために人工知能を適用する方法を学ぶ初期段階にいます。

主な使用例の 1 つは、機械学習と人工知能を使用した予測です。組織は AI を使用して、緊急治療室の容積 (人員配置やトリアージをより適切に処理するため) から、乳がんの女性に最も効果的と思われる治療法の予測に至るまで、あらゆるものを予測しています。

医療チームはまた、自然言語処理を使用して、人間の放射線科医の作業を強化することで患者のスキャンの解釈を改善しています。

「放射線科医がスキャン画像を見るとき、通常は 1 つのことを探しているので、画像を作成します。しかし、多くの場合、背景には別のものが見られています。放射線科医の指示に従って、自然言語プロセスを使用して、以前は見落とされていた可能性のあるこれらの小さな問題をフォローアップするよう警告するため、これは将来の健康問題が発生する前に対処しようとする予防的なアプローチです。」医療における人工知能の最大の期待は、臨床ワークフローの変化によってもたらされます。人工知能は、臨床医やスタッフの作業を自動化または強化することで価値を付加できます。多くの反復的なタスクは完全に自動化され、医療専門家の仕事を改善し、患者の転帰を改善するためのツールとして人工知能を使用することもできます。

最も成功している医療組織は、機械学習と人工知能を使用してワークフローと手順を根本的に再考し、真にインテリジェントな医療システムを構築できるようになります。

医療における AI の約束をまだ果たせていない理由

なぜ医療システム全体で AI を効果的に活用していないのかと尋ねられたとき、彼は次のように答えました。

「重要なのは、リーダーが今日の AI の能力を理解し、それを応用して価値を付加する方法を見つけ出すことです。AI の価値はテクノロジーから生まれるのではなく、テクノロジーから生まれます。変化する臨床現場のプロセスから生まれます。人工知能は 1 つまたは 2 つの方法で価値を追加するだけです: 仕事のやり方を自動化するか、仕事のやり方を強化することによって価値を追加します。自動化とは、現在または将来、人間によって行われる非常に反復的なタスクが、しかし、今日の医療の最大の部分は拡張です…拡張のアイデアは、「どのようにして人間の背後に人工知能を置き、人間が関心を持っていることをより良くできるようにするか?」というものです。 「

「重要なのは、リーダーが今日の AI の機能を理解し、それを応用して価値を付加する方法を考えることです。AI の価値はテクノロジーから生まれるのではなく、臨床ワークフローや業務プロセスを変えることから生まれます。人工知能価値を追加するのは 1 つまたは 2 つの方法だけです: 仕事のやり方を自動化するか、仕事のやり方を強化することによって価値が追加されます。自動化とは、現在人間によって行われている反復性の高いタスクが、現在または将来、スマート マシンによって行われることを意味します。しかし、今日のヘルスケア ヘルスケアの最も重要な部分は、「どうすれば人間の背後に人工知能を配置し、人間が関心を持っている事柄をより良くできるようにするにはどうすればよいか?」という拡張のアイデアです。」

トムはこう言いました。ヘルスケア分野 上級リーダーは、AI がどのように機能するかを必ずしも理解する必要はありません。必要なのは、AI の力と、AI が人々により効率的かつ思いやりを持ってパーソナライズされたケアを提供するのにどのように役立つかを理解することだけです。

たとえば、シンガポール政府は現在、機械学習と深層アルゴリズムを使用して、前糖尿病の人々の健康管理を支援しています。政府は約500万人の国民のデータを収集して糖尿病予備群を特定し、健康管理と血糖値を下げるために何ができるかについて個人に合わせたヒントを毎日受け取るプログラムへのボランティアを募集している。この高度に個別化されたアドバイスは、参加者の前糖尿病から糖尿病への進行を遅らせることに非常に成功しました。

医療従事者が人工知能を恐れる理由はありません

人工知能は医療業界の多くの人の仕事に影響を与えるでしょうが、心配する必要はありません。すぐに機械が医療従事者に取って代わることはありません。 。

「人工知能が得意なのはパターン認識です」とトムは言いました。 「大量のデータをふるいにかけて、人間が見つけられないものや見つけるのに何年もかかるものを見つけるのが得意です。一方、人間は知性、常識、共感、創造性などすべてにおいて優れています。

将来のトレンドに適応し、医療システムに人工知能を統合できるようにするには、臨床医がこの新しいテクノロジーの力を認識し、次のことを理解する必要があります。世界は変わりつつあります。スマート ヘルスケア システムの構築は、仕事を引き継ぐことではなく、患者エクスペリエンスを向上させながら臨床医の仕事を向上させることです。

これは明らかに双方にとって有利な状況です。

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