医療における生成 AI の 9 つの用途

生成型人工知能 (AI) は、たとえば、医師やその他の医療提供者に医療データを分析し、患者をより正確に診断し、よりパーソナライズされた医療サービスを提供するためのツールを提供することにより、医療に変革をもたらす力となる可能性があります。治療計画。

# したがって、医療機関にとって、生成 AI が業界全体にもたらす可能性を理解し、それに備えることが重要です。

ヘルスケアにおける生成 AI の 9 つの用途を以下に示します。

診断とスクリーニング

ヘルスケアにおける AI を予測分析と組み合わせると、さまざまな病気の早期発見と診断に役立ち、それによって患者の症状を改善できます。結果。 AI は大規模なデータセットを分析し、システムに入力されたデータに基づいて病気を特定します。 Generative AI により、医師やその他の医療提供者はよりタイムリーで正確な診断を行い、患者の治療計画をより迅速に作成できるようになり、結果として患者のより良い転帰が得られます。

個別化医療

生成 AI アルゴリズムは、大量の医療データ セットを分析してパターンを発見し、結果を予測し、ケアと健康を向上させることができます。医療提供者は、これらの個別化医療テクノロジーを使用して、より多くの情報に基づいた治療計画をカスタマイズし、患者にフォローアップケアを提供することで、成功の可能性を高めることができます。生成 AI を使用すると、医療提供者は電子メールやテキストなどで患者とより簡単にコミュニケーションできるようになります。患者が処方箋や治療計画を遵守できるよう支援します。患者に個別化された医療を提供することは、より良い転帰をもたらすだけでなく、全体的な医療コストも削減できます。

登録者数の増加

医療における生成 AI は、役立つ情報とタイムリーなリマインダーを提供することで、特にオープン登録期間中に、より多くの人々が医療保険に加入することを奨励できます。たとえば、保険契約の変更や保険契約者が取るべき必要な手順に関する情報を提供することで、生成された AI は保険契約者の関与を高め、必要な手順をタイムリーに完了するよう促します。

さらに、生成 AI を使用すると、保険会社の医療チームがテキストを迅速に生成できるため、さまざまな消費者グループに合わせたさまざまなバージョンの保険契約を作成できます。たとえば、退職が近づいている従業員には、幼い子供がいる従業員とは異なる選択肢が必要になります。

創薬

生成 AI アルゴリズムは、臨床試験やその他のソースからのデータを分析して、新薬の潜在的な標的を特定し、どの化合物が最も効果的であるかを予測できます。これにより、新薬の開発が加速され、新しい治療法をより迅速かつ低コストで市場に投入できるようになります。

非構造化医療データを解釈する機能

電子医療記録、医療記録、X 線や MRI などの医療画像などの非構造化医療データは、分析プロセスにギャップを生み出します。 、構造化された形式に変換する必要があります。 Generative AI は、複数のソースから非構造化データを検出して分析し、それを構造化形式に変換して医療提供者に包括的な洞察を提供する機能を備えています。

予知メンテナンス

病院やその他の医療機関は、生成人工知能を使用して医療機器の故障の可能性を予測し、メンテナンスと修理を改善し、機器のダウンタイムを削減できます。

医療ロボット

病院は、AI を活用した医療ロボットを使用して、傷の縫合や医療データに基づいた外科手術に関する洞察の提供などの外科手術を支援します。医療機関は生成 AI を使用して、健康状態を解釈するロボットを訓練できます。

新しい研究アイデアの開発

ヘルスケアにおける生成 AI は、アイデアの研究にも使用できます。たとえば、ユーザーはヘルスケア分野で ChatGPT を活用し、質問して即座にアイデアを得たり、目的のトピックを入力するだけでアイデアを生成したりできます。たとえば、ユーザーは「どの薬が片頭痛を治す可能性が高いですか?」と質問するかもしれません。

医療ミスの回避

#​​## Generative AI には、文書作成中にエラーを修正し、スペル ミスを自動的に修正する機能があり、これにより電子処方が容易になり、システムに正しいデータが確実に入力されるようになります。

生成 AI の課題

医療分野で生成 AI を使用することには多くの利点がありますが、潜在的な欠点もいくつかあります。

たとえば、医療分野の生成 AI は、合成画像、ビデオ、音声の作成に使用されますが、生成されたコンテンツと実際のコンテンツを区別することが困難な場合が多く、生成人工知能は倫理的な問題につながる可能性があります。実際の医療データを操作する。

さらに、患者は生成 AI ツールを使用して質問し、コミュニケーションをとり、自分の病状についてさらに詳しく知ることができます。このため、AI が最新のデータに追いつくことが難しい場合があるため、生成された AI ツールのユーザーは、生成された情報の正確性と信頼性を確信する必要があります。患者に不正確な情報を提供すると、患者に誤解を与え、健康を害する可能性があります。

医療における生成 AI の使用は、機密の患者の医療データの保護と患者のプライバシーの保護についても疑問を引き起こします。また、誰かがこの医療データに不正にアクセスし、悪用する可能性もあります。

生成 AI アルゴリズムは、特にデータが提供する母集団を代表していない医療データに基づいてアルゴリズムがトレーニングされている場合、偏見や差別の影響を受けやすくなります。これは、対象集団に対する不正確な診断および/または治療計画につながる可能性があります。

さらに、不適切に使用すると、生成された人工知能アルゴリズムが誤ったまたは有害な医療上の決定を下す可能性があります。これらのアルゴリズムに依存しすぎる医療提供者は、自らの判断ができなくなる可能性があります。

画像、テキスト、音声などを生成できる機能により、ヘルスケアにおける生成 AI の使用は今後も増加し、患者と医療提供者のヘルスケアに対する見方が変わります。

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