Industry Insights の今号では、患者の治療と手術における人工知能の応用、予防ツールとしての人工知能、大規模病院が現在人工知能をどのように使用しているかに焦点を当てて、医療業界における人工知能の応用について理解することができます。未来のスマート医療の時代が静かに到来しています。
患者ケアと施設運営における人工知能の応用
人工知能は医療の未来に革命をもたらすと期待されています。人工知能が医療専門家の仕事や病院システムに統合されるにつれて、患者の転帰と病院の運営効率は劇的に変化すると予想されます。
治療効果の向上
医療スタッフは、患者の診察、臨床検査結果、画像スキャン、その他の方法を通じて、患者の治療に関して毎日数十の重要な決定を下す必要があります。将来的には、このデータをスキャンし、他の数千の症例と比較し、診断と治療の選択肢を提供するために、人工知能がより広範囲に使用されることが予想されます。
専門家らは、この概念は人工知能が医師に取って代わることを意味するものではなく、医師が人工知能を利用して自らの診断決定を支援し、精度を最大化し、患者の回復を早めることを意味すると考えている。それで結果はどうなったでしょうか？私たちは、人工知能による支援が治療計画の成功率を向上させるだけでなく、患者の転帰も改善することを発見しました。
効率的な運用
病院は患者の需要、患者の流れ、必要なリソースを毎日予測し、過去の業務に基づいて戦略を策定する必要があります。病院運営の複雑さにより、病院はこれらの要因を完全に正確に予測できないことが多く、その結果、最近患者の予約がなかったり、患者の待ち時間が長すぎたり、医療スタッフが不足したりする状況が生じます。
したがって、病院が人工知能に支援を求めているのは驚くべきことではありません。人工知能は、過去の患者数、予約の種類、平均到着時間、特定のサービス期間に基づいてシミュレーション モデルを構築するために使用されます。これらのモデルは、理想的な患者の流れを決定するための高精度のリアルタイムの推奨事項を提供するために使用され、十分な診察時間を提供することで患者の診察経験と患者の転帰を向上させます。計画の改善により、病院は毎日より多くの患者を受け入れることができ、患者の待ち時間を最大 50% 短縮できます。
予防ツールとしての人工知能
患者ケアにおける人工知能の応用例はすでに数え切れないほどあり、専門家は人工知能が医師のさまざまな病気や傷害の診断や治療にも使用されるだろうと予測しています。 AI のもう 1 つの広範な医療用途は、予防医療です。 AI が早期予防介入ツールとして研究者によって使用されている興味深い例はすでに数多くあります。たとえば、AI は 1 型糖尿病の発見、アルツハイマー病の指標の特定、乳がんの予測に使用されています。
MIT のコンピュータ サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の研究者は、人工知能を利用して、世界中で最も一般的な死因である心血管疾患に取り組んでいます。彼らのマシン RiskCardio は、心血管疾患のリスクが高い患者の死亡リスクを判定するように設計されています。 RiskCardio は患者の心電図 (ECG) 信号を監視し、15 分以内に患者のリスク カテゴリを特定できます。医師は RiskCardio の分析を使用して、患者の個々のリスク レベルに合わせて治療を調整することができるため、治療が成功する可能性が高まります。
人工知能は医療上の意思決定を支援し、医師が早期の予防と正しい診断を通じて患者により良い治療結果を達成できるようにします。医療業界への人工知能の統合が成熟するにつれて、次のステップは人工知能が研究段階から実用化に発展することです。
大病院は人工知能をどのように活用しているか
研究によると、医療業界における人工知能の応用には無限の可能性があることがわかっています。現在の問題は、「それはいつ実現するのか?」ということです。実際、主要病院はすでに患者の治療と手術に人工知能を導入する計画に着手しています。
病院の意思決定は、記述的分析 (つまり、「何が起こったのか」) に基づいたものから、人工知能を使用した予測分析、つまり「何が起こったのか」に基づいたものに移行しています。予測分析で達成できることはたくさんあります。 1 つ目は、より正確な診断と治療計画の提供を支援するために、人工知能による健康データの処理です。 2 つ目は、ヘルス トラッカーを使用して患者の状態を遠隔監視し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことです (病院から数マイル離れた患者の不整脈を検出できるモバイル心電図デバイスを想像してください)。
予測分析は、患者の流れを監視するためにも使用されています。たとえば、米国のジョンズ ホプキンス病院システムは最近、予測分析を使用して日々のあらゆる意思決定を行い、効率的な病院運営を実現するコマンド センターを立ち上げました。その結果、患者の流れがより効率的かつタイムリーに管理され、複雑な症例の患者入院率が 60% 増加すると同時に、リソースの使用率も向上すると報告されています。
病院もチャットボットの使用を徹底的にテストし、拡大しています。これらの AI ベースのアプリケーションは、自動化を通じてより日常的なクエリ作業を管理できます。 UCLA メディカル センターの研究者はこの取り組みの最前線に立っており、患者が放射線治療と次のステップに関するよくある質問をすぐに入手できるようにする仮想インターベンション放射線科医 (VIR) プロトタイプを構築しました。
予測分析、健康追跡、チャットボット、および将来のソリューションの出現により、人工知能を使用する病院は毎年数百万ドルを節約することになります。