対象分野の専門家が、言葉が実際どのように医療業界内で使われているかを反映した特定のデータ・パターンを検出して分類するように、AIアルゴリズムのトレーニングを支援すると、自然言語処理（NLP）機能で、アルゴリズムが意味のあるデータを分離できるようになります。 これにより、意思決定者は、情報に基づいたケアやビジネス上の意思決定に必要な情報を迅速に把握できます。

医療保険支払者

医療保険支払者の場合、このNLP機能は、会話型AIを使用する仮想エージェントの形となり、健康保険の被保険者とパーソナライズされた回答との結び付けを大規模に実現するのに役立ちます。 リソースを見る。

行政の医療サービスと福祉の専門家

行政の医療サービスと福祉の専門家の場合、ケース・ワーカーは、AIソリューションを使用して、個人のケアをサポートするための重要な概念や懸念事項についてのケース・ノートを迅速にマイニングすることができます。

臨床オペレーションとデータ管理者

臨床試験を実行する臨床オペレーションとデータ管理者は、AI機能を使用して、医療コーディングの検索と検証を加速させることができます。これにより、臨床試験の開始、修正、管理にかかるサイクル・タイムを短縮できます。

大量のヘルスケア・データと増大する責任が押し寄せる中で、臨床医は、最新の医学的根拠を常に把握するための時間の捻出と、患者中心のケアの提供に奮闘しています。 機械学習テクノロジーを最新の生物医学的データと電子医療記録に適用すると、医療従事者は、医療の専門家によって収集・整理された正確で関連性のある、根拠に基づいた情報を迅速にマイニングすることができます。 AIを活用した臨床上の意思決定支援ツールには、自然言語処理と対象分野に基づくトレーニングを提供するものがあります。ユーザーは、毎日の会話で同僚の医師に尋ねているかのように質問を入力し、信頼できる回答を迅速に受け取れるようになります。

医療画像処理に使用されるAIソリューションは、労働集約型の画像スキャンとケース・トリアージを補完します。このソリューションでは関連のある洞察を明らかにして、心臓専門医と放射線科医が、幅広く複雑な医療記録を利用しながら、最初に重要なケースを特定し、診断の精度を向上させ、潜在的にエラーを回避できるようにします。 典型的な臨床研究では、何千もの画像を含む膨大なデータ・セットが生成されることがあり、膨大な量のデータのレビューが必要になります。 AIアルゴリズムを使用することで、医療業界全体からの研究を分析し、パターンや隠れた関係を明らかにすることができます。これにより、画像処理の専門家は重要な情報を素早く見つけられます。

医療向けIT業界は、データサイエンスと臨床研究の公正さと平等を確保するためのシステムを構築する責任があります。それが、すべての人への最適な医療成果につながります。 AIと機械学習のアルゴリズムは、データの多様性と透明性を促進することでバイアスの軽減や排除をするようにトレーニングして、医療の不平等に対処できます。 例えば、医療研究のバイアスを最小化すると、性別、人種、民族、所得水準に基づく医療成果の格差の解消に役立つ可能性があります。

ヘルスケアにAIを導入する際の課題には、規制要件を満たすこと、機械学習の結果での信頼の課題を克服することなどがあります。 これらの課題にもかかわらず、AIと機械学習をヘルスケア業界に導入することで、医療組織やそのサービス提供対象者には数多くのメリットがもたらされています。 AIは、ワークフローを合理化し、日常のタスクを支援し、ユーザーが差し迫った質問への答えを素早く見つけられるように支援して、運用を改善します。その結果、患者、被保険者、市民、消費者に対してより良い経験を提供できるようにします。