ヘルスケア・テクノロジーとは
ヘルスケア・テクノロジーとは、医療機器、ITシステム、アルゴリズム、人工知能(AI)、クラウド、ブロックチェーンなど、医療機関をサポートするために設計されたあらゆるテクノロジーを指します。
A young woman doctor studies the Covid-19 vaccine in the lab
テクノロジーがヘルスケアにもたらした変化

人々が医療を実践してきた数世紀の間に、医療テクノロジーには多くの革新的な飛躍がありましたが、デジタル・テクノロジーほど広範な影響と衝撃を与えたものはありません。 ネットワークやコンピューターの劇的な進歩は、医療の選択肢を広げただけでなく、臨床医の仕事のやり方も変えました。

先進的な考えを持つ人たちは、 1960年代には既にコンピューターを医療に活用する可能性について議論を始めていましたが、当初のコンピューターは非常に高価であり、信頼性も低かったため、医療現場で利用できるようなものではありませんでした。 テクノロジーが向上し、コストが下がるにつれて、医療機関が画像診断装置のような医療機器だけでなく、日常的な記録の保管にも新しいテクノロジーを採用することを奨励する政策やデータ 標準 が作られました。 紙のカルテはデジタル化され、ほとんどが電子カルテ(EHR)に置き換えられました。これにより、検査結果や診断などの医療データに効率的かつ安全にアクセスすることが容易になりました。

今では、EHRシステムやその他のテクノロジーを利用しながら患者と接し、治療計画を立てることが標準的な診療になっています。 医療現場では、ノートPCやタブレットが聴診器と同じように一般的なものになっており、EHRが医療情報へのアクセスや情報交換にプラスの効果をもたらすことを示す証拠が増えてきています。

しかし、EHRが生み出した大きな課題の1つは、統合されていないデータや標準化されていないデータが大量に蓄積されていることです。 現在、ほとんどの医療機関は、手順やビジネス慣行を改善するために利用できる豊富なデータを持っていますが、そのデータから洞察を得るためのツールや専門知識を持っていないことがあります。 クラウド、ブロックチェーン、機械学習をベースにしたAIツールなどの新しいテクノロジーは、医療機関が大量のデータからパターンを発見するのに役立つだけでなく、そのデータをより安全で管理しやすいものにするのにも役立ちます。

ヘルスケア業界が新たな課題に直面する中、テクノロジー・ソリューションは、リーダーがパフォーマンスを向上させ、システム間の連携を強化し、コストを管理するのに役立っています。 組織への要求が高まるにつれて、ヘルスケア・テクノロジーは、人間だけでは不可能な規模で、プロセスの合理化、タスクの自動化、ワークフローの改善を実現できます。 病院や医療システムの提供者が価値ベースの医療費償還モデルを採用していく中で、これらのソリューションは、医療従事者が患者ケアを改善し、より良い体験を生み出し、燃え尽き症候群を減らすのに役立っています。

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ヘルスケアにおけるテクノロジーのメリット
患者ケアと患者体験の改善

テクノロジーを使用して患者ケア・システム全体のデータを測定して収集することで、医療機関は自分たちのパフォーマンスの全体像を把握することができます。 また、テクノロジーによって測定を自動化することもできます。これにより、組織は継続的に結果を確認し、修正すべき問題を特定し、ケアと患者体験を向上させる方法を見つけ出すことができるようになります。

リアルタイムの情報交換

臨床医から患者、保険者に至るまで、さまざまなグループがさまざまな理由でカルテにアクセスできる必要があります。 従来、組織はグループごとに異なる記録を保持する必要がありました。 しかし、デジタル患者記録の標準化と安全な保管を容易にする新しいテクノロジーによって、多くの組織がデータを統合し、許可された人が必要な時に必要な記録にアクセスできるようになってきています。

患者と臨床医のための柔軟性

患者は忙しく、予約時間を確保するのが困難な場合もあります。 遠隔医療テクノロジーや患者ポータルにより、人々はより多くの方法で医療従事者とコミュニケーションをとることが可能になります。 また、心臓モニターのようなウェアラブル・テクノロジーは、臨床医が患者の健康状態を評価する方法を増やし、患者が日常生活を送りながら症状を記録して評価するための選択肢を増やします。


ヘルスケアにおけるAIテクノロジー

ヘルスケアに人工知能を導入するための現在の取り組みの多くは、臨床における意思決定を支援することと、大量のデータから有用な洞察を得ることに焦点が当てられています。 医療機関には膨大なデータが蓄積されており、AIなしで分析することは不可能です。 AI対応のツールでは、電子記録、メモ、画像、センサー、デバイスから生成された大量の複雑なデータ・セットをふるいにかけて、患者のケアを改善したり、研究者が病状に応じたより良い治療法を開発したりするのに役立つ、さまざまな傾向を見つけることができます。 AIテクノロジーはまだ比較的新しいものですが、ヘルスケア業界全体の組織に恩恵をもたらす可能性のある事例が数多くあります。

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ヘルスケア業界のブロックチェーン

ヘルスケア業界におけるブロックチェーン・テクノロジーは、医療情報を安全に収集、検証、共有するためのユーザー中心の方法を提供します。 ほとんどの ブロックチェーン・システム は、変更が記録されない限りは変更することができない、透明性の高い分散型の記録台帳を提供します。 このテクノロジーは、患者データの匿名化と保護に使用できるだけでなく、多様で分散した、非常に細分化されたヘルスケア・システム全体にわたって極めて高いレベルの透明性と相互運用性を提供します。

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ヘルスケアにおけるクラウド・コンピューティング

ほとんどの人は、クラウド・テクノロジーについて考えるときに、クラウドをデータの保管場所であると思っています。 しかし、クラウド環境は、受け取ったデータを保管するだけの場所ではありません。 クラウド環境には、医療機関がITシステム内でのデータ移動を自動化できるアプリケーションを構築およびカスタマイズするための手段が用意されています。 特に、ハイブリッドクラウド環境では、組織が必要な場所にデータを移動するために必要な柔軟性も確保しながら、HIPAAやその他の規制へのコンプライアンスを維持できるようにするセキュリティー機能が提供されます。 この柔軟性により、医療提供者は、既存のレガシー・システムやワークフローを更新する際により多くのオプションから選択できるようになります。 クラウドの導入によって、組織はAIや機械学習ツールを利用する機会が増えるため、ケアの提供方法を改善するのに役立つ隠れたパターンや洞察を発見できるようになる可能性があります。

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遠隔医療テクノロジー

新型コロナウイルス感染症のパンデミックの間に、多くの医療機関が遠隔医療による予約の提供に方針転換しました。 また、多くの保険者も、遠隔医療に対する公正な償還を提供し、より良い請求オプションを提供することで、この変化に適応しました。 パンデミックが沈静化した後も、遠隔医療を支えるテクノロジー・エコシステムは、それによって提供される利便性と柔軟性を考慮すると存続する可能性は高いと思われます。 患者、特に遠隔地に住んでいる人や、従来の業務時間外に働いている人は、コンピューターでビデオ・ソフトウェアを使用する方法でも、携帯電話でモバイル・アプリを使用する方法でも、臨床医とつながりを持つための選択肢が増えることをありがたいと思っています。

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テクノロジーによる相互運用性の推進

ヘルスケア業界のデジタル変革を推進するためには、システムや組織の間でデータをシームレスに交換する相互運用性が不可欠です。 セキュリティーやプライバシーを犠牲にすることなく、関連データに容易にアクセスできるようにすることで、患者と医療提供者にメリットをもたらします。 臨床医が必要な情報を見つけるために行わなければならない作業が減れば、臨床医はより多くの時間を費やして、患者にとって最善の意思決定を行うことに集中できるようになります。 さらに、ヘルスケアの相互運用性は、不要な検査や繰り返し行われる検査の回数を減らし、臨床医がより早く診断できるようにすることで、総医療費の削減にもつながります。

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ヘルスケア・テクノロジーの活用方法

巨大な画像診断スキャナーから小型のウェアラブル・センサーまで、テクノロジーは現代のヘルスケアに不可欠な要素です。 テクノロジーによって、新しい治療法や医療処置が可能になっただけでなく、多くのヘルスケア・ビジネス・プロセスも改善されました。 多くの人が、オンラインで予約をスケジュールしたり、数回クリックするだけで検査結果や記録にアクセスしたり、Eメールやテキストで医療提供者に質問を送ったりする利便性を享受しています。

ここでは、ヘルスケア・テクノロジーのイノベーションが医療における次世代の進歩の波を支えている分野の例をいくつか紹介します。

病気の診断と治療
AIを利用して医療画像などのデータを処理し、疾患モデルを開発することは、臨床医がより正確な診断を下すのに役立ちます。 例えば、 IBM Researchの最近の研究 では、MRIで脳の活動パターンを認識および解釈するためにAIを活用することで、ハンチントン病などの神経変性疾患の進行を追跡できることが示されています。

画像診断
コンピューターとAIモデルは、 画像を数値に 変換したり、傾向を検出したりするのに役立つため、画像診断において特に有用です。 これらのイノベーションによって、価値の高い所見が特定され、異常に注意を向けることができるようになるため、放射線科医やその他の臨床医にとっては、検証しなければならない膨大な量の画像を管理するのに有用なものになります。

ヘルスケア事業
多くの病院や医療システムでは、電子カルテの導入で見られた改善の成果に基づいて新しいシステムの構築を開始しており、さらに業務を体系的に改善するための別の方法も模索し始めています。 クラウド・テクノロジー、分析、モバイル・テクノロジーは、組織がデジタル・インフラストラクチャーを最適化するために使用しているテクノロジーの ほんの一例です。

臨床研究
ライフサイエンス組織では、テクノロジーを活用して、 臨床試験の実施方法を変えようとしています。 スマート・デバイス、遠隔医療、センサーを利用した分散型の臨床試験では、データ収集の効率性や参加者の利便性が向上しています。


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