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のことです。
巨大な画像診断スキャナーから小さなウェアラブル・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。新しい治療法や医療処置に加えて、テクノロジーは多くのヘルスケア・ビジネス・プロセスも改善しました。多くの人が、オンラインで予約を取ったり、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信したりできる便利さを享受するようになりました。
ここでは、ヘルスケア・テクノロジーのイノベーションがヘルスケアの次の進歩の波を支えている分野のほんの一例を紹介します。
病気の診断と治療
AIを使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で、臨床医はより正確な診断を下せるようになる可能性があります。例えば、IBM Researchの最近の研究では、AIを使用してMRIの脳活動パターンを認識して解釈し、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。
医用画像
コンピューターとAIモデルは、写真を数値に変換し、傾向を検出するのに役立つため、医用画像の分野では特に価値があります。これらのイノベーションは、放射線科医やその他の臨床医が、価値の高い所見を特定し、異常を知らせることで、非常に大量の画像を管理するのに役立ちます。
ヘルスケア事業
多くの病院や医療システムは、電子医療記録を使用することで得られた改善を基に、業務を体系的に改善する他の方法を探し始めています 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利用しているテクノロジーのほんの一部に過ぎません。
臨床研究
ライフサイエンス企業は、臨床試験の実施方法を変革するためにテクノロジーを活用しています。スマート・デバイス、遠隔医療の診察、センサーは、データ収集がより効率的で、参加者にとって便利な分散型試験をサポートするために使用されています。
人々が医療を実践してきた数世紀の間に、医療技術において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囲に影響を及ぼしたものはほとんどありません。ネットワークとコンピューターの飛躍的な進歩は、治療の選択肢を広げただけでなく、臨床医の仕事の仕方も一変させました。
先進的な思想家たちは1960年代には既に医療にコンピューターを使用する可能性について議論し始めていましたが（ibm.com外部へのリンク）、コンピューターは当初、医療現場が頼るには高価で、信頼性に低すぎました。テクノロジーが向上し、コストが下がるにつれて、医療機関が診断用画像装置などの医療機器だけでなく、日常の記録保存にも新しいテクノロジーを採用することを奨励するための方針やデータ標準（ibm.com外部へのリンク）が作成されました。紙の医療記録はデジタル化され、そのほとんどが電子健康記録（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健康データに効率的かつ安全にアクセスできるようになりました。
EHRシステムやその他のテクノロジーを使用しながら、患者と関わり、治療計画を作成することは、現在では標準的な慣行です。ノートPCとタブレットは医療現場で聴診器と同じくらい一般的であり、EHRが健康情報へのアクセスと交換にプラスの効果を与えているという証拠が増えています。
しかし、EHRが生み出した大きな課題の1つは、統合や標準化が行われていない大量のデータの蓄積です。現在、ほとんどの医療機関は手順や業務慣行の改善に使用できるデータを豊富に保有していますが、そのデータからインサイトを発見するためのツールや専門知識を持ち合わせていない場合があります。クラウド、ブロックチェーン、機械学習に基づく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のパターンを発見するのに役立つと同時に、そのデータの安全性を高め、管理を容易にするのに役立ちます。
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、パフォーマンスの向上、システム間のコラボレーションの強化、コスト管理などの面でリーダーを支援しています。組織に対する要求が高まる中で、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を合理化し、タスクを自動化し、ワークフローを改善することができます。病院や医療システムの医療提供者が価値に基づいた医療報酬モデルを採用する中で、これらのソリューションは、医療専門家が患者ケアを改善し、エクスペリエンスを向上させ、燃え尽き症候群を減らすのに役立っています。
テクノロジーを使って患者ケアのシステム全体にわたってデータを測定し、把握することで、医療機関は自らのパフォーマンスを大局的に把握できます。また、テクノロジーはその測定の自動化にも役立ちます。これにより、組織は継続的に結果を見直して修正が必要な問題を発見し、ケアと患者エクスペリエンスを向上させる方法を見つけることができます。
臨床医から患者、保険者まで、さまざまなグループがさまざまな理由で医療記録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レコード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存を容易にする新しいテクノロジーの登場により、より多くの組織がデータを統合して、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しています。
患者は多忙で、予約の時間を確保するのが困難な場合があります。遠隔医療テクノロジーと患者ポータルは、人々が医療専門家とコミュニケーションするためのより多くの手段を提供します。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る中で症状を記録し、評価するための選択肢を提供します。
現在、人工知能をヘルスケアに取り入れようとする取り組みの多くは、臨床判断のサポートや、大量のデータから有用な知見を発見することに重点を置いています。医療機関には膨大なデータが蓄積されており、AIなしでは分析が不可能です。
AI対応ツールは、電子記録、メモ、画像、センサー、デバイスから生成された大規模で複雑なデータ・セットを選別して、患者ケアを改善したり、研究者が病状に応じたより適切な治療法を開発したりするのに助けとなる傾向を見つけます。AIテクノロジーはまだ比較的新しいものの、ヘルスケア業界全体の組織にメリットをもたらす可能性のあるユースケースは数多くあります。
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、健康情報を安全に収集、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できない透明な分散型記録台帳を提供します。このテクノロジーを使用して、患者データを匿名化して保護すると同時に、多様で分散し、高度に細分化されたヘルスケア・システム全体にわたって完全な透明性と相互運用性を提供します。
クラウド・テクノロジーというと、多くの人はクラウドをデータを保存する場所と考えています。しかし、クラウド環境は受動的なデータ保存以上のことを行っています。クラウド環境は、医療機関が情報技術システムを通じてデータをどのように移動するかを自動化できるアプリケーションを構築し、カスタマイズする方法を提供します。
特にハイブリッドクラウド環境では、組織がHIPAAやその他の規制への準拠を維持できるようにすると同時に、データを必要な場所に移動させるための柔軟性も備えたセキュリティー機能が提供されます。この柔軟性は、医療従事者が既存のレガシー・システムやワークフローを更新するための選択肢を増やすことにもなります。クラウドの導入により、組織がAIや機械学習ツールを使用する機会も広がります。これにより、隠れたパターンやインサイトを明らかにして、ケアの提供方法を改善することができます。
新型コロナウイルス感染症のパンデミック中には、多くの医療提供者が遠隔医療による予約の提供に軸足を移しました。また、多くの保険者は、遠隔医療に対する公平な払い戻しを提供し、より優れた請求オプションを提供することで、これらの変化に適応しました。
パンデミックが収束した後でも、遠隔医療を支えるテクノロジー・エコシステムは、その利便性と柔軟性から、存続する可能性が高いでしょう。患者、特に遠隔地に住んでいる人々や従来の営業時間外で働いている人々は、コンピューターのビデオ・ソフトウェアを使うにせよ、携帯電話のモバイル・アプリケーションを使うにせよ、臨床医とつながる選択肢が増えたことを高く評価しています。
システムや組織間でのシームレスなデータ交換である相互運用性は、ヘルスケア業界のデジタル・トランスフォーメーションを推進するために非常に重要です。セキュリティーやプライバシーを犠牲にすることなく、関連データに簡単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探す手間が減ると、患者にとって最善の決断を下すことに集中できる時間が増えます。さらに、ヘルスケアの相互運用性は、不必要な検査や繰り返される検査の回数を減らし、臨床医がより早く診断を下すのに役立つため、医療の総コストを削減できます。