概要

ヘルスケアにおけるAIとは?

過去数年で幅広い領域でデータが爆発的に増大したことで、企業がより多くのデータを活用し、問題解決と情報に基づく意思決定に役立つ有益な洞察を引き出すことができるよう、人工知能(AI)を搭載したツールを開発する動きが高まっています。

医療機関は膨大な量の医療データやその他の情報を収集・管理するため、AIや機械学習が医療に大きなメリットをもたらす可能性があります。機械学習を通じて、保有する大規模なデータ・ライブラリーを参照することにより、問題の解決およびケア・プロセスやビジネス・プロセスの改善にどの医療データが最も有益か特定できます。医療機関は、より深い洞察を得ることで、より優れた意思決定を行うことができ、競争力を高めるための新しいアイデアや情報源を探索できます。

AIの活用方法

AIをヘルスケアに適用する方法

AIと分析

医療データの処理が改善されると、大規模なデータ・セットから有益な知識が得られる可能性が高まります。AIがどのように医療を変革できるのか理解するために、医療のために構築された分析ツールとAIツールの機能を見てみましょう。

アナリティクスによるトレンドの検出

アナリティクスでは、事象が発生した後にデータが検証され、トレンドに基づいて予測が行われます。例えば、医師は、特定の患者にとって、年齢や病歴などの要因が、感染による敗血症のリスクを高めることを知っており、そのデータを治療に活かすことができます。

AIがアナリティクスを拡張

機械学習とAIは、継続的な学習と分析によってアナリティクスを拡張します。例えば、AIプログラムは、電子医療記録に含まれる、個人が特定されない大量のデータを使用して、どの患者が感染による敗血症のリスクが最も高いかを予測できます。

医療でメリットが生まれる理由

医療機関には大量のデータがありますが、人間が手作業でこのデータを分析することは到底できません。AIツールとアナリティクス・ツールを使用した詳細データの継続的な分析により、人間が見逃してしまうパターンを発見できるため、サービスの向上と研究の推進に役立ちます。

医療機関によるAIとアナリティクスの適用方法の詳細はこちら

問題の認識

AIへの道のり

医療機関は、業界の変化に対応するために、効果的なイノベーションの方法を常に探求しています。AIは様々な医療改革のチャンスをもたらしますが、医療機関はAIツールの導入を開始する前に、データを保護・統合するためのステップを実施する必要があります。

患者の転帰に焦点を当てることの重要性が高まるにつれて、医療システム全体でデータ交換を行う必要性が高まっています。しかし、医療システム全体でのシームレスなコミュニケーションとコラボレーションを阻止する大きな課題が依然として存在しています。最も困難な課題として、相互運用性、つまり情報をシームレスに交換するための、電子医療記録(EHR)やその他の医療データ管理システムの機能が挙げられます。

臨床医と治療チームが安全かつ速やかにアクセスできる単一の正確なデータ・ソースがあれば、医療機関はデータからより深い洞察が得られるAIツールを採用できる可能性があります。

ただしAIツールを実装する前に、医療機関は多くのファクターを検証しなければなりません。例えば信頼性の高いテクノロジーを見つけたとしても、そのテクノロジーの運用に必要な高いスキルを持つスタッフを確保する必要があります。その他の考慮事項としては、規制当局の承認、新しいプロセスとプログラムに対するユーザーからの同意の獲得、ソリューションと既存ツールとの連携方法の決定などがあります。

新しいテクノロジーを導入する場合には課題はつきものですが、医療機関が業務を改善し競争力を高める新たな方法を検討する際には、ケア・プロセスとビジネス・プロセスの強化につながる洞察を得ることによる潜在的なメリットを明確に検討する必要があります。

 

AIジャーニーの開始

AI実装のステップ

イノベーション文化の創造

課題を解決し組織のミッションを実現する斬新なアプローチを評価する創造的な業務環境を醸成します。

障壁の排除

コンプライアンスとセキュリティーを促進しながら、コラボレーションを妨げる障害を特定し、排除します。

説明責任の明示

革新的なプロジェクトの影響(臨床品質、消費者体験、ROIなど)を測定し、プロジェクトへの参加を促進するための成功/失敗事例を示します。

プロアクティブなアプローチ

治療のサポート

AI機能を搭載したツールは、最新の臨床治療から得られる複雑なデータを処理するのに適しています。AIソリューションを導入すると、専門家は医師が入力した医療メモ、医療画像、センサーが提供する継続的な監視データなどのさまざまなソースから得られる洞察にアクセスし、AIによって生成された情報を活用することで、詳しいデータに基づいて患者の治療方針を決定することができるようになります。

また、AIツールをコンポーネントとして活用する機械学習ソリューションは、膨大な数の患者や医療機関のために医療データのパターンを学習することができます。これにより責任者は将来のニーズを予測し、準備を進めることができます。医療機関は特定の症状の発生傾向を管理し、効率的に地域のニーズを満たそうと努力しているため、この機能は特に重要です。

研究の促進

治療研究のアプローチを改善

AIは、非常に正確に、生データに含まれる有意義な関係性を特定し、関連する情報を抽出できます。AIを活用することで、研究者は、人間だけではおそらく解決できないような難しい問題に対処できます。

AIは、データ編成、サイトの選択、被験者の募集、患者の監視などの臨床開発の取り組みを合理化することにより、ライフサイエンスの研究者を支援します。例えば、試験/治療計画の開発担当者は、AIテクノロジーを活用することで、プロセスの初期の段階で実際の患者データから研究に非常に関連性の高い洞察を獲得できます。これより臨床試験をさらに進める前に、試験/治療計画においてより症状の似た患者のデータを使用できるようになります。この先進的な機能は、研究者だけでなく治療を必要とする患者のためにも役立ちます。