人工知能はヘルスケア業界の革命において大きな進歩を遂げており、多くの変革的なメリットを提供しています。AIのおかげで、医療従事者に診断の改善、個人化された治療、業務の効率化を提供することができます。この記事では、ヘルスケアにおける人工知能の主なメリットと、患者のケアと成果を向上させる可能性について説明します。

人工知能とは?

人工知能（AI）は人間のように考え、学習するようにプログラムされた機械における人間知能のシミュレーションを表します。視覚認識、音声認識、意思決定、問題解決など通常は人間の知性を必要とするタスクを機械が実行できるようにする技術とアプローチが含まれています。

AIシステムはアルゴリズム、データ、計算能力を利用して、複雑なパターンを分析、解釈、理解し、情報に基づいた意思決定を行ったり、適切な行動をとったりすることができます。業界全体で幅広い活用例があり、急速に進歩し続け、イノベーションを推進し、我々の生活の様々な面を変革しています。

ヘルスケアにおける人工知能の10つのメリット

人工知能（AI）はヘルスケアに革命をさせ、多くの利益をもたらす可能性を持っています。ヘルスケア分野で使用される人工知能の主なメリットは下記の通りです。

正確ながん診断

PathAIが提供するヘルスケア技術は、高度な機械学習と人工知能ツールを利用して、病理学者による正確な診断を可能にします。PathAI技術で、がん診断の不正確さを最小限に抑え、個人化された医療のための新しいアプローチを提供することができます。高度な診断技術を通じて、がん患者はタイムリーなケアと治療を受けることができ、結果が成功する可能性が高まり、数え切れないほどの命が救われます。

顧客対応チャットボット

NLP技術を利用し、患者が予約、請求書の支払い、その他の関連事項について問い合わせることができるチャットボットが設計されました。チャットボットにより、病気や症状に関する患者とのコミュニケーションが容易になり、医療従事者の負担が軽減されます。

さらに、患者に必要なソリューションを提供するため、医療従事者が他の重要な業務に集中できるようになります。ヘルスケア人工知能ソリューションは、患者の関与と高度な治療を利用して結果を最適化します。

不正行為の検出

手頃な価格の医療ソリューションに対する需要が高まるにつれて、詐欺行為の発生率も高まっています。この影響により、医療機関と治療を受ける人の両方に重大な損害が生じています。AIを活用した対策は、高度なプロセスナビゲーションと不正行為の検出を可能にすることで、不正行為の試みを大幅に削減しました。

仮想ヘルスケアアシスタント

仮想ヘルスケアアシスタントの仕事には、多くの通信チャネルを通じて患者の問い合わせに対応すること、医療情報の管理と保護、医療提供者との予約のスケジュール設定、患者へのリマインダーとフォローアップの送信などが含まれます。

コグニティブコンピューティング、拡張現実、身体および音声ジェスチャシステムの統合を通じて開発されました。患者に個人化された健康管理とクエリ解決を提供することにより、この分野で最も価値のある活用例の1つとなっています。通院が最小限に抑えられ、患者と医療従事者にメリットがあります。

医療記録の管理

ヘルスケアの管理は、今後のビッグデータの課題の1つです。検索アルゴリズムと同様に、膨大な情報プールから重要なデータを特定して抽出することが重要です。重要なデータポイントの接続が不十分であると、正確な診断や新薬開発の進歩が妨げられます。AIを活用することで、従来よりも大幅に短い時間で必要なデータの分解と接続が可能になります。

ロボット支援の手術

ロボット工学技術は複数の病院に導入されており、高レベルの精度、制御、柔軟性が要求されるタスクの実行を支援しています。手術中のAIを活用したロボットの支援により、合併症が軽減され、患者の不快感が軽減され、回復時間が短縮されます。

ロボットと機械アーム、カメラ、必要な手術器具を統合することによって新しい形式の手術が生み出され、医師の知識、スキル、そして経験が強化されます。この技術により、外科医はコンピューターコンソールからロボットの機械アームを操作できるようになり、ロボットが人間の能力を超えた強化された手術部位の3Dビジュアルを提供します。

投与量の間違いの減少

医薬品の追加投与は1回でも、患者の身体に重大な影響を与える可能性があるため、患者は服用すべき薬の量に関する医師の指示に従うことが重要です。この指示に従わない場合、大変な結果が生じる可能性があります。製薬部門はAIを使用することで、投薬における潜在的な間違いの数を減らすことが可能です。

自動画像診断

AIの活用により、分析目的での画像解釈が容易になります。高度な深層学習技術と最先端のアルゴリズムを搭載したAIシステムは、CTスキャンやMRIから得られた複雑な画像を迅速に分析できます。このAIを活用した画像診断システムは、優れた疾患診断を提供することで医療専門家のパフォーマンスを向上させます。さらに、医療施設内の放射線科医やその他の医療専門家の不足に対処するための重要な手段としても機能しています。

ヘルスケア反復的なタスクの自動化

AIツールは、時間のかかる反復的なタスクを自動化することで、医療において重要な機能を果たします。プロセスの最適化により、管理者は重要なタスクを同時実行するための時間を確保できます。Oliveプラットフォームは、AI技術を利用して、未裁定の医療請求資格の確認や、適切な医療専門家への関連医療データの転送など、多数のプロセスを自動化できます。Oliveのおかげで病院の現在のツールやソフトウェアとシームレスに統合し、コストのかかるダウンタイムや統合の必要性を排除することが可能になります。

臨床試験への参加

臨床試験では、特定の病気とその治療法に対する適切な仮説を導き出すために、大量のデータを収集して構造化する必要があります。AIの活用により、病院は臨床試験に対して結果指向のアプローチを導入できるようになります。

このような試験中に個々の患者の生物活性と特性を予測するために、AIでニューラルネットワークの利用が促進されています。Aプラットフォームの活用により、研究者による多様な疾患や障害を対象とした開発薬の試験に適した被験者の特定が容易になりました。

ヘルスケアにおける人工知能のメリットとデメリット

生活のあらゆる面、特にAIを活用する際には節度を保つことが不可欠です。この技術をヘルスケアに応用すると、多くの良い結果が得られましたが、デメリットがないわけではありません。メリットに加えて、医療における人工知能によってもたらされる課題についても理解できるようになります。

結論

AIは診断の強化、個別化医療の実現、ワークフローの最適化、患者エンゲージメントの向上により、医療を変革する計り知れない可能性を持っています。人工知能を医療システムに統合すると、業界に革命を起こし、成果を向上させ、効率を高め、最終的には命を救う可能性があります。