SDKI によって発行されました : Apr 2024
医療における AI は、コンピュータ プログラムを使用して医師が医療情報をよりよく理解できるように支援します。医師に患者を助けるために役立つ情報を提供します。コンピューターサイエンスの最近の進歩により、AI は医療において非常に重要になっています。医師は病院や研究において AI プログラムやその他のテクノロジーの支援を受けています。医療における AI は主に医師の意思決定と画像分析を支援します。意思決定支援ツールは、治療、投薬、メンタルヘルスケアに役立ちます。関連情報に素早くアクセスできます。医療画像処理では、AI が物事の検索を支援します。たとえば、CT スキャンや X 線などのスキャンでの病変です。
世界中の多くの医療機関が、AI をサポートする新しいソリューションの実地テストを開始しました。これらは、患者を支援するアルゴリズムと、新型コロナウイルス感染症患者をスクリーニングするための AI を活用したツールです。これは、新型コロナウイルス感染症の流行が多くの医療システムに引き起こした問題への対応でしました。 AI を医療に応用するための重要なルールは、研究やテストの結果と同様にまだ開発中です。しかし、AI が研究者、医師、そして彼らが治療する患者を助ける可能性はますます高まっています。現代医療をサポートするデジタル医療システムの形成と実現において、AI が主要な役割を果たすことには、現時点ではほとんど疑問の余地がありません。
AI のアプリケーションをいくつか紹介します。
病気を発見するAI
人間とは異なり、AIは睡眠を必要としません。救命救急患者の重要な兆候は、機械学習アルゴリズムによってチェックされる可能性があります。危険因子が増大しているかどうかを医師に知らせることができる可能性があります。重要なことは、心臓モニターなどの医療機器によって追跡される場合があります。しかし、AI はそれらのデバイスからデータを収集できます。また、敗血症などのより複雑な病気も検索してください。 IBM の顧客は、75% 精度の予測 AI モデルを作成しました。これは、多くの新生児の敗血症を発見するのに役立ちます。
個別化された医療―仮想 AI の助けにより、医療のサポートが容易になる可能性があります。 AI モデルは、好みの学習と記憶に役立ちます。これは、患者に適切なケアやアドバイスを提供するために使用される可能性があることを意味します。医療システムは、患者に 24 時間 365 日のアクセスを提供する場合があります。そして、問い合わせに応答できる AI を活用した仮想アシスタント。それは患者の病歴、好み、その他の状態に基づいて決定されます。そこでAIが役に立つのがこの場合です。
AI はすでに、医療、金融、運輸などのいくつかの業界を支援しています。その影響力はますます増大することが予想されます。 AI は、インテリジェント個別指導システムと呼ばれるコンピューター プログラムを作成するために学術界で使用されています。これらのシステムは、特定の生徒の要求に合わせて調整できます。これらのプラットフォームのおかげで、科学や数学などのいくつかのコースでの生徒の学習成果が向上しました。 AI は、大規模なデータセットを調べるための研究に使用されています。そして、人間には見つけにくいパターンを見つけることです。これにより、医薬品開発やゲノミクスなどの分野で画期的な進歩がもたらされました。 AI は医療現場に適用され、個別の治療プログラムが作成されています。診断ツールにもあります。AI が開発を続けるにつれて、倫理的かつ人間の利益のために作成されることが重要です。
AI は急速に発展しており、臨床現場での使用の可能性が開かれています。そして、医療提供を完全に変える可能性があります。医療従事者に必要な情報とリソースを提供するのに役立ちます。 AI を患者ケアにうまく統合するには、テクノロジーの使用に関する知識を記録し、共有することが重要です。
重要な病気の診断は依然として世界的に困難とみなされています。医学がこれだけ進歩したにもかかわらず。さまざまな病気のメカニズムと根底にある症状は複雑です。したがって、早期診断技術の開発は継続的な課題です。 AI は医療の多くの側面を変革する可能性を秘めています。診断も含めてです。機械学習 (ML) は、データを入力リソースとして使用する AI の一分野です。 ML の精度は、入力データの量と品質に大きく依存します。これは、診断の困難と複雑さの一部を克服するのに役立ちます。したがって、機械学習 (ML) は意思決定に役立つ可能性があります。また、ワークフローを管理し、タイムリーかつコストに優しい方法で仕事を支援します。
ヘルスケアにおける AI は、将来的にはさまざまなタスクに使用される可能性があります。
AI を使用すると、臨床現場を完全に変えることができます。しかし、そのためには多くの問題を解決する必要があります。これらの問題の 1 つは、信頼できる医療データの不足です。信頼性の低い結果が生成される可能性があります。臨床現場での AI の使用は、データのセキュリティ、可用性、プライバシーなどの問題からも困難になる可能性があります。望ましい結果を達成するには、適切な方法論を使用し、適切な臨床指標を特定することにも依存します。
AI は、適切に監視されていない場合、そのツールの作成と使用において人間の偏見を拡大する可能性があります。AI によって生成されるデータや分析は、現実的で説得力のあるものになる場合があります。しかし、発生する可能性のある深刻な問題は幻覚です。これは、入手可能な証拠によって裏付けられていない情報を発明および作成する行為です。これは、患者ケアなどのデリケートな分野では特に問題となる可能性があります。したがって、AI テクノロジーの創造は、今日の医療専門家の教育に影響を及ぼします。科学的根拠に基づいた医学や臨床推論などの分野では、人間の誤りを認識する必要性を理解することが重要です。臨床上の要求を満たす AI の適切さと有用性は、人間の経験と関与に依存する可能性があります。そして、この用途がなければ、AIの実際の応用が妨げられる可能性があります。
医科大学ではAI関連のテーマを医学カリキュラムに組み込むことが提唱されています。放射線科研修医を対象に行われた調査によると、参加者の 86% が AI によって自分たちの分野が変革され、改善されると考えていました。また、最大 71% が、医科大学は AI の理解と応用を向上させるために AI を教えるべきだと回答しました。この統合により、意欲的な医療専門家が研究の最初から AI とそのアプリケーションに精通していることが保証されます。
AI の変革にはさまざまなリスクとコストが伴います。そして、ビッグデータを安全で効果的な現実世界のヘルスケア アプリに変えます。サービスやプロセスも伴います。その結果、人工知能とデータ駆動型ヘルスケア技術のビジネス上の利益を保護することが非常に重要なテーマとなっています。血圧、血糖値、心拍数などの重要な指標は、以前は医療専門家のみが測定していました。それでも、最新のモバイル アプリを使用すると、この種のデータを継続的に収集できます。しかし、AI の適用に関連する倫理的危険に対処することが重要です。特に患者の自主性、十分な情報に基づいた許可、データのプライバシーと機密保持の違反に関してです。強力なデータ保護法も不可欠です。役割の増大を考慮して、個人のプライバシーを保護します。ビッグデータと AI は、ヘルスケアと精密医療において重要な役割を果たしています。世界中の国が人々のプライバシーを保護するための法律を可決しました。たとえば、ヨーロッパの一般データ保護規則 (GDPR) や米国の医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) です。GDPR は EU 内で実質的なデータ保護法も確立しました。これはデータ保護において劇的な世界的な変化を引き起こしました。 HIPAA は、規制対象企業から提供される関連する健康情報のみを対象としています。
サイバー攻撃の増加は、患者の安全を脅かす主な要因の 1 つです。また、患者データが侵害され、重要な医療業務が中断される可能性もあります。これは主に、医療システムで AI が使用されている場合に発生する可能性があります。サイバー世界に対するこれらの脅威を特定し、回避することができます。これは、予測分析を使用して実行できます。サイバーセキュリティと医療システムのサイバーリスク環境を徹底的に調査することが重要です。これは、データのプライバシーを保護し、システムの整合性を維持するのに役立ちます。単一のソリューションに依存することに伴うリスクを軽減できます。これは、信頼性の高いさまざまな AI アルゴリズムを導入することで実現できます。ヘルスケアにおける AI には他にも多くのメリットがあります。これには、タスクの簡素化、効率の向上、時間とリソースの節約が含まれます。それに加えて、研究サポートもあり、医師のストレスも軽減されます。データプライバシーとセキュリティ侵害が主な懸念事項であるにもかかわらずです。 AJ は、医療サプライ チェーンの関係者に対するデジタル テクノロジーの影響を理解できます。そして倫理評価のための認識論的枠組みが開発されました。 AI の倫理意識、公開性、説明責任を重視しています。
以下は小さなサンプルです。これには、人工知能システムを研究する何百ものテクノロジー、ヘルスケア、薬局の企業が含まれています。ヘルスケア分野でのそれらの用途は以下に含まれます。さらに、ヘルスケア業界におけるAIシステムの利用状況は大きく3つに分類されると考えられます。以下にリストされている組織については、AI システムの種類についても説明します。
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会社名 |
AIの目的 |
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AiCure (ニューヨーク市) 患者志向 |
患者、病気、治療の関係をより深く理解するために、ビデオ、音声、行動データを使用します。 |
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Aidence (オランダ、アムステルダム) 臨床医向け |
放射線科医のための AI 肺癌治療の診断を改善します。 |
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Aiva Health (ロサンゼルス) 管理および運営指向 |
初の音声によるケアアシスタント 患者と適切な医師をつなぎ、コミュニケーションを図ります。 |
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Babylon Health (ロンドン) 管理および運営指向 |
NLP と AI を使用して、国際的にアクセスでき、すべての人にとって手頃な価格の医療システムを構築します。 |
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Bot MD (シンガポール) 臨床医向け |
ボットアシスタント 臨床上の質問に答え、口述された症例メモを書き写します。画像やファイルを自動的に整理します。 |
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Suki (サンフランシスコ) 臨床医向け |
医師向けの音声対応デジタル アシスタント。 |
医療における AI の使用は、患者の転帰とケアを完全に変える可能性があります。 AI を活用した多くの分析により、臨床検査と病気の検出を改善できます。精度、有効性、費用対効果の観点から実行できます。 AIは人口の健康管理にも役立ち、さまざまな選択肢を最適化し、正確なリアルタイム情報を提供することでガイドラインの作成にも役立ちます。患者ケアの改善は、バーチャル ヘルスおよびメンタルヘルス支援における AI の使用によって示されています。 AI の公正な使用を確保するには、偏見やカスタマイズの欠如などの問題に対処することが重要です。
医療分野で AI を倫理的かつ効率的に適用するには、いくつかの手順に従う必要があります。患者データと医療活動を保護することが重要です。サイバーセキュリティ戦略と強力なセキュリティ対策を通じて、それを作成し、導入する必要があります。 AI アルゴリズムとそのアプリケーションに関する標準と推奨事項を作成することが重要です。臨床上の意思決定では、多くの機関、医療サービス、AI 研究者の協力が不可欠です。医療課題に適したAIソリューションを成長させるには、研究開発費も必要です。
AI システムは、地理的分布、病気の蔓延、人口密度などの変数を継続的に改善できます。これは、特定の病気を発症する可能性が高い患者を特定することにより、治療や予防に役立ちます。 AI により、ワクチンなどのリソースが確実に利用可能になります。最も必要とされている場所を特定します。また、エッジ分析により、不規則な予測で起こり得る医療問題を特定することもできます。
医療における人工知能に対する一般の人々の態度はさまざまです。 AIを医療目的に活用する用意がある人もいます。しかし、彼らは依然として複雑な問題については人間の医師に診てもらうことを好みます。医療における AI の効果的な活用には、信頼を確立し、患者を教育することが不可欠です。偏見、プライバシー、データ品質、人間の専門知識の要件に関する問題を解決することも重要です。 AI を責任を持って適切に統合するのに役立つからです。
患者と医療提供者間の信頼、倫理基準、強力な AI システムはすべて、関係者の協力に依存します。医療分野で AI の可能性を最大限に発揮するには、さらなる研究、創造性、協力が必要です。 AI は、統合が成功すればヘルスケアを変革する可能性があります。これは、患者の転帰と効率を改善し、個別化されたケアと質の高い治療へのアクセスを向上させるのに役立ちます。
