ヘルスケアにおけるAI。3大メリットと応用例

The applications of AI in ヘルスケア are numerous and diverse. 人工知能 そして 機械学習 are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the ヘルスケア NExT は、その前兆であり、巨大企業ががん研究に参入することを示しています。

そのプレスイベントでは、Microsoft Healthcare NExt.のCorporate Vice Presidentが登場しました。 Peter Lee氏は次のように述べています。

"（ヘルスケアの問題に取り組むことは）より大きな挑戦です。しかし、テクノロジー、具体的にはクラウド、AIやコラボレーション、ビジネス最適化ツールなどが、ヘルスケアの変革の中心になると考えています。"

さらに、技術大手のもう一人のパトロンであるクリス・ビショップ氏は、ヘルスケアが他の産業とは異なること、そして、がんを倒すことがこの時代の最大のジレンマであることを説明しました。そのため、マイクロソフトのトップは、機械学習やAIなどの技術をヘルスケアに適用することが、よりスマートなヘルスケアの変革には不可欠だと考えています。

各国の医療制度の現状を見てみると、誤診や治療の遅れなどが最も懸念されています。マイクロソフトは、機械学習システム、クラウドストレージ、ビジネス最適化ツールなどを活用して、医療機関におけるこれらの根本的な問題を解決していく予定です。また、既成概念にとらわれないアプローチで、がん治療の研究にも貢献していきたいと考えています。マイクロソフトの専門家は、コンピュータウイルスやソフトウェアの不具合を取り除くのと同じような方法で、がんを治療できると考えている。

これらの動きから、ヘルスケアにおけるAIが最大のイノベーションの場になると考えられます。最近、アメリカや中国で開催されたAIやMLの国際会議でも、デジタルヘルスケアの巨大な改革が迫っていることが強調されていました。

なぜヘルスケアにおけるAIが重要なのか

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of 臨床試験 and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

AIが短いスパンでもたらす医療システムの大規模なオーバーホールは、一般的に語られていますが、まだ現実には目撃されていません。AIの計算能力は、医療機関にとって重要な意味を持ちます。人が介在しないデータ入力の精度向上、重篤な患者の入院統計の監視など、AIやMLが災難を減らすのに役立つあらゆる次元について、医療関係者がオープンに議論する必要があります。

1.データが増えればパワーが増す

機械学習が顕著な変化をもたらすヘルスケア分野には、より迅速で正確な診断のための膨大な臨床検査記録の可視化や、病気の予後をよりよく理解するための患者データのパターンの研究などがあります。これにより、臨床試験の効果が向上し、医療従事者の時間を大幅に節約することができます。 株式会社マッキンゼー が最近報告されました。これは、より多くの臨床研究が活用され、より多くのデータ可視化ツールが開発され、より多くのデータクラウド管理ツールが必要になることを意味します。

これはまた、臨床データ処理システムのより良い自動化の必要性を示しており、製薬会社、病院、ケアセンター、臨床研究機関にとって多くの費用を節約することができます。精度とスピードが向上した理由は、機械学習が段階的に効果を発揮するからです。システムに入力される臨床データが多ければ多いほど、診断はより正確になります。患者データを扱うシステムが自動化されれば、機械学習システムを組み込むことができ、医療機関のプロセスは間違いなくスムーズになります。

2.突発的な健康被害の予測可能性の向上

人工知能 aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, 精神科医も頼りにしている 精神疾患の診断と予後のためのAIシステムについて。AIは行動パターンを研究し、その結果を脳機能の報告、位置的なMRIプレート、細胞の老化パターンと相関させ、患者にどのような神経変性疾患が控えているかを判断するのに役立ちます。

3.AIがヘルスコミュニケーションの格差をなくす

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, という結論に達しました。 2018年には、30%以上の医師が、患者のデータにコグニティブ分析ツールを実行してから、患者ごとの医療記録と検査データを相関させるようになります。

AIは、医療システム内のデータの流れ方、医療従事者によるデータの活用方法を変え、がんの診断における重要なステップをスピードアップするツールであることは間違いありません。科学者のグループは、機械学習が最も強力なツールであると結論づけています。 癌の発生を予測する CTやMRIのデータですでにかなりの大きさの病変が確認されている人間の場合。早期診断が重要であることは、致命的な疾患のモニタリングプロトコルに含まれています。最小限の努力で腫瘍を早期に予測することができれば、機械学習はがんの診断を支援するための重要な手段となるでしょう。機械学習の機能を従来の診断機器と連携させることで、がんの進行状況や核の機能をよりわかりやすく可視化することができます。しかし、機械学習が効果を発揮するポイントは、タイムラグなくデータを適用できるかどうかです。医療システムには、このような効率性、使いやすさ、コミュニケーションのしやすさが飛躍的に向上することが必要であり、人工知能はそのための最も効果的な手段なのです。

ヘルスケアの新しい始まり

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates genomics そして オンコロジー solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. マイクロソフトでも マイクロソフトは、より健康的な未来のために、「人間と企業のそれぞれが、最も画期的なAIソリューションを体験できるようにする」ことを目指しているため、リー最近の声明では、そのことを秒単位で伝えています。フォーブスの健康部門の寄稿者であるバーナード・マー氏は、「From 肝疾患 にしています。 がん そしてさらに 精神病と統合失調症AIアルゴリズムは、病気の診断の面でも大きな変化をもたらしています。" それゆえ、私たちがボットと対話して近くのクリニックの医師の予約状況を知り、医学生でさえ機械学習システムを操作してOT内の小さなタスクをこなすのも、そう遠い未来ではありません。つまり、医学生はデータサイエンスについてもっと学び、エンジニアは進化した機械学習システムのためにもっとコーディングする、というのが最も重要なことなのです

さて、私たちはまだ始まったばかりです。

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