医療機器データ。利点とセキュリティの課題

フリーランスの技術ライターであるKayla Mathews氏が、そのアプリケーションについて解説します。 医療機器e データとプライバシー/セキュリティの問題を解決します。  

大量のデータを収集・分析することは、最先端技術の中心となっています。コンピュータ技術の進歩により、データを収集し、分析し、画期的な発見や既存のプロセスをより効率的にするためのインサイトを導き出す方法が増えています。

メドテック業界は、データ収集と分析を応用した新しい方法を見つけ続けるでしょう。 医療技術.ここでは、それがもたらすであろう最も大きなメリットと、業界にもたらすかもしれない新たな課題を紹介します。

医療機器データ。メリット

医療機器のデータにより、患者のケアが大幅に改善され、健康状態の向上につながっています。ここでは、コネクテッド・メディカル・デバイスの主な利点をご紹介します。

1.診断精度の向上

乳がんのような特定の疾患では、標準的な診断方法は はまだ高いレートを持つことができます 偽陽性や偽陰性の不正確な診断は、医師が必要な介入を要求したり、治療を遅らせたりすることにつながります。  

Several new medtech devices and algorithms use AI to analyze scans and patient symptoms. The pattern-finding ability of AI makes it especially effective at detecting subtle differences in a large image—like, for example, a cluster of cells in a CT scan that may indicate cancer.

これらのデバイスの中には、診断プロセスの精度を向上させることが実証されているものもあります。例えば、新しいアルゴリズム Google Healthの研究者から は、マンモグラフィでがんを発見する能力は放射線技師よりも優れていました。

他の医療機器メーカーは、機器自体に直接AIを組み込むことを始めています。一つの AIを活用した新しいCTスキャナー これは、異なる画像をより一貫性のあるスキャンにつなぎ合わせ、画像に自然に現れるノイズを除去するためのものです。その結果、放射線科医が読みやすいスキャンとなり、診断精度が向上し、偽陽性や偽陰性の割合を減らすことができます。

2.症状の把握

難病の中には、症状の重症度や進行度に応じて医師が治療方針を決定するものがあります。このような場合、医師が質の高い治療を行うためには、可能な限り症状を把握することが必要です。 

しかし、パーキンソン病では、30分ごとに自分の状態をメモすることが求められるなど、患者さんにとって症状の把握は困難な場合があります。パーキンソン病では、30分ごとに患者さんの状態を記録することが求められますが、患者さんがこの習慣についていけず、記録が遅れたり、自己評価の精度が落ちたりすることがよくあります。これでは、医師が治療計画を立てる際に、正確な情報を得ることができません。

データ・トラッキング ウェアラブルはより質の高いデータを提供できる.一部の研究者は、パーキンソン病の症状追跡のための潜在的な方法として、これを推奨しています。 

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3.患者ケアの向上

リアルタイムの患者の健康データは、医師にとって様々なメリットをもたらします。 

ウェアラブル端末などのモニタリング機器を活用することで、病院やクリニック内を移動しながらでも患者を見守ることができる遠隔患者モニタリングシステムを実現することができます。このシステムを活用することで、患者のバイタルが一定の基準値を超えた場合、医師は即座に警告を受けることができ、迅速な対応が可能となります。その他、医師や救急救命士が患者の診療に必要なデータを収集・確認するための医療用システム リアルタイムでこれにより、健康状態の改善に努めることができます。

患者の遠隔監視システムは、再診の必要性を減らし、改善することがわかっています。 ケアの質に対する患者の満足度.

このような訪問を減らすことは、治療を受けるためにかなりの距離を移動しなければならない地方の患者さんにとっては特に有益です。場合によっては、直接訪問してフォローアップを行うことが現実的でないこともありますが、その場合には遠隔モニタリングが有効な手段となります。

医療機器データ。課題

このようなメリットがある一方で、医療技術データには、特にデータのプライバシーとセキュリティの面で、克服すべきハードルがあります。ここでは、改善が必要な分野をいくつか紹介します。

1.未利用・非構造化データ

MedTechデータは、電子健康記録（EHR）、ゲノム配列、アプリ、ウェアラブル、医療機器など、さまざまなソースから収集されます。

このようにソースが多岐にわたることは、医師や医学研究者にとっては好ましいことですが、一方で、収集した大量のデータを利用したり分析したりすることが困難になることもあります。

患者の健康情報を日常的な言葉で記録するEHRは、従来のコンピュータのアルゴリズムでは解析が困難でした。アメリカではこの問題はさらに深刻です。アメリカでは、臨床医のメモは非常に長くなる傾向があります。 書き込まれたものに比べて4倍の長さになります。 そのため、単純なキーワードスキャンのアルゴリズムでは、EHRデータをコンピュータが分析できるように分解することが難しくなっています。

また、健康データの保存と収集に関しても、標準的なものはほとんどありません。今のところ、例えば患者の心臓の健康を追跡する2つのウェアラブルが同じバイタルを見ているという保証はない。同じような目的を持ったウェアラブルでも、記録する情報の種類や保存方法が異なる場合があります。 

医療機器メーカーは、このような異質なデータを研究開発に利用しようとする場合、まず、データのクリーニングと標準化に時間をかける必要があります。このプロセスを自動化するのは難しいか不可能かもしれません。

医療機器メーカーは、非構造化データソースから有用な情報を抽出するために、EHRの自然言語解析などの新しいアプローチを導入する必要があるでしょう。

2.データセキュリティ

情報の収集と保存を強化すると、当然ながらデータセキュリティの面で新たな課題が生じます。例えば、セキュリティ対策が難しいウェアラブルから病院のネットワークに情報をワイヤレスで転送することは、サイバー犯罪者にとって新たな攻撃ルートとなります。また、患者データの保存量が増えることで、病院のネットワークはより大きく、より価値のある標的となります。

昨年は、すべての業界でデータ漏洩やサイバー攻撃が増加しました。のです。 ヘルスケア industry was no exception.この傾向は、2020年以降も続くと予想されています。

医療機器メーカーは、近い将来、セキュリティとデータの倫理的な利用を最優先事項として取り組む必要があるでしょう。また、5Gのように、新たなセキュリティ上の脆弱性を生み出す可能性のある新技術にも備える必要があります。

3.データの倫理的利用

同時に、グーグルの「Project Nightingale」のような取り組みが は、医師が懸念しています。 医療データの倫理的利用について

患者や医師のデータを使用する医療技術企業は、これらの倫理的懸念を真剣に受け止める必要があります。可能であれば、データの倫理的な使用を保証するために、適切な管理を行う必要があります。また、データの使用と収集に対する同意が、医師と患者の両方から得られるようにしなければなりません。

業界はまた、医療データのプライバシーと倫理に関する潜在的な法律の準備に着手する必要がありそうです。EUのGDPRやカリフォルニア州のCCPAのような新しい規制は、企業がデータを収集する際に顧客の同意を確保するよう求め始めている。 

この規制は、主にウェブサイトから収集したデータを利用する企業を対象としていますが、MedTech 専門家は立法化を予測しています。 は、データの収集と使用に関する規則をより厳しくする方向で推移していくでしょう。今後数年のうちに、これらの法律が医療技術のデータ活用に大きな影響を与え始めると思われます。

2020年、データはどのように医療に貢献し、妨げになるか

2020年には、新しい医療機器やサービスにおいて、データがさらに中心的な役割を果たすようになるでしょう。これは、業界にとって良いニュースでもあり、悪いニュースでもあります。メドテックは、患者の健康状態の改善、症状の把握の改善、より正確な診断の実施など、医療ビッグデータの利用によるメリットを享受することができるようになります。 

しかし、データへの依存度が高まれば、多くの課題も発生し、医療技術企業は異質性やプライバシーなどの問題に取り組まなければならなくなります。これは大局的な問題であり、専門家は医療技術の長所と短所を慎重に検討した上で前進しなければなりません。

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