ヘルスケアにおける人工知能の未来

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Modern technology is disrupting nearly every industry and then some. Just consider the likes of automation, AI, 機械学習, big data, プレディクティブ・アナリティクス and robotics. 人工知能特に、そのようなことはありません。 は、これまでの世界を変えようとしています。言ったり、やったり、理解したり、聞いたりすることができるおしゃべりロボットを想像してみてください。スマートホーム。 ウェアラブル, predictive convenience technologies will know when we want our lights on, what shows we want to watch, our fitness levels, and so much more. Applying 人工知能ヘルスケア is currently taking the industry to new heights, and holds the promise of a better, healthier future. 

ダニエル・クラフト博士, a Harvard-born oncologist, entrepreneur and healthcare expert, believes that artificial intelligence in healthcare is going to change healthcare delivery and research radically. So much so that we may actually come see AI-powered physicians as the norm. Doctor C-3PO, anyone?

機械学習、AI、ビッグデータ、そしてモノのインターネットについて語りながら、こんなことを言っていました。

「この一連の技術は、特に相互に結びついたとき、地球上のヘルスケアを再構築し、再発明する真の機会を提供します。

クラフト博士の言う「Reshaping」とは何か?ヘルスケアや医療における人工知能の未来とは?

プレディクティブ・アナリティクスとメディカル・レコード・マイニング

医療機関では、データ管理が大きな問題となっています。特に、患者の記録や情報の取り扱いには注意が必要です。医療従事者や医師も人間ですから、私たちと同じようにミスをします。もし、彼らが何か重要なことを見逃してしまったら そして、それは時々起こります。 - は、患者さんにとって危険なものになりかねません。しかし、そのようなことは、AIを搭載した常時接続型のデータ管理ツールを使えば、簡単に改善することができます。

Google DeepMind Health膨大な数の医療記録の中から、より良いサービスを提供することを目的として、例えば、日本の医療機関では、既に、医療記録の精査・分析が行われています。その目的は、より良く、より早く、より正確な医療サービスを提供することです。このプロジェクトはまだ始まったばかりですが、このプロジェクトが素晴らしい改善に貢献しないはずはありません。Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trustでは、すでにこのプラットフォームを利用して、目の治療の改善に役立てています。

これは、自動化されたAIベースのツールが、医療記録を精査・分析する際にどれほど役立つかを示しています。GoogleのDeepMind Healthのようなプラットフォームが、近い将来、日常的に人命を救うようになると考えても過言ではありません。

個別の治療計画

患者さんが大きな問題を抱えているとき、医師は構造的な治療計画を立てます。例えば、がんと診断された場合、数ヶ月から1年かけて治療の土台を作ります。治療計画が終了したら、医師と一緒に体や病気の現状を把握し、新たな計画を立てます。繰り返すようですが、これは他の健康上の不調や病気、問題と変わりません。場合によっては、医師があなたのためにプランを見極めて、それを渡すこともあります。

IBMのWatsonのようなシステム, however, can be tapped into to create and deliver better and more personalized healthcare and treatment plans. Watson has an オンコロジー-themed function that provides clinicians with evidence-backed treatment options for patients.

その結果、患者の病歴、臨床的な専門知識、外部の研究開発、最先端のデータなどを加味して、より正確で、より良いターゲットに向けた治療計画を立てることができます。これにより、AIシステムは、その時の医師が知らないような革新的で実用的なプランを考え出すことができるのです。

プレシジョン・メディシンとジェネティクス

ディープゲノミクスは「次の時代」の医療を担う企業である は、遺伝子治療を活用して患者さんの生活を改善している企業です。AIや自動化ツールは、医療記録や遺伝子情報を含む膨大なデータを分析し、治療の改善に利用できるパターンを特定します。このツールは、訓練を受けた経験豊かな目をもってしても発見することが困難な、突然変異や病気との関連性に関する傾向も探し出します。

その結果、医療従事者と一緒に働き、より詳細な情報を提供するコンピュータシステムが誕生しました。例えば、細胞の中で何が起こったのか、いつ、何のためにDNAが変化したのか、自然界や治療法による遺伝子の変化を医師が知ることができます。

人工知能の活用も可能 ゲノムの完全な配列決定のために 健康診断でがんなどの病気を発見するために、全身の健康診断を行うことができます。

ヘルスケアにおける人工知能。目に見えないもの

もちろん、これらはヘルスケアにおける人工知能の応用例のほんの一例に過ぎません。その他の関連分野 AIが影響を与える可能性のある、また将来的に影響を与えるであろう場所 製薬や新薬の開発、遠隔医療支援、服薬管理、保険、医療レポートなど、さまざまな分野で活躍しています。

でも、ほのめかしていた人造人間の博士はどうなるんだろう?いつか本当にC-3PO博士が誕生するのでしょうか?それはそれで驚くべきことであり、恐ろしいことでもあります。

要するに、答えは「ノー」です。ヘルスケアのタスクを処理できる、リアルな人間のようなアンドロイドは、おそらくすぐには登場しないでしょう。しかし、ここで取り上げたテクノロジーの多くは、実際の医療記録や患者、医療現場で直接作業を行うことになることに気づくでしょう。つまり、言い方は悪いですが、人工知能が 人の命を救うために 近い将来に。

ヘルスケアは、ビッグデータ、予測分析、IBMのWatsonやGoogleのDeepMindのようなスマートシステムによって大きく推進され、痛快で正確なヘルスケアプランや治療方法を提供するようになるでしょう。これは、私たちにとって、より良い、効果的な、個人に合ったヘルスケアを意味するので、私たちは興奮すべきです。

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著者について

Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)の創設者であるネイサン・サイクスは、ペンシルバニア州ピッツバーグ出身です。彼は、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、その他の新興技術の最新ニュースやトレンドについて書くのが好きです。Twitter @nathansykestechでネイサンをフォローして、ビジネステクノロジーに関する最新情報を入手してください。

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