ヘルスケアソフトウェアにおけるAIの未来：チャンスと課題

イントロ

かつては流行と考えられていたAIが、今やさまざまな業界の間で世界的に最もトレンドで、明るく、流行のテクノロジーのひとつになるとは誰が予想しただろうか。AI／人工知能のコンセプトは、教育、医療、金融、銀行、エンターテインメントなど、他の産業分野にも非常に深く浸透しているようだ。十分な時間がないので、各業界における人工知能の重要性について言及することはできません。そこで、その名の通り、特にヘルスケア領域における人工知能のコンセプトと、それが特に今後数年間においていかに有望な未来になりそうであるかに焦点を当てたいと思う。

ヘルスケア分野におけるAIへの理解を深める

ひとつ確かなことは、人工知能のような破壊的技術の開発が、ヘルスケア業界を変革し、革命を起こすことに成功しているということだ。特に医療診断、治療、患者ケアに関しては、無限の可能性とチャンスに満ちた新しい世界が生み出されている。

人工知能のコンセプトは、ここ数年の間にヘルスケア業界を大きく変貌させているようだ。そう、可能性とチャンスに満ちた新たな世界が開発されたようで、医療従事者は単純にそれを気に入っている。彼らにとっては、より速く、より正確な決断を下し、手順を合理化し、患者への最大限のケアを行うことが可能なのだ。以前と比べると、大量の医療データと高度なデータ・アルゴリズムに簡単にアクセスできるようになったことで、さまざまな医療機関の間でシームレスな業務が再び行われるようになったようだ。もちろん、患者データの保護、プライバシーの維持、AIベースのアルゴリズムを訓練するために患者データを活用することの倫理的・法的意味合いとのバランスなど、ある種の精査が必要な分野もある。ですから、医療従事者として、特に新しいテクノロジーを統合する際には、健全なバランスを取ることがあなた方の唯一の責任なのです。

世の中は、医療画像解析や個別化された治療法の提案など、より多くのアプリを切望しているようだ。医療機関はもはや従来のやり方に固執することなく、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像から病気の診断を支援する機械学習技術やアルゴリズムをますます試行錯誤している。人工知能や機械学習だけでなく、自然言語処理（NLP）アルゴリズムも、電子カルテ（EHR）や医学文献など、膨大な量の非構造化医療データから重要な洞察を引き出すために検討されている。つまり、臨床医の視点に立てば、患者の医療に関してより的確な判断が下せるということだ。世界のAIヘルスケア市場が 、2024年から2030年にかけて年平均成長率38.5％で成長すると予想されている のも頷ける。

ヘルスケア分野におけるAIの利点

#1 正確で効率的な診断

この種の技術の進歩が統合される以前は、誤診は常に医療分野における大きな懸念事項であったが、幸いなことに、もはやそのようなことはないようだ。人工知能のコンセプトは、診断の精度を高め、同時に医療従事者の効率を向上させることで、このような問題を克服することに成功している。

患者報告書、CTスキャン、MRI報告書、X線写真、マンモグラムなど、特に人間の目には見えない部分の医療画像の正確な分析が可能になった。AIが放射線科医よりも正確かつ迅速に、特にほとんどすべての種類の医療データを分析することができるということは、非常に興味深いことだろう。しかし、多くの放射線技師は、いつかテクノロジーが完全に専門家に取って代わるのではないかと恐れているが、今のところ、それは真実ではない。

#2 患者に合わせたケア

人工知能技術が提供する次の利点は、患者に合わせた治療を保証することだ。そう、このテクノロジーは、病歴、遺伝、生活習慣など、患者のデータを真摯に深く分析することに成功しているのだ。さらに、特別な個別化治療計画もAIによって可能になる。AIが提供するソリューションのほとんどはクラウドベースであり、医療プラットフォームやウェブアプリケーション上で大量のデータを収集することが可能だ。

さらに、患者に合わせたサービスは、患者満足度を高め、診断と治療成績の向上につながる。

• 癌の発見
• 心臓移植の拒絶反応率を予測する
• ライフスタイルと健康のモニタリング
• 創薬
• 臨床試験
• パーソナライズされたトリートメント

#3 短納期

ヘルスケア領域で人工知能を考慮するもう一つの重要な利点は、より速いターンアラウンドタイムを保証することである。そう、人間と比較して、AIツールは検査結果をより速く、より正確に分析する傾向がある。さらに、AIは個人のゲノム、メタボローム、バイオインフォマティクス・データをより短時間で解析することができる。コスト削減だけでなく、タイムリーな治療も可能になる。

#4 リアルタイムかつ正確なデータ

医療問題はいつでも発生する可能性がある。人工知能や機械学習といった破壊的なテクノロジーを取り入れることで、リアルタイムかつ正確なデータ分析を行うことは十分に可能である。これにより、医療関係者はより効果的に重要な決定を下すことができるようになる。リアルタイムのデータは、コストを削減し、待ち時間を最小限に抑え、症状の悪化を防ぐことができる可能性を大きくする。

#5 強化された外科手術

安全で確実な手術を成功させる医療用ロボットを提供することが可能になったことをご存知だろうか。ロボット支援手術は、複雑な外科手術において、外科医がより高い精度、安全性、柔軟性、制御性を達成することに成功している。

さらに、AIは遠隔手術も可能にする。つまり、世界中どこからでも、特に外科医が即座に到達できないような地域でも手術ができるということだ。この技術は、特に世界的なパンデミックや、社会的距離を置かなければならない地域においては、素晴らしいものとなる。また、ロボット支援手術の増加に伴い、以下のことが判明している。

• 手術後の入院期間の短縮
• 手術後の疼痛スコアの低下
• 血栓、尿路感染、膀胱頸部拘縮などの術後合併症が少ない。

デメリットはありますか？

さて、医療におけるAIに短所がない、あるいはそれなりの論争がないと言う人はいるだろうか？医療にAIを導入することの基本的なデメリットには、以下のようなものがある：

• トレーニングの複雑さ- AI技術の習得は決して容易ではない。うまく使いこなすには、必要なスキルと専門知識をすべて備えていなければならない。そのため、医療従事者は始める前に適切なトレーニングを受ける必要がある。
• 深刻な失業- ロボットはある程度の失業につながる。AIの導入は、ほとんどの管理業務が余剰人員となることを意味する。
• 高いセキュリティ・リスク- サイバー攻撃はより速いペースで進化し続けており、テクノロジーへの厳しい依存、あるいは過度の依存は、より高いセキュリティ・リスクにつながる可能性がある。

未来はどうなる？ヘルスケアにおけるAIの可能性

人工知能はもはやバズワードではなく、製造業、IT、金融、エンターテインメント、ヘルスケアなど、あらゆる分野や業種に当てはまることがお分かりいただけたと思う。人工知能という概念は、ある意味、世界を驚かせている。と同時に、AI技術がゴーゲッターの選択肢であることを意味するわけではないが、ヘルスケア市場は2030年に1870億ドルになると予想されている。

* 非構造化データのロック解除

医療データの97%は構造化されていないため、未使用のままアクセスできない。X線写真、スキャンされた文書、幾何学的なデータ、臨床ノートなどを含む医療記録からデータを抽出することから、あらゆるものがここに関与している。AIベースの技術、機械学習、NLPの支援により、すべての非構造化データを処理することが容易になり、世界中の医療専門家にとって、よりアクセスしやすく、より有用なものとなる。ChatGPT](/blog/how-is-chat-gpt-useful-for-seo/)は、大規模な言語モデルを使用する傾向があり、患者のカルテ履歴の迅速な要約を作成し、診断精度と治療計画を向上させる臨床ノートから意味のある洞察を抽出することに成功しています。  

* シームレスなデータ統合と分析

AIがヘルスケアの分野にもたらすもうひとつの重要な可能性は、シームレスなデータ統合と分析だ。AIは、EHR、ウェアラブル端末、ゲノミクスなど幅広いソースからデータを収集、分析、増強する優れた能力を持つ傾向がある。ここで、健康データと病歴の全体的なビューを見つけるに違いない。以前と比べ、医師は各患者をより包括的に理解するようになり、その結果、より個別化された治療戦略がシームレスに展開されるようになった。  

* 経営効率

人工知能がヘルスケアの領域で生み出しがちなもう一つの大きなチャンスは、迅速なスケジューリング、請求、請求処理を特徴とするあらゆる種類の管理手続きの合理化であり、これによって全体的な運用コストが自動的に削減される。世界中で実施されたベストプラクティスは、機械学習の概念を活用するだけで、多数の自動否認管理ツールの助けを借りて、積極的に請求処理を合理化することが可能であることを証明している。また、これらのツールは、最新のクレーム、特に否認の可能性が高まるレッドフラッグを作成する可能性のあるクレームの評価をうまく支援することができる。 

* 診断ミスの削減

ヘルスケア領域におけるAIの次の無比の機会は、診断精度の向上である。そう、医療ミスは誰かの命を危険にさらす可能性があるため、とても手が出せないものだった時代があった。人工知能が登場したことで、コストのかかる医療ミスが発生する可能性はより低くなった。 

現在では、AIシステムがさまざまな種類の医療画像をより高い精度で素早く分析することが可能になっている。そのため、放射線技師は、手作業による検査では見逃される可能性のあるさまざまな状態を見分けることができるようになりました。そのため、全体的に患者の治療成績は向上し、誤診やその後の治療に関連するあらゆる懸念や金銭的な問題さえも完全に払拭することができる。

* バーチャルアシスタントとチャットボット

次のチャンスは、バーチャルアシスタントとチャットボットだ。さて、バーチャルアシスタントやチャットボットがどのように患者ケアを強化できるのか不思議に思っているに違いない。まあ、患者、特に非技術者が（専門家の認識では）いい加減な質問をすることがあるので、AIを搭載したこれらの仮想アシスタントやチャットボットは、基本的な質問に答えるのをうまく支援することができ、患者が医療専門家を何度も訪問し続ける必要がなくなります。 

また、これらのバーチャルアシスタントやチャットボットは、手術やアレルギー、予約スケジュール、投薬リマインダーなど、患者の医療情報への24時間365日の容易なアクセスを保証する。これらのツールは、ルーチンベースのすべての問い合わせをうまく処理することが可能であり、医療従事者はより複雑なタスクに集中することができ、患者のエクスペリエンスを向上させることができます。

* 患者のニーズを予測する

そして最後が、患者のニーズを事前に予測することだ。そう、既存の医療システムに人工知能を組み込むことで、予測分析を最大限に活用することができる。これは、医療機関が人員配置やリソースをうまく管理できるようになったことを意味する。パターンや傾向を分析することで、AIツールは医療提供者が需要を予測し、リソースをより効果的に配分し、患者がタイムリーなケアを受けられるようにするのに役立ちます。 

最後の言葉

というわけで、今回はここまで！AIの未来、特にヘルスケア分野での未来は、極めて明るくバラ色のようだ。そして、ここでの最良の部分は何かわかりますか？テクノロジーは今も昔も進化し続けている。AIがパイロットプロジェクトから企業全体のソリューションに移行する日も近いだろう。

さらに、AIは組織全体の持続可能性を促進する。その結果、無駄が減り、効率が向上し、医療業界においてより環境に優しい実践に向かう可能性が高くなります。では、患者介護者として変化し、業務効率を向上させ、組織のためにもっともっと費用対効果の高い戦略を考え出す準備はできていますか？

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