AI駆動のヘルスケア：2023年の最新技術とその影響

健康という概念は、私たちの生活の中心にあり、医療産業はこれに常に取り組んで進化しています。その最前線にいるのが、AI駆動のヘルスケアです。2023年には、慢性疾患の管理、医療労働力の不足、再入院の問題など、健康管理に対する新たな課題がたくさんあります。これらの課題が、ヘルスケア組織や保険会社、製薬会社などをAIの採用に導いています。

AIはパターンを識別し、医師の手動労働では見つけられない洞察を行います。しかし、ヘルスケアデータの97％は構造化されていないため、利用されていません。 X線画像やスライドに添付された医療記録などが含まれます。マシンラーニング（ML）を利用すると、このような情報を構造化し、インデックス化することが可能となります。 MLと自然言語処理（NLP）はヘルスケア組織が臨床データの意味を理解するのを助けます。

かつて、フィラデルフィアの小児病院は、AWS AIサービスを使って、ゲノム、臨床、画像データの統合と共有を促進し、研究者が疾患を横断分析し、新たな一歩を立て、新たな発見をまた、シアトルのフレッド・ハッチンソンがんセンターは、Amazon Comprehend MedicalのNLPを使用して、大量の構造化されていない臨床記録データを大規模にレビューし、考え患者を臨床的ながん研究にマッチさせることができました。

AIはまた、腎臓病の診断と管理を医師が行うのを助け、腎臓患者の事後予防を予測することに役立っています。深層学習はスマートフォンやタブレットからの画像を分析し、患者これは、患者を透析機に接続するために使用されます。

これらのAI技術は、医療現場で急速に進化しており、データ収集の方法に大きな影響を与えています。例えば、全般的なセンシングデバイスを接続したデータ収集は拡大し、AIはこれらの高次元入力の消化と統合を助ける。

次の3年間でのヘルスケアにおけるAIの利用には、以下のようなトレンドがあります。

自然言語処理と対話型AI 自然言語処理と対話型AIはヘルスケアで進歩を進めており、症状のチェックやトリアージが一般的に改善、完了されることが予想されます。AIは、緊急の必要性を持つ患者と一度診療医が対応できる患者を区別するのに役立ちます。
AIは、オミクス（代謝物質、ゲノム、トランスクリプトームなどの生化学アッセイ）を電子健康記録（EHR）やウェアラブルデバイスからのデータと予測することができます。これらを知ることで、患者の表現型を区別することが可能となる。

AIの規制強化FDAがどの医療デバイスを認識するかについての決定に伴い、米国やヨーロッパではAIの規制が警戒化されると予測されています。医療AIのスタートアップはこの要素に対処する必要があります. これは、医療判断支援システムの領域から医療デバイスの領域への重要な移行となります。

ヘルスケア専門家が構造化されていないデータを理解することで、最終的には目標とした診断を開発し、ケアを個々の患者に合わせて調整することができます。は、多くのお客様が試みていますが、それはエラーが発生しやすいプロセスです。これらのツールにより、多くのお客様がその重荷を取り除き、患者と集団のケアに集中することができます。

AI技術を2023年以降のヘルスケアに実装する際には、プロバイダーはAIソリューションを正しくワークフローに組み込むべきです。また、プロバイダーは、AIソリューションの開発時に医師をプロセスに参加させることも重要です。解決は最適ではなくなります。

AI駆動のヘルスケアは間違いなく進化し続けており、その進化は私たちの健康と病気を見極め、治療する方法に大きな影響を与えています。医療現場でのAIの活用が普及するべく、個々の患者に対するケアのパーソナライゼーションや診断の精度が向上し、結果的にはより良い患者のアウトカムを達成することが期待されます。

しかし、その進化には多くの課題がございます。AI の解釈可能性や透明性、データプライバシーとセキュリティ、そして AI の規制とガバナンスなど、さまざまな問題が存在します。そのためには、AIのエキスパートと医療専門家が協力して、患者センターの解決策を開発することが必要です。

それにもかかわらず、AIが医療に実現できる可能性は無限大であり、その潜在能力を最大限に引き出すための努力が続けられています。またこれからどのように進化するかについての一部を紹介しましたが、これは一時氷山の一角に過ぎません。