AI を活用したヘルスケア: 医療の未来
公開: 2023-09-26実際、AI を活用したヘルスケア市場は 146 億ドルに達し、2028 年までに数倍に成長して 1,027 億ドルに達すると予測されています。
現在、AI は、放射線スキャンでの異常の迅速な特定、病気の早期発見のための複雑な生体信号の解釈、遺伝情報の分析による個別化された治療アプローチの促進など、さまざまな医療方法でのテストに成功しています。
将来的には、これらのアプリケーションがより大規模に使用されるようになるでしょう。 それらの一部はエンドユーザーレベルで民主化されると考えられていますが、その他は医療機関や研究者レベルに限定される予定です。
ヘルスケア分野における AI 実装の将来を探ってみましょう。
1. 放射線検査での異常の特定
胸部 X 線写真は、心臓や肺に関連する幅広い問題を診断する上で重要な役割を果たします。 胸部 X 線検査で異常を検出すると、がんや慢性肺疾患などのさまざまな状態を示すことができます。
正常な胸部 X 線写真と異常な胸部 X 線写真を効果的に区別できる AI ツールがあれば、世界中の放射線科医が直面する多大な作業負荷が大幅に軽減されるでしょう。
実際、北米放射線学会が発行した最近の報告書によると、研究者らは市販の AI ツールを使用して、デンマーク首都圏の 4 つの病院の 1,529 人の患者からの胸部 X 線写真を分析しました。
X 線写真は救急外来の患者、入院患者、外来患者を対象としていました。 AI ツールは、X 線写真を「高信頼性正常」または「高信頼性正常ではない」という 2 つのグループに分類し、それぞれ正常な状態と異常な状態を表しました。
ベンチマークとして、2 人の認定胸部放射線科医が X 線を評価しました。 意見が一致しない場合は、3 人目の放射線科医に相談しましたが、3 人の専門家全員が AI の結果を知りませんでした。
正常とラベル付けされた 429 枚の胸部 X 線写真のうち、AI ツールは 120 (または 28%) を正常と分類しました。 全 X 線の 7.8% を占めるこのサブセットは、AI によって安全に自動化できる可能性があります。 さらに興味深いのは、この AI ツールが胸部 X 線異常の検出において 99.1% の感度を示したことです。
2. 複雑な生体信号の解釈
生体信号分析とは、生理学的信号を収集および処理して、医学的診断と治療のための貴重な洞察を得る方法を指します。 これには、さまざまな信号処理技術を使用してデータを精査し、特定の状態や病気を示唆するパターンを特定することが含まれます。
生体信号解析は、心電図 (ECG)、脳波 (EEG)、筋電図 (EMG) などのさまざまな種類の信号をカバーします。 これらの信号はそれぞれ、身体の生理学的状態に関する明確な詳細を提供し、幅広い医学的問題の診断に役立ちます。
最近、米国マサチューセッツ州ケンブリッジに拠点を置くAnumana, Inc. は、心アミロイドーシスの早期発見を強化するために設計された AI 主導の ECG アルゴリズムを作成しました。 この AI を活用したソフトウェアは、人間のアナリストが気付かない可能性のある ECG 信号を解釈できます。
非侵襲性 ECG 検査が広く使用されていることを考慮すると、AI-ECG アルゴリズムは疾患の初期段階でより広範な患者集団に適用できる可能性があります。 アヌマナは現在、このソリューションを既存の臨床ワークフローにシームレスに統合することを目的として、このアルゴリズムを医療機器としてのソフトウェア (SaMD) に進化させることに重点を置いています。
この AI-ECG イノベーションは、米国食品医薬品局 (FDA) から画期的なデバイスの指定も獲得しており、患者と医療提供者がこのアルゴリズムに迅速にアクセスできることが保証されています。
3. メンタルヘルス評価
2021 年には、WHO 欧州地域全体で 1 億 5,000 万人以上の人が精神的健康状態に悩まされています。
残念なことに、ここ数年、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックによりこの状況は悪化しており、必要不可欠なサービスへのアクセスは減少しており、ストレス、不利な経済状況、紛争、暴力の急増により、精神的な問題のデリケートな性質が浮き彫りになっています。健康。
同時に、AI は医学とヘルスケアの分野でも変革の時代を迎えました。 これは、メンタルヘルス サービスを調整し、個人レベルと集団レベルの両方でメンタルヘルスの問題を効果的に特定および監視するための革新的なツールとして浮上しています。
AI を活用したツールは、電子医療記録、医療画像、手書きの臨床メモなど、さまざまな形式で利用できるデジタル化された医療データを活用します。 これらのツールはタスクを自動化し、臨床医にサポートを提供し、複雑な疾患の複雑な原因についてのより深い洞察を促進します。
最先端のデジタル ヘルス スタートアップ企業である Thymia は、この革新的な進歩を示す代表的な例として機能します。 2020 年に設立されたThymia は、メンタルヘルスのより客観的な評価を迅速化し、強化し、レンダリングすることを目的とした AI を組み込んだビデオ ゲームの先駆者です。
このプラットフォーム内では、ビデオ ゲームに対する患者の好みが活用され、ベースライン評価の迅速な確立が促進されます。 その後、AI がビデオから匿名化された多数の顔の属性を詳しく調べ、音声データを分析することで、うつ病の可能性と潜在的な重篤度を特定します。
このテクノロジーは、患者と臨床医の両方に中断のない遠隔モニタリング機能を提供し、状態と治療の進行状況をリアルタイムで把握できるようにします。
4. データ分析と視覚化
ヘルスケア部門は、経済の他のどの部門よりも大量のデータを生成します。 しかし、業界は、主に限られた参加者による調査から得られた、「ほぼ正確」なデータに満足してきました。
データ分析と視覚化により、患者、医療従事者、医療提供者、支払者、請求の間のつながりを明確にすることができます。 機械学習と AI の進歩と組み合わせることで、視覚化によりユーザーはエラーや混乱を避けることができると同時に、医療費の請求や処方箋に関連する不正行為や潜在的な不正行為を迅速に特定することができます。
もちろん、これがすべてではありません。 次の実際の例を見てください。
予測分析と市場調査を専門とする企業 Trilliant Health は、 SimilarityIndex |を発表しました。 Hospitals は、全米の 2,000 以上の病院のベンチマークを設定する最先端のデータ視覚化ツールです。
このツールは、機械学習テクノロジーであるSimilarityEngineを利用しており、ユーザーは参照病院を選択し、類似した10の類似病院のグループを視覚化できます。 この視覚化には、再入院率、死亡率、院内感染のスコアなどの要素を網羅するフィルターが付属しています。
Trilliant Health は、この洗練されたベンチマーク機能により、医療リーダーは宣伝用のトップ 100 病院ランキングだけに頼るのではなく、証拠に基づいた戦略を使用して医療システムを評価できるようになると主張しています。
もはや SF ではない – AI はすでに存在しています
AI 開発会社として、当社はヘルスケアにおける AI 導入の最前線に立ってきました。 単純なタスクの自動化であれ、膨大な健康評価データの処理であれ、AI がヘルスケア分野で奇跡を起こすのを私たちは見てきました。
AI は患者、医師、病院、研究者にとって至福の存在です。 そして今こそ、医療機関が AI 導入の分野を特定し、本格的に取り組むのに最適な時期です。