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効率性を向上する、ヘルスケアにおけるAIアプリケーション

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Homer Pien

エグゼクティブのインサイトシリーズ

ポッドキャスト#98 How AI can bring productivity to medical imaging(医用画像診断の生産性向上に貢献するAI)

ゲスト:Homer Pien、フィリップスエグゼクティブ
Homer Pienのポッドキャスト
ヘルスケアの提供を改善するためのAIの可能性は、さまざまなアプリケーションや放射線科において無限に広がっています。診断の改善、ワークフローの拡張などにより、放射線科医の役割は必然的に変化していくはずです。ホストであるDennis de Costaがフィリップスのイメージング部門チーフテクノロジーオフィサーを務めるHomer Pienを迎え、ヘルスケア領域におけるAIの未来について語ります。

ヘルスケアにおける4つのAIアプリケーション

 

今日、ヘルスケアは複雑性を増しています。コストの上昇1、医療従事者の世界的な不足2および非効率的な運用により、高品質で効率的なケアのニーズへの対応が逼迫しています。ヘルスケアのITリーダーは、施設全体で収集される莫大な量のデータのへの対応と共に、運用効率の目標達成という難題に直面しています。

 

ヘルスデータの不足

 

AIが登場して数十年が経過しましたが、多くの医療機関は、AIの活用についてはまだスタートに立ったばかりの状況です。大容量のデータからインサイトを得られるため、ヘルスケア領域でAIは躍進を続けています。AIは、業務負荷に悩む医療従事者が切望していた支援を提供します。

 

CIOが監督するデジタル保管の医療データやヘルスケアデータの量と粒度は加速度的に増加してきましたが、医療の効率と品質の改善に利用されているデータはほんの一部です。データのボリュームの拡大や多様化は、ヘルスケアのITリーダーにとって悩みの種です。蓄積されるデータの量が、解析能力をはるかに上回っているためです。

 

「医療機関は大量のデータを持っていますが、わずかなインサイトしか得ていません」と当社のヘルスインフォマティクスチーフオフィサーであるRoy Smythe医師は話します。「臨床医が必要としているのは、本当に知るべき情報は何かを理解するためのインサイトです。たとえば、患者母集団における2,000人の糖尿病患者の内、別の処置が必要になる10人は誰であるかということです。これこそ、臨床医が必要としているデータです」

 

ヘルスケアのAIアプリケーション

 

ヘルスケアシステムを改善するためのAIの可能性は無限です。AIにより臨床データを把握する優れた機会が得られ、予測と精度に優れた統合ヘルスケアソリューションを活用できます。AI対応ソリューションはあらゆる面で、臨床医、データサイエンティスト、インタラクションデザイナー、およびその他のエキスパート間のコラボレーションの強化を必要としています。ヘルスケアの提供を変革する4つのAIアプリケーションをご紹介します。

 

1.運用効率およびパフォーマンスの向上

 

部門やエンタープライズレベルでは、大量のデータを処理するAIの能力は、施設の管理者によるパフォーマンスの最適化、生産性の向上、既存リソースの活用の改善、時間とコストの削減に役立ちます。たとえば、放射線科では、AIは紹介患者の管理、患者の日程調整、検査の準備などを改善することができます。ここでの改善は患者の満足度向上に役立ち、検査場所でより効果的かつ効率的に設備を利用できるようになります。

 

2.高度な臨床意思決定支援

 

AI対応ソリューションにより、大量の臨床データを結合して、より包括的な診断を行うことが可能です。医療従事者の意思決定をサポートし、患者の治療結果の改善、公衆衛生の向上を実現します。「インサイトを得て、それを臨床運用の支援につなげるという大きなニーズがあります」とSmythe医師は言います。「インターベンションの確度もマンパワーの効果的な活用も、医師が苦闘している問題であり、どちらも避けることはできません」

 

3.母集団の健康管理を可能にする

 

臨床意思決定支援システムと患者の自己管理を組み合わせることで、AIのメリットを公衆衛生管理にも活かすことができます。医療従事者は患者母集団における予測分析を使用して予防措置を取り、健康リスクを軽減し、不要なコストを節約できます。

 

母集団は年を取るため、経年への対応が必要になり、疾病管理だけでなくQoLの最大化の需要も発生します。何百万もの一般消費者からのヘルスデータの集約、解析、およびアクティブ化を行えば、医療施設は、社会経済的因子、行動因子、遺伝因子および臨床学的因子がどのように相互に関連するか把握できるようになります。また、対象を絞った予防的ヘルスケアを医療施設外で提供できるようになります。

 

4.一般消費者を支援し、患者のケアを向上する

 

2015年までは、患者はX線の診断結果やその他の臨床ヘルスデータを、医療施設間で物理的に持ち運んでいました3。新しい医師に症状を説明し、医療履歴のギャップを見つけるという、複数の照会に伴う重荷が生じることは珍しくありませんでした。患者は今や、よりカスタマイズされた、高度で便利なヘルスケアサービスを求めています。

 

ヘルスケア領域へのAIの導入で大いに期待されているのは、患者が自身のヘルスケアにより深くかかわるようになり、自分のニーズを正確に理解できるようになることです。病気のときに限らず、必要なときにヘルスサービスが提供され、ヘルスケアがそれらのニーズに対応するようになることが期待されます。

 

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1 US Centers for Medicare & Medicaid Services

2 WHO, ‘Global health workforce shortage to reach 12.9 million in coming decades’

3 HBR, ‘Giving Patients an Active Role in Their Health Care’

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