ヘルスケア2022における機械学習アプリケーション：何を期待すべきか？

機械学習（ML）は、かなり長い間、世界中の救命救急、診断、および治療を支援してきました。 MLと人工知能主導のシステムの助けを借りて、臨床データと病院のリソースをはるかに効果的に使用できます。 当初、MLは主にワクチンの開発、病気の研究、ゲノミクスの研究に使用されていました。 ただし、病院の管理者は現在、サービスを改善するためにML主導のプラットフォームを急速に採用しています。

病院はまた、AIの助けを借りてより多くの患者に対応し、強力な人間の監督を必要とする患者に優先順位を付けることができます。 機械学習と人工知能（AI）は、人間の医療従事者や医師に取って代わることを目的としておらず、単に彼らの仕事を容易にすることを目的としています。 MLは、患者の記録の分析や介入の提案から、医薬品の研究や合成の支援まで、すべてを支えています。

救命救急を必要とする患者が約20人いるが、現場で利用できる臨床医と介護者は15人しかない場合の例を見てみましょう。 このような状況では、MLを利用したAIは、どの患者が即時の人間のサポートを必要としているかを判断するのに役立ちます。 AIは、医師や病院のスタッフが必要に応じて効果的な意思決定を行うのに役立ちます。

同様に、患者が医学的介入を切実に必要としているが、患者が以前の医療記録を持っているために一部の薬の使用が許可されていない、または患者が特定の医療行為または治療を必要としていると仮定します。 医療記録を調べるには時間がかかり、他の部門や専門家との協力が必要です。 AIは、各患者のベストプラクティスを提案することで、このプロセスを支援できます。 人口統計グループやゲノムなどの他のデータに基づいて、治療をパーソナライズすることもできます。

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ヘルスケアにおけるMLの重要性

薬と治療は人によって結果が異なります。 長い間、私たちは標準的なヘルスケアと医療を「万能」システムとして扱ってきました。 ヘルスケアの効果を決定するのは、年齢、性別、体重、病歴だけでなく、毎日の習慣や食事などの要因でもあります。

たとえば、高血圧の患者は特定の薬を服用しないように処方されたり、別の病状の患者は手術を受けないようにアドバイスされたりする場合があります。 機械学習、統計学習、深層学習の手法を使用して、コンピューターはこれらの要素を特定の結果に関連付けることにより、最適なルートを特定できるようになりました。

これにより、医療専門家が文書化や患者の評価に費やす時間を減らすことができ、命を救うことができます。 患者を監視および支援するために利用できる看護師または臨床医がいない状況では、AIベースのシステムが医療従事者を支援できます。 これらのマシンは、心拍数の低下や健康パラメータの変動などのトリガーを処理する方法を教えることができます。

MLは、保険金請求と医療リスク、および治療のための資金調達を計算するために使用されます。 AI駆動型システムは、保険数理や健康保険で広く使用されています。 MLは、医療サービスを効果的に提供し、世界中の患者にサービスを提供するために不可欠です。

人々を守るために迅速に開発する必要のあるワクチンや薬の例を見てみましょう。 MLがなければ、このような医学研究は完了するのに何年もかかります。 臨床試験でさえ数ヶ月かかる場合があります。 AIツールはプロセスをスピードアップし、研究者がより多くの命を救うことを可能にします。

さらに重要なことに、MLは、医療専門家が臨床データと患者データをより迅速に解読するのに役立ちます。 これにより、より優れた、より効果的な治療（侵入的または非侵入的）が促進されます。 たとえば、放射線検査に基づいてレポートを生成する必要がある場合、MLは利用可能なデータから重要な洞察を得て、放射線科医がレポートをより迅速に作成できるようにします。 ある時点で、分析タスクと医学的評価がすべて自動化され、医師が最善の行動を取ることで患者の治療により集中できるようになる可能性があります。

現在、MLは次の目的でヘルスケアで使用されています。

• 遠隔医療と初期予防ケア
• ベストプラクティスのための臨床的意思決定
• 電子カルテ（EMR）の評価
• 医用画像の分類と分析
• 臨床試験
• IoT（モノのインターネット）によるスマートヘルスケア
• 病院管理のためのエッジコンピューティング
• 不正の検出と保険
• 病気の検出
• 医薬品開発と研究
• 精密医療

Covid-19の期間中、世界は確かに医療専門家と救命救急隊員が大幅に不足していることを発見しました。 自動化とスマートな管理の助けを借りて、病院はこれらの状況にはるかにうまく取り組むために武装することができます。 救命救急ユニットやその他の病院のリソースは、影響の大きい患者への優先順位に基づいて割り当てることができます。

AIは、放射線学、腫瘍学、心臓病学、さらには皮膚科の部門でもすでに標準となっています。 MLベースの分析システムは、人間よりもはるかに早く、より正確にリスク要因を特定するように教えることができます。 さらに、AIは、デバイス（スマートウォッチと電話）からのデータと一般的な生理機能に基づいて、特定の状態の患者向けのカスタム治療ワークフローを統合するのに役立ちます。

MLが2022年にヘルスケアのために用意しているもの

MLには、今後数年間で提供できるものがたくさんあります。 エッジコンピューティングとAIの病院管理への統合が大幅に進歩するでしょう。 MLの助けを借りて、世界中の病院がMLベースの支援システムを病院のリソースに組み込んでいます。 これにより、部門間のシームレスなコミュニケーションとコラボレーションがリアルタイムで可能になります。 医用画像とEMR評価は、2022年のMLの中心的な焦点です。

ヘルスケアのディープラーニングは、特に予防医学、精密な治療、早期の病気の発見の助けを借りて、すでに数え切れないほどの命を救ってきました。 ディープラーニングとエッジコンピューティングに加えて、病院はブロックチェーンテクノロジーをフレームワークに統合します。 たとえば、ブロックチェーン上のディープラーニングと医療記録により、病院はバイオメトリックマッチングを通じて患者の病歴を取得できます。

ヘルスケアにおけるAIMLの2022年のトレンドは次のとおりです。

• パーソナライズされた治療と効果的なヘルスケアフレームワークの促進
• 臨床上の決定と予防薬のための実世界のデータの使用。
• リアルタイムでの早期診断と検出。
• 偏りのない患者の経験。
• ディープラーニングによるより迅速な医薬品開発と研究。
• 人間の監督なしで患者を監視する。
• リアルタイムの患者モニタリングと自動化された基本ケア。
• 高度な医用画像および記録分析。
• 高度な生物医学工学およびゲノムベースの研究のためのデータの使用。
• より良い医療政策と規制の枠組み。
• 保険および請求の分析。
• 再現性のある医療結果のための病状とドラッグデリバリー結果のデジタルシミュレーション。
• 看護と手術のためのバーチャルリアリティと拡張現実のトレーニングシステム。
• 機械学習と深層学習のための医療データのより効果的な使用。
• 医療詐欺の防止と優先度の高い患者へのリソースの容易なアクセス。
• クリティカルケアと侵入治療のためのAIツールと支援システム。
• 高度な医療機器とヘルスケアへのロボット工学の組み込み。

報告によると、医師と臨床医が実行するすべてのタスクの33％は簡単に自動化できます。 多くの病院は依然として手動更新とアナログシステムに依存しています。 これは、AIの助けを借りて、今後数年間で大きな変化を経験するでしょう。

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結論

現在、外科医は仮想環境で手術を行うためにARと補助AIの使用を開始しています。 コンピュータビジョンとディープラーニングの助けを借りて、外科医はリアルタイムですべての動きの結果を見つけることができます。

同様に、これらの仮想医療環境でも病気や薬を監視できます。 これらすべてを組み合わせることで、少なくともヘルスケアと医学に関して、私たちには非常に明るい未来があると信じることができます。

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