ヘルスケアセクター2022を強化する12以上の機械学習アプリケーション

世界の人口の増加は、質の高い治療と医療サービスを提供するために医療部門に多大な圧力をかけています。 今、人々はこれまで以上に、より良い生活を送り、寿命を延ばすのに役立つスマートヘルスケアサービス、アプリケーション、ウェアラブルを求めています。

2025年までに、ヘルスケアセクターの人工知能は21億ドル（2018年12月現在）から50.2％のCAGRで361億ドルに増加すると予測されています。

ヘルスケアセクターは常に革新的なテクノロジーの最大の支持者の1つであり、人工知能と機械学習も例外ではありません。 AIとMLがビジネスおよびeコマースセクターに急速に浸透したように、ヘルスケア業界でも多数のユースケースが見つかりました。 実際、機械学習（AIのサブセット）は、医療サービスの提供システムの改善、コストの削減、患者データの処理から新しい治療手順や薬の開発まで、医療の分野で極めて重要な役割を果たすようになりました。 、リモートモニタリングなど。

この「より良い」ヘルスケアサービスの必要性により、人工知能（AI）および機械学習（ML）アプリケーションがヘルスケアおよび製薬業界に参入する余地がますます高まっています。 ヘルスケアセクターにデータが不足していないため、AIおよびMLアプリケーションでこのデータの可能性を活用する時期が来ています。 今日、AI、ML、ディープラーニングは考えられるすべての領域に影響を及ぼしており、ヘルスケアも手つかずのままではありません。

また、医療セクターのデータ負荷が刻々と増加しているという事実（人口の増加と病気の発生率の増加により）により、機械学習をそのキャンバスに組み込むことがますます重要になっています。 機械学習には、無限の可能性があります。 MLは、最先端のアプリケーションを通じて、ヘルスケア業界をより良い方向に変革するのに役立っています。

調査会社のFrost＆Sullivanは、2021年までに、AIは世界のヘルスケア業界で約67億ドルの収益を生み出すと主張しています。 マッキンゼーによると、ヘルスケアセクターのビッグデータと機械学習は、年間最大1,000億ドルを生み出す可能性があります。 データサイエンスとMLの継続的な革新により、ヘルスケアセクターは、革新的なツールを活用してより良いケアを提供する可能性を秘めています。

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ヘルスケア業界で大きくなっている12の人気のある機械学習アプリケーションを次に示します。

1.パターンイメージング分析

今日、世界中の医療機関は、機械学習ツールとアルゴリズムの助けを借りて、画像分析と病理学を強化することに特に関心を持っています。 機械学習アプリケーションは、放射線科医がスキャンの微妙な変化を特定するのに役立ち、それによって、放射線科医が健康上の問題を早期に検出して診断するのに役立ちます。

そのような画期的な進歩の1つは、マンモグラムで癌性腫瘍を識別するGoogleのMLアルゴリズムです。 また、ごく最近、インディアナ大学-パーデュー大学インディアナポリス校で、研究者は骨髄性白血病（AML）の再発率を（90％の精度で）予測する機械学習アルゴリズムを開発することにより、大きな進歩を遂げました。 これらの画期的な進歩の他に、スタンフォード大学の研究者は、皮膚がんを特定して診断するための深層学習アルゴリズムも開発しました。

2.個別化された治療と行動変容

2012年から2017年の間に、医療における電子健康記録の普及率は40％から67％に上昇しました。 これは当然、個々の患者の健康データへのアクセスが増えることを意味します。 MLアプリケーションとアルゴリズムを使用して個々の患者のこの個人医療データを編集することにより、医療提供者（HCP）は、健康問題をより適切に検出および評価できます。 教師あり学習に基づいて、医療専門家は、患者の病歴の症状と遺伝情報に基づいて、患者の健康に対するリスクと脅威を予測できます。

これはまさにIBMWatsonOncologyが行っていることです。 患者の医療情報と病歴を使用して、医師が最適化された治療選択肢の選択に基づいてより良い治療計画を設計するのに役立ちます。

行動変容は予防医学の重要な側面です。 MLテクノロジーは、行動変容を一段と高め、患者の積極的な行動強化に影響を与えるのに役立ちます。 たとえば、SomatixはB2B2Cベースのデータ分析会社であり、一連の身体的および感情的な状態を受動的に監視および認識するMLベースのアプリを立ち上げました。 これは、医師が健康な体と心にどのような行動やライフスタイルの変化が必要かを理解するのに役立ちます。

ヘルスケアの新興企業や組織も、行動の変化を促進するためにMLアプリケーションを適用し始めています。 データ分析B2B2CソフトウェアプラットフォームであるSomatixは良い例です。 MLアプリケーションは、「手から口へのジェスチャーの認識」を使用して、個人が自分の行動を理解および評価するのを支援します。これにより、個人が人生を肯定する決定を下すことができるようになります。

3.創薬と製造

機械学習アプリケーションは、創薬の分野、特に予備段階で、薬物の化合物の初期スクリーニングから生物学的要因に基づく推定成功率に至るまでの道を歩んでいます。 これは主に次世代のシーケンスに基づいています。

機械学習は、製薬会社が創薬および製造プロセスで使用しています。 ただし、現時点では、これは生データのパターンを識別できる教師なしMLの使用に限定されています。 ここでの焦点は、教師なし学習を活用した精密医療を開発することです。これにより、医師は「多因子」疾患のメカニズムを特定できます。 MIT Clinical Machine Learning Groupは、ゲームの主要プレーヤーの1人です。

その精密医学研究は、病気のプロセスをよりよく理解し、それに応じて2型糖尿病のような健康問題の効果的な治療法を導き出すのに役立つようなアルゴリズムを開発することを目的としています。

これとは別に、次世代シーケンシングや精密医療を含むR＆Dテクノロジーも、多因子性疾患の治療のための代替パスを見つけるために使用されています。 MicrosoftのProjectHanoverは、MLベースのテクノロジーを使用して精密医療を開発しています。 グーグルでさえ、創薬の時流に参加しました。

UK Royal Societyによると、機械学習は医薬品のバイオ製造を最適化するのに非常に役立ちます。 製薬会社は、製造プロセスからのデータを利用して、医薬品の開発に必要な全体的な時間を短縮し、それによって製造コストも削減できます。

4.病気と診断の特定

機械学習は、ディープラーニングとともに、診断プロセスに目覚ましい進歩をもたらすのに役立ちました。 これらの高度な技術のおかげで、今日、医師は、以前は診断を超えていたそのような病気でさえ診断することができます–それが遺伝病の初期段階の腫瘍/または癌であるかどうか。 たとえば、IBM Watson Genomicsは、コグニティブコンピューティングをゲノムベースの腫瘍シーケンスと統合して、診断プロセスを促進し、治療を正面から開始できるようにします。 次に、2010年に開始されたMicrosoftのInnerEyeイニシアチブがあります。これは、より優れた画像分析のための画期的な診断ツールの開発を目的としています。

5.ロボット手術

ロボット手術のおかげで、今日、医師は最も複雑な状況でも正確に手術を行うことができます。 適切な例–DaVinciロボット。 このロボットを使用すると、外科医はロボットアームを制御および操作して、人体の狭いスペースで正確に手術を行い、震えを減らすことができます。 ロボット手術は、細かいディテールと描写を伴うため、植毛手術でも広く使用されています。 今日、ロボット工学は外科の分野で先頭に立っています。 AIおよびMLアルゴリズムを搭載したロボット工学は、リアルタイムの手術指標、成功した手術経験からのデータ、および手術前の医療記録からのデータを手術手順に組み込むことにより、手術ツールの精度を高めます。 アクセンチュアによると、ロボット工学により、手術での滞在期間がほぼ21％短縮されました。
Mazor Roboticsは、AIを使用してカスタマイズを強化し、脊椎などの複雑な解剖学的構造を持つ身体部分を含む外科手術で侵襲性を最小限に抑えます。

6.個別化された治療

MLテクノロジーは、患者の病歴を活用することで、個々の患者の特定の疾患を対象とするカスタマイズされた治療法や医薬品の開発に役立ちます。 これを予測分析と組み合わせると、さらなるメリットが得られます。 したがって、特定の一連の診断から選択したり、患者の症状の履歴に基づいて患者へのリスクを推定したりする代わりに、医師はMLの予測能力に基づいて患者を診断できます。 IBM Watson Oncologyは、がん患者の病歴に基づいて個別化された治療を提供する代表的な例です。

7.臨床試験研究

機械学習アプリケーションは、臨床試験研究を改善するための幅広い範囲を提供します。 臨床試験の候補者にスマートな予測分析を適用することにより、医療専門家はより包括的な範囲のデータを評価できます。これにより、もちろん、医療実験の実施に必要なコストと時間が削減されます。 マッキンゼーは、EHRを使用して有効性を高め、チャンスデータエラーを減らすための最適なサンプルサイズを見つけるのに役立つなど、臨床試験の効率をさらに高めることができる一連のMLアプリケーションがあると主張しています。

機械学習は急速に成長しており、臨床試験および研究プロセスの定番となっています。 なんで？

臨床試験と研究には、多くの時間、労力、およびお金がかかります。 時々、プロセスは何年にもわたって伸びることがあります。 MLベースの予測分析は、臨床試験への時間と費用の投資を削減するのに役立ちますが、正確な結果も提供します。 さらに、MLテクノロジーを使用して、潜在的な臨床試験候補の特定、病歴記録へのアクセス、試験プロセス全体での候補の監視、最適なテストサンプルの選択、データベースのエラーの削減などを行うことができます。

MLツールは、患者のリアルタイムの医療データにアクセスすることにより、リモート監視を容易にすることもできます。 MLアプリケーションは、クラウド内の患者の健康統計を提供することで、HCPが患者の健康を損なう可能性のある潜在的な脅威を予測できるようにします。

8.エピデミックの発生を予測する

医療機関は、MLおよびAIアルゴリズムを適用して、世界のさまざまな地域を襲う可能性のあるエピデミックの発生を監視および予測しています。 これらのデジタルツールは、衛星からのデータ、ソーシャルメディアでのリアルタイムの更新、およびWebからのその他の重要な情報を収集することにより、流行の発生を予測できます。 これは、適切な医療インフラが不足している第三世界の国々にとって特に恩恵となる可能性があります。

これらは今日の機械学習のほんの一部のユースケースですが、将来的には、ヘルスケアにおけるはるかに強化された先駆的なMLアプリケーションを楽しみにしています。 MLはまだ進化を続けているため、人間の生活を変革し、病気を予防し、医療サービスを飛躍的に向上させるのに役立つ、さらに多くの驚きに直面しています。

たとえば、サポートベクターマシンと人工ニューラルネットワークは、気温、平均月間降雨量などの要因を考慮して、マラリアの発生を予測するのに役立ちました。
WebベースのプログラムであるProMED-mailを使用すると、医療機関は病気を監視し、病気の発生をリアルタイムで予測できます。 HealthMapは、自動分類と視覚化を使用して、ProMEDに積極的に依存し、流行の発生の可能性について国を追跡して警告します。

9.クラウドソーシングによるデータ収集

今日、ヘルスケアセクターは、複数のソース（モバイルアプリ、ヘルスケアプラットフォームなど）からの医療データのクラウドソーシングに多大な投資を行っていますが、もちろん、人々の同意を得ています。 このライブヘルスデータのプールに基づいて、医師と医療提供者は患者に迅速で必要な治療を提供できます（正式な事務処理を行うのに時間を無駄にすることはありません）。 最近、IBMはメドトロニックと協力して、クラウドソーシングされたデータに基づいて糖尿病とインスリンのデータをリアルタイムで収集および解釈しました。 また、AppleのResearchKitは、MLベースの顔認識を使用してアスペルガー病とパーキンソン病を治療するインタラクティブなアプリへのアクセスをユーザーに許可します。

10.改善された放射線療法

機械学習は、放射線医学の分野で非常に役立つことが証明されています。 医療画像分析では、任意のランダムな瞬間にトリガーされる可能性のある多数の離散変数があります。 ここでは、MLベースのアルゴリズムが役立ちます。 MLアルゴリズムは、多くの異なるデータサンプルから学習するため、目的の変数をより適切に診断および識別できます。 たとえば、MLは医療画像分析で使用され、病変などのオブジェクトをさまざまなカテゴリ（正常、異常、病変または非病変、良性、悪性など）に分類します。 UCLHの研究者は、GoogleのDeepMind Healthを使用して、健康な細胞と癌細胞の違いを検出し、その結果、癌細胞の放射線治療を強化できるアルゴリズムを開発しています。

11.ヘルスケア記録の維持

医療記録と患者の病歴を定期的に更新および維持することは、徹底的で費用のかかるプロセスであることは既知の事実です。 MLテクノロジーは、記録管理プロセスでの時間、労力、および資金の投入を削減することにより、この問題の解決に役立っています。 VM（ベクターマシン）とGoogleのCloud Vision APIなどのMLベースのOCR認識技術を使用したドキュメント分類方法は、ヘルスケアデータの並べ替えと分類に役立ちます。 次に、医師、医療従事者、および患者を結び付けて、研究、ケア提供、および公衆衛生を改善するのに役立つスマートヘルスレコードもあります。

今日、私たちは機械学習と人工知能のおかげで、医療革命の最前線に立っています。 ただし、テクノロジーだけを使用しても医療は改善されません。 また、機械学習やAIなどの素晴らしい技術革新に意味を与えることができる好奇心旺盛で献身的な心も必要です。

機械学習とクラウドの高度な認定プログラムをチェックしてください。IITマドラスは、機械学習だけでなく、クラウドインフラストラクチャを使用した機械学習の効果的な展開を教えるプログラムを作成するための国内最高のエンジニアリングスクールです。 このプログラムの目的は、国内で最も厳選された機関の扉を開き、学習者が高度で成長しているスキルを習得するために素晴らしい能力とリソースにアクセスできるようにすることです。

Kevin Phoは、ヘルスケアセクターの人々の重要性を理解し、次のように述べています。
「テクノロジーは素晴らしいです。 しかし、人とプロセスはケアを改善します。 最良の予測は、実行に移されるまでの単なる提案です。 ヘルスケアでは、それは難しい部分です。 成功するには、人々と話をし、コンテキストとワークフローを学ぶために時間を費やす必要があります。ベンダーや投資家が他の方法でどれほどひどく信じたいとしても。」