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より良いデータはNHSを救うことができるか?

エディターズダイジェストを無料で入手FT の編集者 Roula Khalaf が、この週刊ニュースレターでお気に入りの記事を選びます。著者はオープンデータ研究所の会長兼共同創設者である。2023年現在、 4人に1人未満 NHSに満足している人は過去最低の数字となった。英国の新保健相ウェス・ストリーティング氏は、国民の健康と経済の健全性を結び付け、失敗に対処しようと決意している。 データとテクノロジーは、NHSの多くの課題に対処し、ケアと研究に革命を起こす可能性を秘めています。2012年には、オープンデータ研究所(ODI)によるデータ分析で、 NHSは年間2億ポンドを節約できる可能性がある スタチンの処方を変えることによって。しかし、その機会はほとんど実現されていない。 人工知能の導入競争において、政府はデータガバナンスを無視してきた。最近の 紙 ハイライト。しかし、NHS が AI のメリットを享受するには、強力なデータ インフラストラクチャが不可欠です。適切なデータガバナンスはNHSのケアの質、安全性、費用対効果を向上させる可能性がある。AI技術、 IBMによると治療費を50パーセント削減し、治療結果を40パーセント改善できる可能性がある。 NHS は膨大な量のデータを保有しており、多くの場合はサイロ化された IT システム内に保存されているため、医療サービスのエコシステム全体でデータを活用することが困難になっています。 AIブーム以前から、データはNHSの研究と医療において重要な役割を果たしてきました。 安全に開く そして 英国健康データ研究協会 病気に対する理解を深め、個別化された治療を可能にし、効率性を高めます。 英国は健康データの再利用において世界をリードしている。 NHS AIラボ 機械学習を使用して病気を予測し、リスクの高い患者を特定して治療を推奨し、「C 標識” により、がんの検出率が大幅に向上しました。 もちろん、機密性の高い健康データの使用はプライバシーとセキュリティに関する疑問を生じさせる。米国のデータ分析会社パランティアの NHS 連合データ プラットフォーム データ共有のメリットが、情報の悪用リスクを上回るかどうかについて、人々は懸念を抱いている。…

より良いデータはNHSを救うことができるか?

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2024-08-06 17:41:17

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著者はオープンデータ研究所の会長兼共同創設者である。

2023年現在、 4人に1人未満 NHSに満足している人は過去最低の数字となった。英国の新保健相ウェス・ストリーティング氏は、国民の健康と経済の健全性を結び付け、失敗に対処しようと決意している。

データとテクノロジーは、NHSの多くの課題に対処し、ケアと研究に革命を起こす可能性を秘めています。2012年には、オープンデータ研究所(ODI)によるデータ分析で、 NHSは年間2億ポンドを節約できる可能性がある スタチンの処方を変えることによって。しかし、その機会はほとんど実現されていない。

人工知能の導入競争において、政府はデータガバナンスを無視してきた。最近の ハイライト。しかし、NHS が AI のメリットを享受するには、強力なデータ インフラストラクチャが不可欠です。

適切なデータガバナンスはNHSのケアの質、安全性、費用対効果を向上させる可能性がある。AI技術、 IBMによると治療費を50パーセント削減し、治療結果を40パーセント改善できる可能性がある。

NHS は膨大な量のデータを保有しており、多くの場合はサイロ化された IT システム内に保存されているため、医療サービスのエコシステム全体でデータを活用することが困難になっています。

AIブーム以前から、データはNHSの研究と医療において重要な役割を果たしてきました。 安全に開く そして 英国健康データ研究協会 病気に対する理解を深め、個別化された治療を可能にし、効率性を高めます。

英国は健康データの再利用において世界をリードしている。 NHS AIラボ 機械学習を使用して病気を予測し、リスクの高い患者を特定して治療を推奨し、「C 標識” により、がんの検出率が大幅に向上しました。

もちろん、機密性の高い健康データの使用はプライバシーとセキュリティに関する疑問を生じさせる。米国のデータ分析会社パランティアの NHS 連合データ プラットフォーム データ共有のメリットが、情報の悪用リスクを上回るかどうかについて、人々は懸念を抱いている。

したがって、国民の信頼を獲得し維持することは極めて重要です。 2021年のGPDPRキャンペーン、患者が健康データの共有を拒否する ほぼ倍増そのため、組織は一般の人々に対して信頼性を再保証する必要がある。英国のデータ保護法はAIや大規模データ共有より前から存在しており、更新する必要がある。

189のNHSトラストがさまざまな電子システムを通じて患者データを収集しているため、データ共有は複雑です。AIモデルは、医療画像、ゲノミクス、ウェアラブルデバイスからのデータも使用します。ODIは、NHSと新政府が採用することを推奨しています。 公正な原則 このデータを管理し共有するため。

AI の価値を効果的かつ責任を持って提供するには、適切に管理されたデータ インフラストラクチャが不可欠です。これには、相互運用可能なオープン スタンダード、安全なデータ ストレージ、効率的なデータ処理、厳格なデータ保護規制が含まれます。

国家レベルのデータ基盤が整うまで待つ一方で、機械学習の発展により、研究者はプライバシーやセキュリティを損なうことなく機密データにアクセスし、分析することが可能になりました。プライバシー強化技術も登場し、人々が自分の健康データに直接アクセスし、管理できるようになりました。

連合学習(FL)は、アルゴリズムが基礎となるデータを交換することなく複数のローカルデータセットからデータにアクセスすることを可能にし、オックスフォード大学の Curial-Federated プラットフォームは、4つのNHSトラストのデータをトレーニングし、病院がデータ管理を維持しながら、COVID-19のスクリーニング検査を開発した。

安全なデータプラットフォーム セキュア データ環境 (SDE) そして 安全に開く 研究者に匿名化されたNHSデータへのアクセスを許可する。

NHS を改善するには、高品質で適切に管理されたデータへのアクセスの確保から、データ保護と知的財産権の強化に至るまで、倫理的で透明性があり革新的なデータ慣行に対する共同の取り組みが必要です。

これらの対策がなければ、ストリーティング氏の英国を医療技術の「大国」にし、NHSがAIの可能性を解き放つというビジョンを実現するのは困難だろう。

#より良いデータはNHSを救うことができるか

執筆者について: nipponese

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