健康

ヘルスケアとライフサイエンスの自動化：それがどのように役立つか、そして次のもの

自動化とAIによる臨床試験の加速 臨床試験の募集段階には 平均18か月、 そして 癌試験のほぼ20％が失敗します 発生率が低いため。自動化とAIは、このプロセスを改善し、適格な参加者を特定して採用することにより、患者に救命治療をより速くもたらすのに役立ちます。 ロボットプロセス自動化 この分野では、患者の記録を評価し、適切な試験に一致させることにより、ツールは特に有益です。 「医学的抽象化は退屈で高価な場合があります。臨床試験のマッチングでは、試験の適格性の構造化は簡単ですが、患者記録の構造化は本当のボトルネックです」とPoon氏は言います。彼はマイクロソフトを引用しています ヘルスケアエージェントオーケストレーター 「RPAが、エージェントに情報収集、正規化、統合、臨床試験のマッチングシナリオを自動化するために導入することにより、大規模な生産性の向上を解き放つことができる方法の例として。」 インテリジェントなドキュメント処理ツール また、有益であることを証明しています。 IDPは、研究チームが手動エラーを回避し、患者のデータの精度を向上させ、大量のボリュームセットをより効率的に分析するのに役立ちます。 Amazon Webサービス 大規模な言語モデルを搭載した場合、 IDPはレポートを生成できます 実行可能な洞察を明らかにします。 trialgptアルゴリズム、国立衛生研究所で開発されており、このタイプの技術の例です。パイロット研究では、研究者は、試験の適格性について患者を評価する際に、TrialGPTがスクリーニングに40％少ない時間を費やしたが、人間の臨床医と同じレベルの精度を達成したことを発見しました。また、TrialGPTは、患者が試験に適している理由を説明する要約を作成しました。 探検する： ここにあります 13 AIが医療活動、患者のケア、治療を強化する方法。 創薬におけるクラウドと高度な分析の役割 「私たちと他の人々はすでにAIシステムを使用しています 有望な薬物候補を生成します、そして、このような成功は今後数年間で急速に蓄積すると予想しています。 研究者は言う 通常、3〜6年かかり、新しい治療法の開発の総コストの約35％を占める創薬段階は、AIで1、2年を短縮できます。これは、AIが人間の缶よりも速く異なる化合物の効果を特定してテストできるためです。 このタイプの分析には、高度なデータ分析が重要です。 AI駆動のアルゴリズム 複数のデータベースにわたって膨大な量の情報を分析および比較して、どの組み合わせが新薬の作成に最も効果的であるかを特定できます。 このタイプの作業はなくてはなりません クラウドコンピューティングとストレージ。オンプレミスのデータセンターには定義された量のスペースがありますが、クラウドはこれらの大規模なデータセットを管理および分析するために必要な無制限のスケールをライフサイエンス組織に提供します。 また、クラウドにより、組織はベンダーと提携して強力なアクセスを行うことにより、ストレージ機能、したがってより良い制御コストを調整することもできます。 グラフィックプロセッシングユニット およびcpus。 「あなたが働いているとしましょう…