ヘルスケアにおける AI: その使用方法と将来のユースケース

医療における拡張知能と人工知能の違いは何ですか?

AI という用語は一般的に使用されますが、実際には 2 つの形態の知能を指します。

人工知能

人工知能は自律的にタスクを実行するように設計されています。一例としては、 DAX 副操縦士 Microsoft が提供するサービスで、医療機関の診察中に話を聞いてメモを取ります。データを分析し、臨床概要に追加できる臨床概要を生成します。 電子健康記録。

拡張知能

拡張知能とは、人々がより効率的に作業できるようにするために作成されたデバイスを指します。たとえば、放射線医学における拡張インテリジェンス ツールは、画像を分析して異常を検出するために使用できます。

「ヘルスケアにおける最大の影響は拡張知能によるものだと思います」と CEO の Chris Darland 氏は言います。 ピアブリッジ健康。 「あなたは医師が仕事をするのに役立つより良いツールを作っています。」

AIは医療現場でどのように活用されているのでしょうか?

ヘルスケアにおける現在の AI アプリケーションは、複数の分野にまたがっています。

医療診断における AI

AI は人間よりも医療データセットを徹底的に分析でき、その過程で疲れることはありません。上で説明したように、拡張知能を活用したツールは現在、放射線科医を支援するために使用されています。のようなシステム 高精度画像ネットワーク から ニュアンスコミュニケーションズ MRIスキャンやX線などの画像を検査して、 放射線科医が可能な限り最も正確な診断を行えるよう支援する そして病気をより早く発見します。

ウェアラブル デバイスは、治療上の意思決定に役立つ重要なデータを収集することで、患者の転帰を改善するのにも役立ちます。たとえば、Peerbridge Health は、 AI を活用したワイヤレス心電図パッチ 心臓の活動を遠隔から監視します。 「これにより、心臓専門医は心臓の全体像を把握できるようになり、そのデータを治療計画の作成に使用できます。」とダーランド氏は説明します。

創薬における AI

臨床薬開発プロジェクトには数年かかり、 故障率90%しかし、AIはこの種の作業を強化する可能性を秘めています。などのシステム アルファフォールド 3 から グーグル は、研究者がさまざまな分子がどのように相互作用するかをより深く理解し、特定の薬物構造が病気に対して効果があるかどうかを予測できるように設計されています。

このデータを活用すれば、科学者は「勝者をより早く見つけることができます。つまり、より早く臨床試験に着手し、より多くの患者を助けることができるのです」とダーランド氏は言う。

進歩はリアルタイムで起こっています。 スタンフォード医学のチームたとえば、 を使用したと言います。 生成AI 抗生物質耐性菌を標的とする薬剤を開発するための SyntheMol と呼ばれるモデル。

続きを読む： 生成 AI の成長は創薬や臨床試験にとって何を意味しますか?

患者エクスペリエンスにおける AI

ヘルスケアチャットボット 予約のスケジュール設定や処方箋の補充のリクエストなど、患者の日常業務を支援するために使用されることが増えています。などのツール IBM ワトソンのテキスト読み上げ このサービスにより、医療機関は患者と多言語でコミュニケーションできるようになります。

電子患者ポータルは、対面予約での患者のエクスペリエンスを向上させるために使用されているとウォーレルマン氏は説明します。 「AI の助けを借りて、GPS 対応の健康アプリを使用している顧客がいます。患者の到着を認識し、自動的にチェックインを行っています。」と彼は言います。 「保険を確認し、患者のカルテを表示します。これにより、患者の受け入れとトリアージのプロセスがより効率的になります。」