健康

診断の将来のための2つの必須事項：AIの可能性を解き放つための適応性とデジタル化

歴史的に、診断テストはすべてのサイズのアプローチを採用しています。医師はテストを注文し、医療専門家がサンプルを収集し、検査官がアッセイを実施し、結果が医師に送り返されます。残念ながら、このモデルはすべての人にとって機能しません。個人は、地理的距離から現在の手順に至るまで、これらの診断にアクセスする障壁に直面しています。これが、業界として、革新的な診断が、個々のニーズに応えることができる厳しい科学と適応の両方を採用していることをますます認識している理由です。私たちのイノベーションの多くは、患者の経験と、さまざまなヘルスケアの設定でテストがどのように設計および提供されるかを再考することに専念しています。 診断へのアクセスの増加 - ヘルスケアの最前線 - は、間違いなく業界が必要な場所です。しかし、それには独自の課題が伴います。以上 140億ラボテスト 現在、毎年注文されており、今日の医学的決定の70％に貢献しています。したがって、この信じられないほどの需要と量の増加する量は、米国のデジタル化全体で人員不足の研究室に圧力をかけました。したがって、非常に重要な並行イノベーションです。これにより、ラボは多様なデータソースを収集および接続することができ、人工知能の進歩を活用するための基盤として機能します。データ、アルゴリズム、前例のないコンピューティングパワーの進歩を備えたこのデジタル変換は、速度と精度を向上させながら、以前の面倒なプロセスを合理化するのに役立ちます。ラボが診断テストの増加する量と複雑さを管理するために必要な進化です。 一緒に、AIと組み合わされた適応性とデジタル化は、診断の未来を形作るのに役立ち、ラボの効率とテストへのより広範なアクセスのための新しい機会を提供します。これらの2つの非常に明確なトレンドは、本当に手をつないで動作します。 アクセスを改善するための患者に優しい診断 医療は真空に存在しません。患者が医師のオフィスに足を踏み入れると、ユニークな背景と視点がもたらされます。歴史的に、ヘルスケアシステムは、一連の固定ケアオプションで一人一人に会いました。現在、特に診断内で、改善の機会のために患者体験を調べることに焦点が当てられています。新しい革新的なテスト方法は、特に格差やスティグマが存在する分野で、長年のアクセスに対する障壁を克服するのに役立ちます。パーソナライズされた診断は、アクセス、好み、およびその他の重要な要因の個人差により適応することができます。 このイノベーションは、従来のテストの非侵襲的代替品を含む、さまざまな形をとることができます。単純な血液抽選を介して癌をスクリーニングできるテストには多くの興奮がありましたが、アルツハイマー病（AD）の血液ベースの検査も診療所に入り始めています。これらのテストには、診断への道を合理化する可能性がありますが、それはしばしば課題と遅延が悩まされています。認知評価に加えて、アルツハイマー病の診断には、通常、特殊クリニックでのポジトロン放出断層撮影（PET）スキャンおよび/または脳脊髄液（CSF）のサンプリングのいずれかがADのテールバイオマーカーを探すことが含まれます。のために 神経科医の継続的な不足、これらのテストにアクセスするための待ち時間はしばしば長いです。 これは明確な課題です。効果的な診断ツールが存在しますが、それらにアクセスできる個人が少なすぎます。幸いなことに、テストオプションを拡大し、これらの障壁を克服するための専用の努力が整っています。 5月に発表された血液ベースの広告テストの最初のFDAクリアランスはエキサイティングなマイルストーンでしたが、イノベーションに関しては氷山の一角にすぎません。他の多くの血液ベースのバイオマーカーアッセイが開発を進めているため、2025年以降のこれらのテストについてさらに詳しく見ることができると期待できます。非侵襲的で高度にスケーラブルな血液ベースのアッセイは、CSFテストとPETスキャンを補完します。アクセスの障壁が少ないため、現在利用可能な疾患修飾療法（DMT）の診断と適格性評価を合理化するのに役立ちます。 子宮頸がんのスクリーニングでは、ヒトパピローマウイルス（HPV）の自己収集は、診断がどのように適応して、スクリーニングされていないか、これまでスクリーニングされたことがない患者のニーズを満たすためにどのように適応できるかのもう1つの優れた例です。 HPVによる持続的な感染は、引き起こすと考えられています 90％以上 すべての子宮頸がん症例の。 半分以上 子宮頸がんと診断された米国の患者の患者の患者は、HPVのために頻繁にスクリーニングされたことがないか、スクリーニングされただけです。セルフコレクションは、臨床医の収集手順に代わるアクセス可能なスクリーニングを提供し、個人のような個人の障壁を減らすのに役立ちます 恥ずかしさ、トラウマ体験、文化的懸念、および医療提供者からの地理的距離の歴史。 HPV自己収集は、子宮頸がんのスクリーニングに重要な追加であり、診断を患者に物理的に近づけ、特定のニーズと経験を持つ集団の正確な検査を促進します。収集方法は新しくなっていますが、自己収集は同じレベルの患者ケアを導くのと同じ科学的な厳密さを維持しています。 これらの例はすべて共通の利点を共有しています： 早期かつ正確な診断、より良い結果をもたらします。患者中心の革新と適応性は、患者がいる場所に出会う診断を提供し、広範なアクセスを確保するための中心です。 デジタルソリューションとの複雑さの管理 ヘルスケアと診断の分野は前進し続けています。受信側には、米国中の医療研究所があります。これは、スタッフの不足とコストを削減し、収益を最大化するという継続的な圧力に取り組んでいることがよくあります。ここでは、注文された診断テストの複雑さと膨大な量の量は、合併症が追加されています。どうすればもっと少なくすることができますか？ 解決策は、デジタル化への動きです。新しい統合されたデジタルソリューションは、テストの順序からラボレポートの分析と配信まで、ワークフロー全体を接続できます。このプロセスは合理化されており、個々のスタッフと手動の手順に依存していません。異なるデータソースを接続および構造化して、可視性を高め、実用的な洞察を生成できます。これはまったく新しいデジタルインフラストラクチャであり、業界が診断にアプローチする方法を変えます。単にテストを実行し、スループットを最適化することを目指していません。運用上の卓越性を促進できるデジタルエコシステムを構築しています。 個々の研究室の役割については、AIはチームに最高の仕事をすることができます。たとえば、デジタル病理ソフトウェアは、視聴と画像分析のために組織サンプルをスキャンできます。リスクプロファイリングから腫瘍分析まで、あらゆるもののアルゴリズムは、患者のセグメント化に役立ち、治療薬が最も効果的である可能性のある洞察を提供します。研究所は依然として最終電話をかける責任がありますが、指先でより多くの情報を使用することができます。 分析と監視の分野でのワークフローのデジタル化は、特にテストのターンアラウンド時間などの分野で、コストを削減し、速度を上げ、生産性を向上させることにより、ラボマネージャーとポイントオブケアコーディネーターに具体的な違いをもたらします。これは、患者とその臨床医に直接的な利点をもたらし、結果を迅速に受け取り、治療の旅を開始します。 適応可能な診断、デジタル化されたラボ 診断は、患者の旅の重要な変曲点であり、可能な限り最高の技術でラボを武装している間に患者に会う正確でタイムリーな診断を提供する責任があります。これには、デジタル化と、新しい可能性のロックを解除するための高度なAIの実装が含まれます。この種の革新と変化は挑戦的であり、多くの場合大きな投資ですが、個人、医療専門家、研究所に利益をもたらす強力な組み合わせを表しています。この新しいデジタル領域に拡大するにつれて、システムや企業間の技術的なコラボレーションは、研究所に力を与え、エキサイティングで挑戦的な新しい時代の診断で成功を保証するために重要です。 写真：ハスルー、ゲッティイメージズ アントニオ・ヴェルガラ コアラボの上級副社長であり、患者のケアに近い Roche Diagnostics North…