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2025 年の 3 つ: エージェント AI、がん情報学、データ セキュリティの必須事項について知っておくべきこと

Vijayashree Natarajan は、医療機関向けの財務、管理、臨床システムを開発する Omega Healthcare の上級副社長兼技術責任者です。 医療情報技術における彼女の幅広い専門知識を考慮して、私たちは最近彼女に、2025 年を見据えて、医療システムの経営幹部やその他の医療 IT にとっても強い関心を持つ、彼女が注目するであろう 3 つの主要なトレンドと緊急事項について説明するよう依頼しました。専門家。彼女が選んだのは、サイバーセキュリティ、がん情報学、エージェント人工知能の 3 つでした。 Q. 2025 年にデータ セキュリティを強調することが不可欠だと思うのはなぜですか? A. として ヘルスケアはデジタル変革を継続します、臨床データの収束、収益サイクルの運用、患者ケアがますます相互に関連してくるのが見られるでしょう。データ セキュリティを維持しながらこれらのデータ ストリームを効果的に活用できる組織は、医療が変化し、より患者中心になり続ける中で、成功するために最適な立場に立つことができます。 この未来に向けた旅には、継続的なコラボレーション、イノベーション、そして患者の安全とデータセキュリティへの確固たる取り組みが必要です。 医療 IT 業界では AI やその他のデジタル テクノロジーの導入が進んでおり、堅牢なサイバーセキュリティ対策の重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。ヘルスケア業界は、個人を特定できる情報から電子医療記録、電子的に保護された医療情報に至るまで、データの機密性により特有の課題に直面しています。 医療組織は、あらゆる種類の資産にわたって、アプリケーション、サーバー ワークロード、ユーザーを広範囲にカバーするマイクロセグメンテーションを必要としています。 Q. がん情報学は、2025 年に向けての興味深い選択です。HIT のこの分野を選んだ理由は何ですか? A. CDCは、がん症例の総数は年々増加すると予測されているため、がん情報学の必要性はますます高まるだろう。…

2025 年の 3 つ: エージェント AI、がん情報学、データ セキュリティの必須事項について知っておくべきこと

Vijayashree Natarajan は、医療機関向けの財務、管理、臨床システムを開発する Omega Healthcare の上級副社長兼技術責任者です。

医療情報技術における彼女の幅広い専門知識を考慮して、私たちは最近彼女に、2025 年を見据えて、医療システムの経営幹部やその他の医療 IT にとっても強い関心を持つ、彼女が注目するであろう 3 つの主要なトレンドと緊急事項について説明するよう依頼しました。専門家。彼女が選んだのは、サイバーセキュリティ、がん情報学、エージェント人工知能の 3 つでした。

Q. 2025 年にデータ セキュリティを強調することが不可欠だと思うのはなぜですか?

A. として ヘルスケアはデジタル変革を継続します、臨床データの収束、収益サイクルの運用、患者ケアがますます相互に関連してくるのが見られるでしょう。データ セキュリティを維持しながらこれらのデータ ストリームを効果的に活用できる組織は、医療が変化し、より患者中心になり続ける中で、成功するために最適な立場に立つことができます。

この未来に向けた旅には、継続的なコラボレーション、イノベーション、そして患者の安全とデータセキュリティへの確固たる取り組みが必要です。

医療 IT 業界では AI やその他のデジタル テクノロジーの導入が進んでおり、堅牢なサイバーセキュリティ対策の重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。ヘルスケア業界は、個人を特定できる情報から電子医療記録、電子的に保護された医療情報に至るまで、データの機密性により特有の課題に直面しています。

医療組織は、あらゆる種類の資産にわたって、アプリケーション、サーバー ワークロード、ユーザーを広範囲にカバーするマイクロセグメンテーションを必要としています。

Q. がん情報学は、2025 年に向けての興味深い選択です。HIT のこの分野を選んだ理由は何ですか?

A. CDCは、がん症例の総数は年々増加すると予測されているため、がん情報学の必要性はますます高まるだろう。 2050 年までに 50%

がんの罹患率が上昇し続けるにつれて、がん関連の公衆衛生の取り組みをサポートするための高品質のデータ、つまり「がん情報学」の必要性がますます重視されることになるでしょう。

しかし、がんデータの指数関数的な増加と複雑さの増加により、管理には大きな障害が生じています。データは、臨床記録、病理レポート、画像研究、ゲノムデータなど、さまざまなソースから取得されます。

熟練した専門家は、これらのさまざまなデータセットを正確に統合し、貴重な情報を抽出するために包括的なアプローチを採用する必要があります。この情報は、次のような重要な下流の活動に影響を与えます。 精密医療技術、公衆衛生監視、新しい治療ガイドラインと政策の推奨事項、臨床試験の登録、臨床研究のアイデア。

堅牢な臨床データの重要性がますます高まっていることは、どれだけ強調してもしすぎることはありません。私たちが前進するにつれて、データプロセスを合理化するだけでなく、臨床的および運用上の卓越性を推進する新しい洞察を引き出すソリューションの開発に焦点が当てられます。

革新的なテクノロジーと業界の深い専門知識を統合し、人々の最新情報を常に把握することで、データに基づいた意思決定が患者の転帰を強化し、より効率的でアクセスしやすい医療サービスへの道を開くヘルスケアの新時代の舞台を整えることができます。

Q. そして最後に、2025 年にはエージェント AI が鍵になると示唆しています。その理由は何ですか?

A. プロバイダーと支払者にとって、 人工知能が鍵になりつつある 詐欺を最小限に抑え、価値に基づいたケアを推進し、リスク評価とケアのギャップを特定するための洞察を作成します。生成 AI の台頭により、これらの機能が拡張され、患者とのやり取りから臨床医の文書化に至るまであらゆるものが強化され、AI アルゴリズム自体も改善されています。

今後、エージェント AI などのテクノロジーが、効率の向上、治療のカスタマイズ、患者の結果の向上において重要な役割を果たすことが期待されます。

AI システムを導入する場合、医療機関は以下を優先する必要があります。

  • 専任の AI 監視チームの創設
  • 潜在的なシステム障害に備えた緊急時対応計画の作成
  • 包括的なスタッフトレーニングとサポートの提供
  • タイムリーな監視およびレポートツールの導入
  • 堅牢なデータ ガバナンス ポリシーの確立
  • 予測分析を使用して潜在的な問題を予測する

こうした開発は興味深いものですが、医療分野への AI の導入には、独自の課題と考慮事項が伴います。組織は、データのプライバシー、セキュリティ、既存のワークフローへの AI の統合に関連するリスクを慎重に管理する必要があります。

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執筆者について: nipponese

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