ヘルスケアにおける 2025 年の AI トレンドの概要

2025 年に医療機関はどの AI ソリューションを採用するでしょうか?

医療リーダーは、臨床医のエクスペリエンスの向上、コストの削減、管理効率の向上、患者ケアの改善など、明確な価値を提供する AI ツールに関心を持っています。以下にいくつかの例を示します。

アンビエントリスニングにより臨床文書が削減される

多くの組織はすでに AI の道を進んでいます。 アンビエントリスニング、機械学習を活用したオーディオ ソリューションです。この音声認識テクノロジーは、最初は医師によって使用され、その後看護師にも拡大されました。この音声認識テクノロジーは、患者と医療提供者の会話をリアルタイムで聞いて分析し、臨床記録に使用するための関連情報を抽出し、請求とコーディングの要件を満たします。これにより、臨床医は文書を完成させるためにマルチタスクを行う必要がなくなり、患者に集中できるようになります。

その大きな理由としては、 組織はアンビエントリスニングを選択しています AI への最初のステップとして、臨床効率と燃え尽き症候群の軽減に関して、これらのソリューションを中心とした明確な ROI を評価し、発見したことが挙げられます。

もう1つの理由は、アンビエントリスニングが以前ほど危険だと考えられていないことです。これは現在、チャートの要約と同様に、ヘルスケア AI 分野において簡単に実現できるカテゴリーに分類されます。

生成 AI の精度と透明性の向上を推進

一部の医療機関は実験を始めています 検索拡張生成。 RAG は、従来のベクトル データベース機能と LLM を組み合わせた AI フレームワークです。言い換えれば、ユーザーは、組織のより正確な最新データにアクセスできる、生成型 AI を活用したチャットボットのメリットを享受できます。

RAG を使用すると、組織のチャットボットが Q&A アプリケーションでスタッフに対してより適切な回答を生成できるようになります。これにより、いくつかの落とし穴が軽減されます。 生成AIツールを使用する。

AI の開発とテストにおける合成データの使用は、モデルを検証するための適切なデータを用意することが課題であるため、関心が高まるもう 1 つの分野です。これは、モデルのテストとモデル保証機能における大きな傾向の一部です。これらのモデルの性能に関する主張は、医療機関による厳しい監視に直面することになるでしょう。

以前は、組織はどのような質問をすればよいのかわかりませんでしたが、今ではより多くの教育が受けられるようになりました。医療リーダーは、モデルが約束どおりに機能することを保証したいと考えています。などのグループ 健康AI連合 まさにこれを行うためのフレームワークを作成しています。

さらに深く掘り下げてみましょう: 組織における人工知能の導入をわかりやすく説明します。

マシンビジョンで患者ケアを改善

病室にカメラ、センサー、マイクを追加する 医療機関は、AI プラットフォームで分析できるより多くのデータを収集してケアを改善できるようになります。たとえば、患者がベッド上で寝返りを打ったときをカメラが検出でき、プラットフォームは患者を手動で寝返りさせる必要がないことを医療チームのメンバーに警告できます。一部のカメラは、患者が起き上がったことを検出し、スタッフに警告して転倒を防ぐこともできます。

これらのツールが進歩し、医療モノのインターネットのセンサーやカメラが増えるにつれて、 病室に追加されました、さらに多くのソリューションがマシン ビジョンとアンビエント リスニングの AI 機能を組み合わせて、プロアクティブな患者ケアと臨床ワークフローを改善します。

2025年にはAI規制が強化される？

AI の規制はすでに強化されており、AI の性質と未知への恐怖により、さらに規制が強化されることが予想されます。政府からのものであれ、規制当局や組織からのものであれ、おそらく新たな規制が課されることになるでしょう。 AIが不適切に使用されないようにする。ただし、規制とイノベーションの間のバランスを達成することが重要です。

医療機関はまた、国家医療情報技術調整官事務所などの既存の規制に準拠する方法を学ぶことにも、より関心を持つようになるでしょう。 HTI-1 最終規則 医療データ、テクノロジー、相互運用性に関して。

医療分野での AI 導入の準備

AI は、医療機関に医療提供者のエクスペリエンスと患者ケアに関する刺激的な可能性を提供しますが、AI ツールを効果的に使用できるかどうかは、結局のところ重要です。 ITインフラ。組織の速度とフィードは、これらのソリューションに対応できるようにアップグレードされていますか?

AI ソリューションの導入を検討している組織は、データ ショップの整備にも取り組む必要があります。箱から出してすぐの消耗品でも AI ソリューションには優れたデータ ガバナンスが必要。組織が自身のデータを理解すればするほど、IT チームはソリューションが組織の環境でどのように機能するかを知ることが容易になります。データが整っていないと、AI の実装はさらに困難になります。

AI ガバナンスは、導入を成功させるためのもう 1 つの重要な要素です。組織は AI とは何かについて適切な定義を持ち、潜在的なリスク、ROI、文化的な準備について議論するために適切な人材が組織内に存在することを保証できる必要があります。組織内のさまざまな AI の関心を結集するには、こうした議論を早期に頻繁に行う価値があります。

考慮する： AI を導入する医療機関にとってクラウドが適しているのはいつですか?

IT リーダーも次のことを行う必要があります。 AI ソリューションをワークフローに効果的に統合する方法を検討する ユーザーの賛同を得ながら。解決策は素晴らしいかもしれませんが、それが間違って実装されている場合は、何もしなかったも同然です。

ほとんどの医療機関には予算が限られています。したがって、一部の AI ツールは機能しますが、他のツールは機能しません。既存の問題を解決しない、または費やしたお金に対して何らかの形で見返りを提供しないツールは、組織にとって優先順位が低くなり、代わりにいつも行っていることを行うことを選択する可能性があります。

医療機関が AI 導入の次のステップに進む準備ができたら、この分野で経験のあるテクノロジー パートナーと協力することが役立つ場合があります。 CDW オファー データワークショップ 医療機関が AI 用にデータを準備できるように支援します。もご用意しております 最新のデータ プラットフォーム向けの戦略的取り組み そして生成AIの導入。

また、経営陣が AI とは何か、そうでないもの、そして経営陣へのアプローチ方法についてレベルを設定できるように支援することもできます。最終的に、私たちは医療機関が AI への取り組みが持続可能であり、文化の一部となるよう支援します。

この記事はの一部です ヘルステックさんの モニターブログシリーズ。