2025年にGenaiとPrecision Medicineがヘルスケアをどのように変えるか

グローバルヘルスケアイノベーションテストベッドであるARCイノベーションの創設者兼ディレクターであるEyal Zimlichman博士、イスラエルのSheba Medical Centerのチーフイノベーションおよび変革責任者は、ヘルスケアITの主要な声です。

彼は、2025年にプロバイダー向けの生成AI駆動システムが急速に拡大し、管理タスクを自動化して労働力の不足と燃え尽きを容易にするのを見ています。さらに、彼は、仮想看護アバターのような患者向けのAIが規制によりゆっくりと進行すると考えています。しかし、両方とも、アクセシビリティを高め、コストを削減すると彼は言った。

別の健康状態では、彼は予見しています 精密医療の進捗 今年。デジタル病理学の採用は加速し、バイオマーカーの結果を数週間ではなく数分で提供します、と彼は言いました。 Multi-OMICS（遺伝学、メタボロミクス、プロテオミクス）とのAI統合は、カスタマイズされた治療とより良い結果につながります、と彼は予測しました。

Zimlichmanにインタビューして、AIと精密医学について話し、来年に彼らが目を向けるべきことについてCIOや他のITリーダーにアドバイスを提供してもらい、病院や医療システムの他のITリーダーにアドバイスを提供させました。

Q. 2025年にプロバイダーに向いたAIの見出しはどこにありますか？

A. 医師の燃え尽き症候群と労働力の不足は、ヘルスケアの重要な課題として持続し、生成的AIはワークフローを合理化し、管理負担を減らすことにより、これらの問題を軽減できます。

2025年、プロバイダー向けのAIは、データ入力や転写などのタスクを自動化し、EHRとファイルをレビューして関連する患者データを抽出し、効率を大幅に向上させ、プロバイダーが患者に集中できるようにする他のソリューションを抽出することにより、健康システム全体のワークロードを削減するために大幅に拡大します。管理タスクに注意してください。

放射線科、デジタル病理などの特定のユースケースファンデーションモデルの開発により、これまで使用していたものと比較して、まったく新しいレベルで臨床的意思決定サポートが表示されます。特定のユースケースでは、最初に特定のユースケースで、そして後に基礎モデルのために、規制当局の承認が見始めると予測します。これにより、これらのソリューションを臨床ファイルにゆっくりと統合することができます。

最後に、規制が介入し、AIの倫理と責任ある使用のより良い定義により、専門家の協会も課題に立ち向かい、臨床ガイドラインの不可欠な部分としてAIテクノロジーに対処し始めると予測します。新たな科学的証拠に基づいて、これはプロバイダーに向いたAIが一般的になり、臨床ケアの不可欠な部分になる時代の始まりをもたらします。

Q. 2025年の患者向けAIに対する予測は何ですか？

A. 患者は、特に十分なプロバイダーから非常に不足しているメンタルヘルスのような分野で、労働力の不足に直接苦しんでいます。だからこそ、AI、特に生成的AIがこの課題に立ち向かうのに役立つソリューションへの大きな意欲を見ると思います。

2025年、患者向けのAIは、デジタル看護アシスタントなどのシステムを通じて、さまざまな条件を処理する方法に関する情報を提供するか、または 生成AI駆動型 第一選択サポートを提供し、患者に即時のケアを提供し、臨床医がより多くの患者の量を管理するのを支援できるメンタルヘルス療法。

これらのプラットフォームは、摂取プロセスを合理化し、アクセシビリティを強化し、待ち時間を短縮し、専門家がより多くの患者を効率的に治療できるようにすることができます。 AIは臨床医ではなく、置き換えずにサポートしますが、ケアのアクセシビリティを改善し、医療システムへの圧力を軽減するのに役立ちます。

また、心不全や糖尿病などの慢性疾患に至るまで、ウェルネスや老化から、特定の目的のために訓練されたGenaiに基づいて、仮想の健康コーチの出現を見始めると予測しています。

仮想コーチは、投薬の遵守などのライフスタイルの変化の可能性を提供し、適切な情報を適切なタイミングで提供することにより、患者に情報に基づいた意思決定を行うことにより、患者に力を与えることができます。

Q. 2025年の精密医学の分野で何が起こっていると思いますか？

A. すでに始まっている精密医療には現在のブレークスルーがあります。これは、2025年以降、特に個々の患者によりカスタマイズされた治療を可能にするバイオマーカーの識別において、拡大して前進すると予想しています。

プロバイダーがAIを活用して既存のマルチオミクスデータを分析し、遺伝学を超えてデジタル病理、メタボロミクス、プロテオミクスなどの分野を含めることを確認するでしょう。これらのテクノロジーは、患者のユニークなプロファイルに基づいて治療をカスタマイズする方法についてのより深い洞察を提供します。

デジタル病理学がより一般的になります、AIを搭載したデジタル病理学を見始めます。これにより、バイオマーカーの識別がより速く結果が得られるようになり、現在の標準である遺伝的配列決定を数週間待つのではなく、診断の同じ日を開始できます。

このアプローチにより、早期の介入、患者の転帰の改善と予後、およびヘルスケアの提供方法が変化します。

精密医療により、個々の予測に基づいて予防を調整することもできます。ミクロビオーム、メタボロミクス、さらにはボーカルバイオマーカーなどの新しいバイオマーカーを含む大規模なデータセットにより、心血管、癌、認知症などの特定の疾患を予測できるようになります。予防努力は、もはや「すべてのサイズに適合する」アプローチではありません。

Q.全体的に、病院や医療システムのCIOや他のITリーダーは、来年に目を向けるべきものを何を守るべきですか？

A. データインフラストラクチャと標準により、組織がデータ資産をよりよく活用できるようになります。ビッグデータプラットフォームは、組織全体のデータ分析と洞察へのより良いアクセスを促進します。

必要な文化の変化とともに、スタッフのセルフサービスを可能にするソリューションを提供することは、組織がより効果的かつ効率的になる大きな可能性を解き放ちます。各組織は、この変換を行うことを可能にするクラスで最高のプラットフォームを探すための戦略的計画を構築する必要があります。

迅速な開発と genaiソリューションの拡張、CIOは、スタッフの負担を軽減し、労働力の不足に対処するという最も重要な目的で、この時点で主に中心に既存のソリューションに精通している必要があります。 CIOは、これらのソリューションとAI周辺の必要な規制を評価する方法を学ぶ必要があります。

Genaiに内在する大きな可能性は、まだ存在するリスクと相まって、この分野に精通する必要があります。 EHRSへの統合により、統合が容易になり、EHRベンダーが主要なベンダーを開発/購入し、この分野の差別化要因として統合するレースが表示される可能性があります。

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