医療 IT のトレンド – 2026 年に組織は何を優先すべきか?

ほとんどの業界と同様に、ヘルスケアも財政的圧力と前例のない AI の進歩に直面しています。組織はまた、これまで以上にダイナミックかつ複雑な政治的および経済的環境にも対処しています。

過去、現在、未来の通貨は高品質のデータです。これは医療分野で私たちが持つ最も戦略的な資産の 1 つであり、これは患者、医療提供者、雇用主、支払者、ライフ サイエンス企業、政府にも当てはまります。

データは AI 革命を促進していますが、ビジネス課題の解決と連携する必要があります。 2026 年に向けて医療機関は何を優先すべきでしょうか?データとAIの両方に高度な技術が必要であり、それには以下の点を含む堅実な戦略が必要です。

高品質で持続可能なデータにこだわる

によると LEKコンサルティングによるレポート、ヘルスケア業界は世界のデータ量の約 30% を占めており、年間成長率は 36% と予測されています。これは、医療データのサイズが約 2 年ごとに 2 倍になることを意味します。この成長率は、金融サービス、製造、エンターテイメントなどの他の業界よりも速いです。

データは豊富にありますが、そのすべてが価値があるわけではありません。組織は、データ ソースから有意義な洞察を確実に引き出すために、データ ソースを検証してキュレートする必要があります。新たなトレンドをより完全に把握するには、異種のデータ ソースを統合できなければなりません。最終的に、高品質で多様なタスク固有のデータは、より優れたシステム モデルの精度と堅牢性につながります。

データ ソースは持続可能である必要もあります。これは、長期にわたる品質とコストの安定性が保証されることを意味します。タイムリーな更新、完全性、信頼性の高い集計、その他多くの要素は 1 回限りのアクティビティではありません。

AI モデルの使用が拡大するにつれ、持続可能性はさらに重要になります。組織はデータセットで AI をトレーニングするために多額の投資を行っていますが、データ ソースの信頼性が低かったり、価格が高騰したりすると、その投資がリスクにさらされる可能性があります。

ユーザーとその仕組みを理解する

医療機関は AI の誇大宣伝に騙されていません。彼らは明確なユースケースと投資収益率を備えたアプリケーションに対してのみ予算の余地を作ります。賢明な投資を行うために、リーダーはユーザーとその仕組みを完全に理解する必要があります。

なぜなら、リーダーがチームの仕事の進め方を理解すれば、データとポイント ソリューションをワークフローにうまく結び付けて効率を高めることができるからです。テクノロジーが当面のタスクにシームレスに統合されると、AI の導入を促進できます。たとえば、臨床医が新生児患者の正確な投与情報を見つけるために別のツールにログインする代わりに、AI を活用した検索を備えた臨床意思決定支援ツールを使用するだけで、信頼できるデータ ソースから回答を得ることができます。

チームがどのように仕事を遂行するかを理解することで、組織はワークフローを再発明し、パラダイムを変更する時期を認識することもできます。例えば、 アマゾンが最近導入した 新しいロボティクス システム、エージェント AI ツール、配達ドライバー向けのスマート グラスは、繰り返しの作業を減らし、安全性を向上させ、生産性を高める手段として使用されます。同社は、革新的な進歩はテクノロジーが従業員と協力して複雑なビジネス課題を解決することにあると述べています。

成功にはユーザーのフィードバックを取り入れることが重要です。組織とベンダーは、大規模なユーザー インタラクションとフィードバック ループを通じてのみ継続的な改善を達成できます。

AI の仲介排除を期待します (ただし恐れる必要はありません)

中抜きは、「仲介業者を排除する」とも言い換えられます。 AI が自分たちに取って代わることを恐れて、AI の導入が遅れている人や組織もあります。しかし、このためらいは、この瞬間のチャンスを逃すことを意味する可能性があります。

AI が業界全体で労働力の傾向を変えているのは事実です。世界経済フォーラム (WEF) 仕事の未来 2025 年の報告書では、技術の進歩、特に AI と情報処理が、2030 年までに世界で 9,200 万人の雇用が失われると予想される最も重要な要因であることが判明しました。

しかし、この損失は、同期間中に世界中で 1 億 7,000 万人の雇用が増加すると予想され、純額では 7,800 万人の雇用が増加することによって相殺されます。の著者 スタンフォード大学の論文 AI が熟練労働者の手に渡ったツールである職業では、雇用の増加が見られると指摘しています。

AI が成長と拡大の機会であることを示すもう 1 つの兆候は、医療 IT における AI の機会への投資の増加です。投資家は 推定107億ドル これは、2025 年までに AI を活用したヘルステック分野の企業にシードから成長段階の資金調達を行うことを意味します。つまり、2025 年の資金調達額は、2024 年全体で調達した資金額をすでに 24% 上回っています。

ニッチな AI アプリケーションを扱う小規模なスタートアップ企業の場合、中抜きのリスクはより大きくなります。彼らは、大規模に提供できるより堅牢な機能セットに AI を追加できるプラットフォームと競合できないことに気づき始めています。エンタープライズ テクノロジー プラットフォームは、ベンチャー キャピタル エコシステムから最も成功したポイント ソリューションを取得して統合するのに有利な立場にあります。

サイバー攻撃から守ります。

認証情報が盗まれました。フィッシング。ディープフェイク。攻撃は続いており、AI により、脅威アクターは機密情報に対して非常に説得力のある訴えを展開できるようになりました。医療分野ではリスクが高くなります。あ 最近の調査 医療機関の 93% が過去 12 か月以内にサイバー攻撃を経験し、4 人に 3 人がこれらの攻撃により患者ケアが中断されたと報告していることがわかりました。

米国国立標準技術研究所の詳細な資料 最近の出版物 攻撃者がサイバー脅威の新たなベクトルとして AI システムをどのように操作しているか。悪意のある者は、AI システムが入力に応答する方法を変更したり、破損したデータを導入して AI に「毒」を与えたり、機密情報を学習したり、システムの意図した用途を破壊するために誤った情報を挿入したりしようとします。

これらのシステムの継続的な脆弱性を認識することは、サイバー攻撃と戦うための重要な第一歩です。新しいテクノロジーやデータソースを選択する際の健全なガバナンスはリスクを軽減するのに役立ち、厳格なコンプライアンスのもとでのみ機密データへのアクセスを許可します。チームメンバーに対するサイバーセキュリティトレーニングも、従業員の警戒心を保つために不可欠です。 AI やその他の新興テクノロジーを導入する圧力が高まっているにもかかわらず、企業はデューデリジェンスを徹底する必要があります。

2026: データと AI の高度化で確実性を見出す

高品質のデータと高度なテクノロジーの価値、そしてそれらをより良い医療のために使用することは、新しい概念ではありません。成功するために必要な洗練のレベルは年々高まり続けています。私たちの今の準備が医療 IT の未来を形作ります。これらの健全な実践を受け入れることで、私たちは課題を機会に変え、有意義な進歩を推進し、すべての人のためのよりインテリジェントで回復力のある医療システムを構築することができます。

写真：Wong Yu Liang、ゲッティイメージズ

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