AI のまとめ: メイヨー クリニック、Google Cloud などからのニュース

今週、Abridge は、医療システムの評価後の患者ケアを改善するために、人工知能によるリスニング文書プラットフォームをメイヨー クリニックでより広範囲に配布すると発表しました。 非営利団体 Every Cure と Switchboard, MD の発表によると、Google やその他の機械学習モデルの使用が薬物再利用や感染症などの分野でも加速していることは明らかです。 監視と対応。

看護師にアンビエント AI を提供

で開発された看護師向けの Abridge の AI アンビエント ドキュメンテーション ワークフローの厳格な臨床記録品質評価を経て、 パートナーシップ 同社はメイヨー・クリニックおよび電子医療記録ベンダーのエピック・システムズと提携し、火曜日に新たな全社規模の契約を発表した。

同社はパートナーシップの拡大を通じて、年間100万人以上の患者にサービスを提供する約2,000人のメイヨークリニックの臨床医とAIを活用した臨床文書作成ソフトウェアとの連携を開始する。

「メイヨークリニックでは、革新的なAIプラットフォームを活用して臨床医の健康を改善し、質の高い患者中心のケアを提供することに全力で取り組んでいます」と医療システムの診療部長であるエイミー・ウィリアムズ博士は声明で述べた。 。

「この提携は、当社の継続的なイノベーションを強化し、臨床医が最も重要なこと、つまり患者に集中できるようにすることを目的としています。」

アンビエント AI へのアクセスの拡大により、看護師の管理上の負担が軽減され、「最終的には医師と看護師の両方が集中的な患者ケアにさらに専念できるようになります」と、Abridge の CEO 兼創設者であるシブ・ラオ博士は付け加えました。

彼は、高品質の AI イノベーションを採用するメイヨー クリニックの精神を高く評価しました。 生成 AI を活用してヘルスケアを前進させる。彼は以前にこう言った ヘルスケアITニュース genAI は、困難で労働集約的なプロセスを簡素化することで、ヘルスケア業界で働く次世代の採用に貢献できると考えています。

このクリニックは AI の先駆者であり、大規模な言語モデルを使用して医療提供のさまざまな側面を改善しています。 現実世界のデータを使用して精密医療を推進する。

LLM を使用した適応外使用の予測

Every Cure は月曜日、Google LLM を Google Cloud のインフラストラクチャと、Gemini 2.0 を含む AI テクノロジーに使用して、救命の発見を加速し、効果的な治療法のない疾患の患者転帰を改善すると発表しました。

同非営利団体は声明で、世界中で3億人以上が利用可能な治療法のない病気に苦しんでおり、薬物の再利用はこの満たされていないニーズに対処し、症状の改善に役立つと述べた。 治療費の手頃な価格。

計算生物学プラットフォームの Matrix は、Google ツールを使用して確立された安全性プロファイルを調査し、広範なデータを分析して既存の医薬品の新しい用途を検証します。

同社は、今回の提携では次の3つのユースケースに焦点を当てると述べた。

• AI による薬物再利用予測の精度の向上。
• 前臨床試験の迅速化と最適化された臨床試験を通じて予測を検証します。
• 検証された治療法の世界的な導入を確実にします。

Every Cure の共同創設者兼社長である David Fajgenbaum 博士は声明の中で次のように述べています。 「既存の薬剤を使用している患者をできるだけ早く治療するために、私たちは Every Cure を開発しました。このコラボレーションにより、これを実現するための私たちの能力が大幅に強化されました。」

NLP による感染症の検出

メリーランド州スイッチボードは、自然言語処理と機械学習モデルを使用して潜在的な疾患特有の症例を特定し、優先順位を付ける ThreatAware を立ち上げました。

このシステムは、保健福祉省、戦略的準備対応局、生物医学先端研究開発局の支援を受けて開発されたもので、潜在的な感染症リスクを早期に特定し、臨床医がリスクのある患者に迅速に介入できるようにするのに役立ちます。

「新たな健康上の脅威に対処するには、柔軟で適切に統合されたシステムを導入することが不可欠です」とエモリー大学医学部教授で国立疾病管理センターのウイルス疾患部門の元所長であるラリー・J・アンダーソン博士は述べています。予防接種・呼吸器疾患センターは声明でこう述べた。

「新たな流行の場合、症状やデータポイントは急速に進化する可能性があり、それらの変化に迅速に適応して分析できることは、情報に基づいた意思決定を行い、効果的な対応をサポートするために重要です。」

Switchboard は、AI は医療機関が対応を迅速に拡大し、公衆衛生機関とより適切に連携できるようにすることで、新たな感染症のリスクを特定して分類するだけではない、と述べています。 大きなチャンス 新しいテクノロジーのために。

Switchboard のエンジニアリング ディレクターである Yuanda Zhu 氏によると、感染症のモデルを開発するには多くの考慮事項が必要です。

「病状の複雑さ、専門的にラベル付けされたトレーニングデータの必要性、患者が潜在的な症状を説明する方法の幅広いばらつきはすべて、慎重な検討を必要とする」と彼女は声明で述べた。

「ThreatAware のトレーニングと検証を支援した世界中の幅広い臨床医と協力することで、私たちは現実世界のシナリオに適応し、信頼性が高く実用的な洞察を提供するシステムを作成しました。」

Andrea Fox は、Healthcare IT News の上級編集者です。
電子メール: [email protected]
Healthcare IT News は HIMSS Media の出版物です。