すべての人のためのヘルスケアにおけるAI

蒸気機関は商業化された当初、他の動力源よりもはるかに高価でしたが、やがてそのコストは改善されました。水没した鉱山から水を汲み上げるために開発されたこの機関は、より深く、より低コストで石炭を採掘することを可能にしました。その後、輸送速度が向上し、より多くの製品をより安価に輸送できるようになりました。そして、効率化によってアクセス性が向上したため、より多くの人々が利用できるようになりました。

画期的な進歩の真価は、それが最初に何を成し遂げるかではなく、最終的に何を可能にするかにある。

デジタル、データ、そして人工知能（AI）による第四次産業革命は、ヘルスケアの新たな未来を切り開くでしょう。かつて蒸気動力技術が人類の生産性向上、生産性向上、生産性向上の道を切り開いたように、 AI駆動型予測ツール, デジタル介護 「健康」と「ケア」に対する新たな理解が、より良い成果への道を切り開くでしょう。当初はコストがかかる効率化は、より良い医療予防、診断、そして治療を通じて、より大きな効果をもたらします。

医師の80％が ヘルスケアにおけるAI 便利です。診察室にはすでに導入されています。病院や救急外来の混雑をトリアージし、患者のリスクスコアを分析し、コンピューターで化学反応をシミュレーションすることで新たな治療法の可能性を探っています。

デジタルとAIのイノベーションは、いわば「医師のアシスタント」として登場しましたが、医療エコシステム全体で信頼を獲得するにつれて、より多くのことを実現できるようになりました。AIへの信頼の欠如は依然として導入の障壁となっていますが、ZSでは、研究者、臨床医、業界リーダーからなるコンソーシアムが、AIへの信頼の要件を定義する3つの原則を策定しました。

1. 責任： AIが解決すべきではない問題もいくつかあり、その意図は非常に重要です。同様に、データやアルゴリズムの無責任な管理は、意図せず分析にバイアスを生じさせ、実際の人間に悪影響を及ぼす可能性があります。

2. 能力: イノベーションは必ず機能しなければなりません。そして、医療エコシステムは許容できる誤差の範囲を定義する必要があります。人間の医師がたった一度のミスを犯したとしても許されるような寛容さは、がん治療を推奨するコンピュータープログラムにはまだ与えられていません。

3. 透明性: 医療におけるデジタル、データ、AI の限界を率直に伝えることで、能力が不完全な場合でも信頼を維持することができます。

ヘルスケアにおけるデジタル、データ、AI の早期導入者は、すでに、懐疑的な見方から信頼の始まりへの移行、そして効率か​​ら効果の向上への飛躍の土台を築く画期的な進歩を育んでいます。

ギリシャのスタートアップ企業とZSのパートナー インテリジェンシア.ai AIを活用して、新規化合物の臨床および規制上の成功確率を予測します。エズラは放射線科医を支援します がん病変をより迅速かつ正確に検出する AIを介して。ウィスパーのAI駆動型補聴器は、人々を助けます 人間の声を背景の雑音から区別する.

これらのイノベーションは、「健康データ」が何であるかという理解を曖昧にしている。音声ベースのデジタルバイオマーカーは バイオメディカル研究とヘルスケアにおける今後の革命の先駆け患者の健康状態を示す指標である音声品質と、それを日常的に使用される消費者向けデバイスで取得できるテクノロジーを組み合わせることで、症状の検出と予測が可能になり、研究開発と臨床ケアに大きな可能性をもたらします。

デジタル化の進展とテクノロジーによって力を得た消費者と医師の力により、「ヘルスケア」自体が一時的な体験から、アンビエントな体験へと変化していく可能性があります。医師は今やオフィスにいるだけでなく、誰かのポケットの中の電話にも出ています。消費者は概ねこうした変化を歓迎しています。 調査 米国の成人 4,000 人のうち 73% が、どこでも医療を受けられる環境を望んでいることがわかりました。

医療がいつでもどこでも利用できるようになったことで、実践を通して効率化が見られるようになりました。例えば、米国では、インターマウンテン・ヘルスケアが数年間で数千万ドルを節約しました。 自然言語処理技術を使用して患者の手術データを収集する.

デジタルヘルスのイノベーションはそれ自体に様々な側面があり、その一つはしばしば費用がかかることです。しかし、費用対効果の高い大規模なイノベーションは、変革をもたらします。

COVID-19により、デジタルとAIをより広範な層に急速に展開する必要が生じました。例えばアイルランドでは、 先駆者 基礎疾患のある呼吸器疾患を持つ患者が隔離中に医療スタッフとともに仮想的に健康状態を追跡できる遠隔モニタリング。

製薬業界でも、AIを活用した治療薬化合物スクリーニングの自動化により、加速が起こっています。新薬候補を発見するために、人間が数百から数千もの実験室実験を行う代わりに、研究者はコンピューターで化学反応をシミュレーションすることで数百万もの実験を行い、規制プロセスを通過できる可能性のある化合物をより多く特定しています。

医療におけるAIの進歩に伴い、医療エコシステムは第4次産業革命への準備を進めています。調査対象となったライフサイエンス業界のリーダーの半数以上（56%）が、 企業はAIをさらに導入するための適切な経営支援を受けている 仕事に熱中しているにもかかわらず、46%の人が AIを実装するスキルを持つ人材の不足米国ではAIを導入した病院の数が2020年以降3倍に増加しました。

準備、ペース、そして約束がデジタルおよび AI テクノロジーへの投資を促進し、その拡大を加速させています。

ヘルスケアの第 4 次産業革命が加速するにつれ、私たちは「より良くなる」能力をさらに高めていくでしょう。

効率化によってがん診断検査の費用が1,000ドルから10ドルに下がれば、より多くの人が、より早く検査を受けることができるようになる。医療分野では、 早ければ生死に関わる問題だ。 局所的に発見された悪性黒色腫の5年生存率は99%です。がんが体の遠隔部位に転移した場合、生存率は30%に低下します。

臨床開発において、数百万もの新規化合物が発見されるということは、より有効性が高く、規制プロセスを通過する可能性の高い医薬品が発見されることを意味します。AIを活用して成功確率を高めることで、新規化学物質から米国食品医薬品局（FDA）による第1相臨床試験に至るまでの90%の失敗率を大幅に改善することができます。

コスト効率の良い規模であれば、デジタル技術の進歩、AI、パーソナライズされたゲノミクスなどのイノベーションは、高価な最後の手段ではなく、主要な行動方針になり得ます。

効率性は、より効果的な医療につながります。イギリスの鉱山から水を汲み出すためのより良い方法を発明した発明家たちが、私たちがより先進的なグローバル社会へと飛躍したように、効率性の向上とコスト削減によって、より効果的な医薬品が市場に投入され、それを必要とする患者に届けられるようになるのです。