救助のための人工知能: ヘルスケアにおけるデータ過負荷への取り組みとヘルスデータの理解 | 記事

「ヘルスケアにおける AI: 患者の健康を改善するための医療データの全体像」

人工知能 (AI) は、膨大な量のデータに取り組んでそれを理解することで、医療業界に革命をもたらしています。テクノロジーの急速な進歩により、医療提供者は膨大な量の患者データを収集して保存できるようになりましたが、課題はそのすべてを理解することにあります。電子カルテから医療画像まで、膨大な量のデータにより、医師や医療従事者が傾向を特定し、正確な診断を行い、最適なケアを提供することが困難になる可能性があります。しかし、AI は医療データの全体的な概要を提供し、そうでなければ気付かなかったであろうパターンを特定することで、この問題を解決します。その結果、医療提供者は患者の健康を追跡し、情報に基づいた決定を下すための準備がより整い、患者の転帰が改善されます。この概要では、医療で AI がどのように使用され、データの過負荷に取り組んで健康データを理解しているかについて説明します。

大量のデータを AI で解釈すると、驚くような発見が得られるでしょう。

ヘルスケアにおける AI は、医療データの全体的な概要を提供し、医療提供者が患者の健康を細かく追跡できるようにします。大量のデータをリアルタイムで分析する能力により、AI は、他の方法では気付かれないパターンや傾向を特定できます。これにより、医療提供者は情報に基づいた決定を下し、患者の転帰を改善できます。

ヘルスケアで AI を使用する主な利点の XNUMX つは、ごくわずかな増分であっても、患者の健康状態を長期的に追跡できることです。 AI は、電子カルテ、検査結果、医用画像などのデータを分析することで、人間の目にはわからない患者の健康状態の変化を検出できます。 これは、慢性疾患など、ゆっくりと進行する状態の場合に特に重要です。 患者の健康状態を長期的に追跡することで、AI は医療提供者が健康状態の悪化を示す兆候を早期に検出し、健康状態の悪化を防ぐための措置を講じるのに役立ちます。

さらに、AI は患者の転帰を予測するためにも使用できます。履歴データを分析することで、AI は回復や再発など、特定の結果を示すパターンを識別できます。これにより、医療提供者は潜在的な問題を予測し、それを防ぐための措置を講じることができます。AI は、医療提供者が心臓病や糖尿病などの特定の健康状態のリスクが高い患者を特定し、リスクを軽減するための予防措置を講じるのに役立ちます。

全体として、医療における AI は、医療データの全体像を提供し、医療提供者が患者の健康状態をごくわずかな単位で追跡できるようにします。 AI は、他の方法では見過ごされていたパターンや傾向を特定することで、医療提供者が十分な情報に基づいた意思決定を行い、患者の転帰を改善するのに役立ちます。 AI を使用することで、医療提供者はより効果的なケアを提供し、長期的に患者の転帰を改善できます。

「医療コンプライアンス文書からデータを抽出するための AI ツール」

「AI と ML は、医療従事者にデータ駆動型の臨床意思決定支援 (CDS) を提供することができます。」

ヘルスケアにおける AI は、複雑な医療およびヘルスケア データの分析、提示、および理解において人間の知覚をシミュレートするために、機械学習アルゴリズムとソフトウェア、または人工知能の使用を説明するために使用される主な用語です。

人工知能とヘルスケアに関する興味深い事実と統計をご紹介します。

• アクセンチュアのレポートによると、AIは150年までに医療経済に年間2026億ドルの節約をもたらす可能性があるとのことです。
• Deloitte の調査によると、医療機関の 72% が AI と機械学習に投資していることがわかりました。
• 米国医師会雑誌（JAMA）に掲載された研究によると、AI支援診断システムは人間の皮膚科医と同等の精度で皮膚がんを特定できることが判明した。
• Frost & Sullivan の調査によると、ヘルスケアにおける AI の世界市場は、2.1 年の 2018 億ドルから 36.1 年までに 2025 億ドルに成長すると予測されています。
• PwC の調査によると、消費者の 64% が、予約のスケジュール設定や健康記録の管理に AI 搭載の仮想健康アシスタントを利用する意向があることがわかりました。
• ResearchAndMarkets.com によると、ヘルスケア分野における世界の AI 市場は 22.8 年から 2025 年にかけて 42.2% の CAGR で成長し、2020 年までに 2025 億ドルに達すると予測されています。
• 米国医師会 (AMA) の調査によると、医師の 75% が AI がヘルスケアの将来において重要な役割を果たすと考えています。
• Journal of Medical Internet Research の調査によると、AI を搭載したチャットボットは患者の関与と治療計画の遵守を改善するのに役立ちます。
• 国立衛生研究所 (NIH) による調査では、AI が画像診断の精度を向上させ、放射線科医の作業負荷を軽減するのに役立つ可能性があることがわかりました。
• 世界経済フォーラムのレポートによると、AI には、患者の転帰を改善し、ケアへのアクセスを増やし、医療業界のコストを削減する可能性があります。

医療情報を迅速かつ正確に抽出する

高度な機械学習モデルを搭載した AI と ML は、複雑な医療情報をより迅速かつ正確に理解し、識別します。たとえば、システムは「メチシリン耐性黄色ブドウ球菌」（多くの場合「MRSA」と入力されます）を抽出し、「J15.212」ICD-10-CM コードにリンクし、患者の検査結果が陽性か陰性かなどのコンテキストを提供して、抽出された用語を意味のあるものにすることができます。

患者の機密情報を保護する

AI と ML 向けの一連のツールは、医療部門が確実にコンプライアンスを遵守し、患者データを保護するのに役立つさまざまな機能を提供します。このサービスは HIPAA 認定を受けており、一般データ保護規則 (GDPR) に準拠しながら、医療記録システムに保存されている保護された医療情報 (PHI) を識別できます。さらに、当社の開発者は、HIPAA の匿名化のセーフ ハーバー方式で説明されているように、関連する患者識別子を抽出して識別することで、データ プライバシーと堅牢なセキュリティ ソリューションを展開できます。

医療文書処理料金の削減

このサービスにより、患者記録、請求書、臨床索引からの非構造化医療テキストの処理とコーディングの自動化とコスト削減が容易になります。当社の開発チームは、既存のワークフロー システムやアプリケーションに統合できます。

ヘルスケアにおける AI の活用をどのようにサポートできますか?

ヘルスケアにおける人工知能の日常的な使用には、臨床文書を理解して分類できる自然言語処理（NLP）アプリケーションが含まれます。 たとえば、NLPシステムは、患者に関する構造化されていない臨床ノートを分析し、品質の理解、方法の改善、および患者の結果の改善に関する驚くべき洞察を提供します。

「今日、健康データの多くは、医師のメモ、臨床試験レポート、患者の健康記録などの医療テキストから解放されています。しかし、手動でデータを抽出するのは時間のかかるプロセスであり、自動化されたルールベースのデータ抽出の試みは、コンテキストを考慮に入れていないため、全体像を把握できません。そのため、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界の発展、患者の転帰の改善、効率化に必要な大規模な分析では、データが使用できないままになっています。」

電子健康記録 (EHR) からの AI による抽出

特徴

データ セットを新しいレベルに強化する革新的なアイテム。構造化されていない医療テキストから情報を正確かつ迅速に抽出します。

医療レポート

現在、医師の診断書、臨床試験レポート、患者の健康記録など、医療データの多くは医療テキストから解放されています。しかし、手動でデータを抽出するのは時間がかかり、自動化されたルールベースのデータ抽出では、コンテキストを考慮に入れることができず、全体像を把握できません。そのため、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界の発展、患者の転帰の改善、効率化に必要な大規模な分析では、データが使用できないままになっています。

追跡と測定

多くの医療分野では、臨床試験に患者を募集するために適切な選択基準を迅速に見つけ出す必要があります。人工知能と機械学習は、構造化されていないテキスト内の複雑な医療情報を理解して識別し、インデックス作成と検索を容易にします。その結果、患者の臨床履歴に関する洞察が得られます。

AI をヘルスケアにどのように統合し、連携させることができるでしょうか?

人工知能は、データの管理と分析、意思決定、およびヘルスケアでの会話の実施に役立つため、運命づけられています。 面倒な作業の負担を取り除き、医療関係者に時間を与えて、臨床医の役割と日常業務を変えること。

診断を大幅に改善

病院や診療所の国際疾病分類 (ICD) の有効なコードにマッピングする必要がある患者の記録から正しい診断を見つけるのは、時間がかかり、面倒な作業です。さらに、さまざまな方法で表現できる診断を抽出することは特に困難です。たとえば、「心房細動」は「AF」と呼ばれることもあります。AI と ML は、システム内の医療テキストの略語、スペルミス、タイプミスを正確に識別できます。これにより、医療コーダーが構造化されていない記録の分析に費やす時間が短縮され、臨床スタッフの時間的負担が軽減され、効率が向上します。

インテリジェント検索

病院のシステムでは毎日ペタバイト単位の非構造化データが生成されています。当社の目標は、この情報を効率的にアクセスして理解できる貴重な洞察に変換することです。当社は AI と ML を活用して、医療文書から情報を迅速に抽出して構築し、患者の包括的かつ長期的な視点を構築して意思決定のサポートと人口分析を可能にすることで、お客様を支援する機能を理解して提供します。

医療を理解する

Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe)、API は、投薬、病状、検査、治療および処置 (TTP)、解剖学、保護医療情報 (PHI) などの医療情報を返します。 また、医薬品と TTP に関連する抽出されたサブタイプ間の関係も識別します。 エンティティの「特性」(否定、または診断が徴候または症状である場合) としてのコンテキスト情報もあります。 以下の表は、抽出されたデータと関連するサブタイプおよびエンティティの特性を示しています。

アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）–コネクタ

シンプルな API を使用すると、データのコンテキストを維持しながら、病状、投薬、投薬量、検査、治療、手順、保護された健康情報などの情報を迅速かつ正確に抽出できます。抽出された情報間の関係を特定して、集団健康分析、臨床試験管理、医薬品安全性監視、要約などのユースケース向けのアプリケーションの構築を支援します。

医療オントロジーに関する

Medical Ontology Linking APIは、医療情報を識別し、それを標準の医療オントロジーのコードと概念にリンクします。 たとえば、病状はInferICD10CM APIを使用してICD-51-CMコードにリンクされています（たとえば、「頭痛」は「R10」コードに関連しています）。 対照的に、薬はRxNormコードにリンクされています（「アセトアミノフィン/コデイン」は「C2341132」cuiにリンクされています）。 さらに、Medical Ontology Linking APIは、コンテキスト情報をエンティティの特性（否定など）としても検出します。

「当社は、最新の革新的技術、人工知能、機械学習を導入して、ペタバイト規模の非構造化医療データを理解、分析、検索するお手伝いをいたします。」

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簡単な入力手順：
現在のドキュメント処理のニーズに関する情報を入力します。正確である必要はありません。さまざまなシナリオを好きなだけ確認できます。自動化係数を調整して、人間の介入なしに自動化できるドキュメント処理の量を見積もります。

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ステファン・チャルネツキ

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