ヘルスケアの革命: 人工知能がどのように違いを生み、セクターを支援しているか
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
「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」
概要
人工知能 (AI) は、圧倒的な量のデータに取り組み、それを理解することで、ヘルスケア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。 電子カルテから医用画像に至るまで、膨大な量のデータにより、医師や医療関係者が傾向を特定し、正確な診断を下し、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、医療データの全体像を提供し、他の方法では見過ごされていたであろうパターンを特定することで、この問題の解決策を提供しています。 その結果、医療提供者は、患者の健康状態を追跡し、患者の転帰の改善につながる十分な情報に基づいた意思決定を行えるようになります。 このイントロダクションでは、データの過負荷に対処し、健康データを理解するために AI がヘルスケアでどのように使用されているかを探ります。
メインストーリー
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ます。これにより、ヘルスケア プロバイダーは患者の健康状態をごくわずかな単位で追跡できます。 AI は大量のデータをリアルタイムで分析できるため、他の方法では見過ごされていた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、患者の転帰の改善につながる十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
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 を使用して患者の転帰を予測することもできます。 AI は履歴データを分析することで、回復の成功や再発など、特定の結果を示すパターンを特定できます。 これにより、医療提供者は潜在的な問題を予測し、それらを防止するための措置を講じることができます。 さらに、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も役立ちます。
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。
AIとMLは、医療関係者にデータ駆動型の臨床意思決定支援（CDS）を提供する可能性があります。
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いくつかの興味深い事実と統計!
- Accenture のレポートによると、AI は 150 年までにヘルスケア経済に年間 2026 億ドルの節約をもたらす可能性があります。
- 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。
- Journal of the American Medical Association (JAMA) に掲載された研究では、AI 支援診断システムが人間の皮膚科医と同様の精度で皮膚がんを特定できることがわかりました。
- 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 AI を活用した仮想ヘルス アシスタントを予約のスケジュール設定や健康記録の管理に使用することに前向きであることがわかりました。
- ResearchAndMarkets.com の調査によると、ヘルスケア市場における世界の AI は、22.8 年までに 2025 億ドルに達すると予測されており、42.2 年から 2020 年の予測期間中に 2025% の CAGR で成長します。
- 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 を活用したチャットボットは、患者の関与と治療計画の順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、複雑な医療情報をすばやく正確に理解して識別します。 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」として入力）を抽出し、それを「J15.212」ICD-10-CMコードにリンクして、患者が陽性であるかどうかなどのコンテキストを提供できます。または負の値。抽出された用語を意味のあるものにします。
患者の機密情報を保護する
AI および ML 用の一連のツールは、ヘルスケア セクターがコンプライアンスをしっかりと維持し、患者データを保護するのに役立ついくつかの機能を提供します。 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により、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、患者の記録、請求、および臨床インデックス作成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。 当社の開発者チームは、既存のワークフロー システムおよびアプリケーションに統合できます。
ヘルスケアでAIを使用するのをどのように支援できますか？
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、健康データの多くには、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が含まれていません。 ただし、データを手動で抽出することは時間のかかるプロセスであり、データを抽出するための自動化されたルールベースの試みは、コンテキストを考慮に入れていないため、ストーリー全体をキャプチャしません。 そのため、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界を発展させ、患者の転帰を改善し、効率を高めるために必要な大規模な分析では、データは依然として使用できません。
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
非構造化医療テキストから正確かつ迅速に情報を抽出する
医療レポート
今日、健康データの多くには、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が含まれていません。 ただし、データを手動で抽出するのは時間がかかり、データを抽出するための自動化されたルールベースの試みは、コンテキストを考慮に入れていないため、ストーリー全体をキャプチャしません。 そのため、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界を発展させ、患者の転帰を改善し、効率を高めるために必要な大規模な分析では、データは依然として使用できません。
追跡と測定
多くの医療分野での臨床試験のために患者を募集するには、適切な選択基準を迅速に発見する必要があります。 人工知能と機械学習は、非構造化テキストに含まれる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。 その後、患者の病歴への洞察。
AIをヘルスケアに統合してコラボレーションする方法は？
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
病院や診療所の場合、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メモで正しい診断を見つけるプロセスは、時間と手間がかかる可能性があります。 さらに、さまざまな方法で表すことが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」と表記されることがあります。 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メモの分析に費やす時間が短縮され、臨床スタッフの時間負担が軽減され、効率が向上します。
インテリジェント検索
ペタバイト単位の非構造化データが病院のシステムで毎日生成されているため、私たちの目標は、この情報を取得して、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。 AIとMLを採用して、医療文書から情報をすばやく抽出および構築し、患者の包括的な縦断的ビューを構築し、意思決定支援と人口分析を可能にすることで、クライアントを支援する機能を理解および提供します。
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 を使用して、データのコンテキストを保持しながら、病状、投薬、投与量、検査、治療と手順、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、ファーマコビジランス、要約などのユースケースのアプリケーションを構築するのに役立ちます。
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。
最新の革新的なテクノロジーの導入をお手伝いします。 ペタバイト単位の非構造化医療データを理解、分析、検索するための人工知能と機械学習。
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