AI の統合により患者ケアをどのように改善できるか
公開: 2023-06-09
新型コロナウイルス感染症のパンデミックは私たちの生活を一変させただけでなく、医療機関が患者ケアにテクノロジーと AI を活用して業務を最適化する方法を模索するよう促しました。 これは医療従事者をサポートする方法であり、医療従事者の多くはパンデミック関連のストレス (93%)、不安 (86%)、フラストレーション (77%)、疲労、燃え尽き症候群 (76%) を経験していました。
しかし、たとえパンデミックが正式に中止されたとしても、患者の治療はまだ改善できるため、新しい技術は残ります。 ベリル研究所 – イプソス PX パルスが実施した 2022 年の調査によると、76% の人が自分の患者体験をポジティブなものとは言えず、60% の人が率直にネガティブだったと答えています。
患者ケアにおける AI の使用がさらに普及すれば、この状況も変わることを願っています。 人工知能は患者の治療、診断、全体的なエクスペリエンスをどのように改善できるでしょうか? 詳細については、さらに読んでください。
AI 統合により患者の転帰がどのように改善されるか: メリットと使用例
AI ベースのテクノロジーには多くのメリットがあります。 彼らは次のことができます:
- 膨大な量のデータを迅速に分析して構造化します。
- 処理されたデータに基づいて有効な提案を提供します。
- 反復的なタスクとプロセスを自動化および最適化します。
- フルタイムのサポートを提供します。
- 人的ミスのリスクを軽減します。
- などなど。
そのため、AI と患者ケアを組み合わせる方法は数多くあります。 最も広く普及しているオプションは次のとおりです。
1. チャットボット支援
最近では、ほぼすべての Web サイトにチャットボットが出現し、何かを尋ねたり、提案したりすることに多かれ少なかれ慣れています。 すべてが十分に高度な機能を備えているわけではないため、コンタクト センターに連絡して必要なものを入手する方が早くて簡単な場合もあります。
しかし、AI ベースのテクノロジーが発展するにつれて、そのようなチャットボットはより賢くなっています。 医療に関して言えば、主に次の 2 つの点で患者を支援できます。
- 医師の診察を予約してください。
- 初期診断を受けてください。
2 番目のオプションはより高度で現実的ではないように見えますが、すでに現実になっています。 2020年、製薬大手サノフィはビデオコンサルティング事業を行うバビロンと提携し、消化器系の健康状態の診断に自社のAI対応チャットボットを使用した。
サノフィは、過敏性腸症候群（IBS）に苦しむ英国人口のうち正しく診断されているのは推定30％のみであることを思い出させた。 この状態は非常に一般的ですが、多くの場合、誤った治療が行われたり、診断されなかったりします。 しかし、新しいチャットボットは、IBS のレベル 1 の診断を与えることに成功しました。
2. メンタルヘルス治療
メンタルヘルス治療は、人工知能が患者ケアを改善するもう 1 つの方法です。 いいえ、これは ChatGPT を使用したオンライン治療を受けることではありません (ただし、これは興味のある人にとってはオプションになる可能性があります)。
現在、AIを活用し、さまざまな機能を備えたメンタルヘルスアプリがすでに数多く登場している。 その中で最も人気のあるものの 1 つは、うつ病や不安に対処するために作成されたアプリ、Calm です。 あなたのニーズに応じて、アプリは瞑想、集中力を高める音楽、睡眠の話、動きのヒント、その他気分を良くするのに役立つものを提案します。
このようなソリューションのもう 1 つの優れた例は、即時のサポートを提供する AI メンタルヘルス コーチである Wysa です。 重度の精神的健康問題の治療には使用できず、医療に代わる確実な代替品でもありませんが、それでもケアの最初のステップとしては役立ちます。 Wysa は、DBT、CBT、呼吸法、ヨガ、瞑想などの科学的根拠に基づいたテクニックを使用して、より早く気分を良くするのに役立ちます。
次のようなものもあります。
- Replika はチャットボットベースのアプローチを使用してストレスに対処します
- ユーザーの気分を追跡し、その時の精神状態に基づいてサポートを提供する Sanvello
- 親子コミュニケーションに特化したTogetterAIなど。
あなたのプロジェクトをそのリストに追加したい場合は、Mind Studios にお問い合わせください。私たちは、クライアントがメンタルヘルス、ウェルネスなどのための高品質のカスタム ヘルスケア ソリューションを構築するのを支援します。
3. 妊娠管理
AI を活用したソリューションで妊娠患者のケアを強化することで、母親は毎日より保護され、安全であると感じることができます。 また、医師が妊娠をより正確に監視し、何か問題が発生した場合に時間どおりに介入するのにも役立ちます。
AI 技術は、医療記録やスマートウォッチからのデータを分析して、早産から自殺行動、産後うつ病に至るまでの妊娠障害を予測できます。
たとえば、Northwell Health の妊娠チャットは、チャットボットであり、教育ツールであり、緊急の懸念事項を認識して対処することを目的とした仮想セーフティ ネットでもあります。 毎週、母親との対話を開始して母親の状態を監視し、妊娠に影響を与える可能性のある最も微妙な変化にも気づくことができるように支援します。
このチャットボットを使用している患者の 96% が、その体験に満足またはある程度満足していると報告しました。
4. 個別の治療計画
このアプローチは、ヘルスケア アプリですでにある程度使用されています。 このようなアプリは、さまざまなデータ (毎日の歩数、体重と身長、食べ物の好みなど) を収集および分析して、ライフスタイルの改善 (食事計画、メンタルヘルスのヒント、トレーニングなど) を提案することがよくあります。
それと同様に、AI を使用して基本的な患者ケアを自動化することが可能です。 患者データを研究して、その患者に最適な治療計画を作成できます。 これにより、ケアの有効性が高まるだけでなく、コストの最適化にも役立ちます。治療がより個別化されるほど、患者の回復は早くなり、その過程で費やす費用も少なくなります。
たとえば、Aitia は機械学習アルゴリズムを使用して患者データを研究し、人間の病気のデジタル ツインを作成して薬剤をテストし、最も効率的な治療法を選択します。
5. 患者データ分析
データ分析により、診断の精度と速度が向上します。 そして、AI テクノロジーにより、データ分析プロセスが大幅に高速化されます。
従来のデータ分析に加え、AI は MRI スキャンや X 線などの医療画像を分析して、データベース内の他の画像と比較し、異常や考えられるパターンを特定できます。
さらに、自然言語処理 (NLP) を使用して、手書きのメモや音声記録など、これまで処理が困難だった古いデータを分析することもできます。 NLP を使用すると、コンピュータは人間が行うのと同じように、書き言葉や話し言葉を理解できるようになります。
これにより、これまで適切に構造化および分析されていなかったデータの処理が可能になります。 これは、これまで知られていなかった病気のパターンを特定し、治療法を改善するのに役立つ可能性があります。
6. ロボット支援手術
AI は人間の外科医を支援するロボットを訓練できます。 これは病院での患者ケアを改善するための人工知能の一般的な使用法ではありませんが、将来的には医師に大いに役立つ可能性があります。
AI で訓練されたロボットは、大量のデータセットから学習し、新しいアプローチを迅速に認識して習得し、人的ミスのリスクを軽減します。 また、何時間も疲れることなく働くことができるため、人間の外科医は休憩を取ることができ、認知的および身体的ストレスを軽減することができます。
このような手術が人間の監視なしで実行できるとは現時点では考えにくいですが、それでも外科医の仕事がはるかに楽になり、結果も向上する可能性があります。
課題と考慮事項
上で説明した患者ケアにおける AI のプラスの影響にもかかわらず、まだ完全に虹や太陽が見えているわけではありません。 ほとんどの新しいテクノロジーと同様に、このテクノロジーにもまだ課題があります。
患者の快適さ
患者ケアと人工知能を組み合わせる主な理由は患者の満足度を向上させることですが、私たちはまだそこまで到達していません。 2023 年の時点で、アメリカ人の 60% は AI に依存した医療提供者による治療に不快感を感じています。
同時に、回答者の 38% は、健康と医療における AI の活用が患者の転帰を改善するとすでに信じています。 したがって、現時点ではこの課題に対する解決策はありませんが、時間が経つにつれて世論はさらに改善する可能性があります。
患者データの保護
医療データは最も機密性の高いデータの 1 つです。 そのため、HIPAA や GDPR などのさまざまな規制によって厳重に保護されています。 どのプロジェクトがこれらの規制に準拠する必要があり、どのプロジェクトがそれを回避できるかを知ることは、ヘルスケア アプリ開発プロセスにとって不可欠です。
AI ベースのツールは、多くの場合、関連性の高い効率的なソリューションを提供するために、大量の患者データにアクセスする必要があります。 同時に、これによりデータ侵害や漏洩の可能性が高まる可能性があります。
したがって、AI テクノロジーを扱う場合は、データのプライバシーを最優先にする必要があります。 これは、プライバシー強化テクノロジー (PET) を活用することで実現できます。
最も広く普及している PET の 1 つはデータ マスキングです。これも、本物ではありませんが、組織のデータの現実的に見えるバージョンが、ユーザー トレーニング、ソフトウェア テスト、その他の目的で使用するために作成されます。
医療従事者向けのトレーニングと教育
AI テクノロジーの急速な進歩は、医療従事者を含むさまざまな専門家の間で多くの懸念を引き起こしています。 AI ベースのソリューションはさまざまなタスクを効率的に実行できるため、特定の仕事を置き換える可能性があります。 そのため、多くの医療従事者はAIの導入に慎重になっています。
しかし現時点では、AI は医療従事者に取って代わるのではなく、医療従事者をサポートするために存在しているようです。そしてこれがすぐに変わる可能性は低いです。 したがって、テクノロジー医療専門家にとって、潜在的なリスクを最小限に抑えるために AI テクノロジーを活用し、その効率を監視することが重要です。 結局のところ、人工知能も間違いを犯すからです。
診断エラー
間違いといえば、医療業界では、お金だけでなく人命も奪われる可能性があります。 だからこそ、それらを防ぐことが非常に重要です。
現時点では、AI は人間の専門家よりも正確な診断を提供できる場合が多い (サノフィの話はそれを裏付けています) が、常にそうとは限りません。 たとえば、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) を診断するために作成された何百もの AI ベースのツールは失敗しました。
最終的に、結果は AI ソリューションのトレーニングに使用されるデータの品質に大きく依存します。 したがって、使用されるデータを評価および検証するのは医療機関の責任です。
正しい実装
すべての開発チームが AI に精通しており、AI を適切に実装する方法を知っているわけではありません。 それを避けるには、明確な目標 (特定の AI テクノロジーの助けを借りて達成したいこと)、AI をトレーニングするための高品質のデータ、および明確に定義された戦略が必要です。
目標定義の段階はあなた次第ですが、Mind Studios では残りの 2 つの段階についてお手伝いいたします。 当社は、AI を含む医療分野の新しいテクノロジーのトレンドを常に監視しており、それらを既存の製品に実装する方法、またはお客様のためにゼロから設計する方法を知っています。
結論
人々は健康を維持する必要がありますが、それを行うのは必ずしも簡単ではありません。 不快な患者体験は多大なストレスを引き起こし、医療機関を変更せざるを得なくなったり、最悪の場合、治療をまったく避け始めたりする可能性があります。 だからこそ、患者ケアを改善する方法を探すことが非常に重要です。
AI などの新しいテクノロジーは、これに大いに役立ちます。 これらは、日常業務の最適化、妊婦のサポート、精神的健康問題への対処、治療計画の個別化、さらにはロボット外科医の訓練にも使用できます。 AI の導入には、患者の懸念、データ保護の問題、熟練した開発チームを見つけるのが難しいなどの課題がありますが、こうしたテクノロジーをヘルスケア ソリューションに追加すると、依然として大きなメリットが得られます。
したがって、それを行うことができる信頼できる技術パートナーをお探しの場合は、Mind Studios がお手伝いします。 ヘルスケア業界は当社の主な専門分野の 1 つであるため、このニッチ分野で競合他社の中で目立つ製品を作成する方法をよく知っています。 プロジェクトに AI を活用する方法について知りたい場合は、お問い合わせください。
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