AI をヘルスケア ソフトウェア ソリューションに統合: メリットと使用例

公開: 2023-06-09
AI をヘルスケア ソフトウェア ソリューションに統合: メリットと使用例

人工知能は、医療業界のほぼすべての側面にゆっくりと、しかし着実に浸透してきました。 今日、これらのテクノロジーが革新的なものであることは疑いの余地がありません。ヘルスケア分野の AI は、新薬の発見とテスト、人間が気付かない病気の兆候の発見に役立ち、さらには遠隔手術の可能化など不可能を可能にします。

さらに、AI は日々の医療関連業務を効率化し、医療従事者の生活を少し楽にするために不可欠な要素です。 問題は、医療機関がどのようにしてこの力を活用し、AI を業務の一部に組み込むことができるかということです。 それがこの記事のすべてです。

ここでは、医療 AI ソリューションの利点、使用例、刺激的な例を探り、統合プロセスをガイドし、私たち自身の経験に基づいて人工知能を使用するためのヒントを共有します。

AI をヘルスケア ソフトウェアに統合する利点

2021 年から 2030 年までの世界のヘルスケア市場規模における AI

[出典: Statista]

Statista のデータによると、世界のヘルスケア AI 市場は 2030 年までにほぼ 1,880 億ドルの価値に達し、2022 年から 2030 年にかけて 37% の CAGR で成長すると予想されています。このような驚くべき数字をもたらしたヘルスケアにおける AI のメリットについて見ていきましょう。

診断と治療の精度の向上

AI を活用したアルゴリズムの最大の利点の 1 つは、患者記録、医療画像、検査結果などの膨大な量の医療データをリアルタイムで迅速かつ正確に分析できることです。 これにより、人間が行うとはるかに時間がかかるか、AI が関与しないとまったく気づかれないパターンや異常の検出が可能になります。

人工知能は、医療専門家 (HCP) が積極的なアプローチを適用して患者にタイムリーかつ正確な治療を提供し、緊急事態を予測して防止し、誤診のケースを減らすのに役立ちます。

医療専門家はテクノロジーについてかなり楽観的です。 たとえば、欧州放射線学会による 2022 年の調査では、AI ベースのアルゴリズムを使用して患者を診断している 185 人の放射線科医に話を聞きました。 彼らの大多数 (75.7%) は、アルゴリズムの一般的な信頼性について同意しました。

個別の患者ケア

理想的には、各患者は、その固有の病歴、経験、遺伝データ、ライフスタイル、その他の情報を考慮して治療されるべきです。

AI は他のテクノロジーと組み合わせることで、このデータをリアルタイムで分析できます。 その結果、個別化されたケアへのアプローチが可能になり、特定の患者にとって可能な限り最善の診断および治療ソリューションを見つけるのに役立ちます。 これにより、患者の転帰が改善され、再入院の可能性が減少します。

患者は医療専門家による AI の使用について依然として慎重ですが、患者の多くはこのテクノロジーが業界の特定の問題を解決できると信じています。 たとえば、ピュー・リサーチ・センターの2023年の調査では、医療における民族的偏見を問題視している米国成人の51%が、AIによって民族的偏見が軽減されると信じていることが示された。 同じ調査では、米国成人の 65% ががん検診に AI を使用することを望んでいることが明らかになりました。

続きを読む: AI 統合により患者ケアをどのように改善できるか

コスト削減

複雑な意思決定は医療専門家のみに依存しますが、AI は特定の日常的な反復作業から医療専門家を解放します。 これには、予約のスケジュール設定、患者の登録、請求書の処理、その他の事務処理などの管理作業が含まれます。これらの操作を自動化することで、医療機関は管理コストと運用コストを削減できます。

さらに、これにより医療従事者は患者のケアに時間を費やすことができます。 たとえば、最近の研究によると、ヨーロッパでは医師の勤務時間のうち患者の治療に費やされるのはわずか 50% で、残りの 50% は管理業務に充てられていると推定されています。 医療分野への AI の導入により、患者と過ごす時間が 20% 増加すると予測されています。 これは当然、患者満足度の向上、ひいては収益の増加につながります。

さらに、AI を活用した分析および予測モデリング ソリューションにより、医療組織におけるリソースの割り当てを最適化できます。 たとえば、AI アルゴリズムは履歴データとリアルタイム データを分析して、スタッフのスケジュールと患者の流れを最適化し、需要予測を改善し、在庫管理を合理化できます。

ヘルスケア ソフトウェアにおける人工知能の使用例

ヘルスケア ソフトウェアにおける人工知能の使用例

人工知能が業界に利益をもたらすために使用できるケースは数多くありますが、ヘルスケアにおける AI アプリケーションのほとんどは、おおまかに 4 つのカテゴリに分類できます。 これらは、患者ケア、診断と医用画像処理、研究開発、および管理です。 これらの各ユースケースグループについて見ていきましょう。

診断と医用画像処理

人工知能は現在、診断と医療画像処理の未来を形成し、高度なアルゴリズムを通じて人間の能力を強化しています。 ヘルスケア ソフトウェアの AI は、医療従事者が複雑なデータを迅速かつ正確に解釈できるようにするため、より効率的な医療上の意思決定を行い、医療ミスを削減します。

以下は、診断と医療画像処理に使用される代表的な AI テクノロジーのリストです。

  • 大規模なデータセットを分析するための機械学習。これにより、臨床データ、症状、疾患転帰の間の複雑な関係を特定し、予測を立てて診断の意思決定を強化します。
  • ニューラル ネットワークを利用し、X 線、CT スキャン、MRI などの医療画像の分析などのタスクで医療従事者を支援するディープ ラーニング
  • 人間の言語を解釈し、医療記録、臨床記録、研究論文などを分析して関連情報を抽出するためのNLP テクニック
  • 関連する医学知識と臨床ガイドラインを医療従事者に提供することで、特定の領域における人間の専門知識をシミュレートするエキスパート システム
  • 確率を計算し、さまざまな診断の可能性を評価するための確率論的推論手法
  • 患者の病歴、症状、検査結果、医学研究などのリアルタイムデータに基づいて臨床医が診断上の決定を下すのを支援する、AI を活用した意思決定支援システム

AIが人間に取って代わる可能性は低く、最終的な決定は依然として医療専門家の責任であることに注意することが重要です。 ただし、医療従事者による AI の使用は、より迅速で正確な診断につながります。 たとえば、私たちの記事の 1 つでは、ハンガリーのクリニックが医師によって見落とされた可能性のある乳がんの兆候をチェックするために AI システムをどのように導入したかについての話を共有しました。

患者ケア

患者ケア ソフトウェア

患者ケアに関しては、AI テクノロジーは主に医療サービスの提供とケアの調整を改善し、患者エクスペリエンスを向上させるために使用されます。 また、医療提供者がより積極的で患者中心のアプローチを採用できるようになります。

患者ケアのための一般的な AI 駆動ソフトウェア ソリューションには次のものがあります。

  • AI と NLP を活用した仮想医療アシスタントは、患者に個別の医療サポートと指導を提供します。通常、質問に答え、症状の評価を提供し、投薬のリマインダーを提供し、ユーザーと医療従事者を結びつけることができます。
  • ML アルゴリズムを使用し、医療従事者が患者のバイタルサイン、症状、服薬遵守をリモートで追跡し、必要に応じて介入できるようにするリモート患者モニタリング ソリューション
  • 服薬調整、服薬遵守モニタリング、個別の服薬推奨を支援することを目的とした服薬管理ソフトウェア
  • 転倒や動作パターンの変化を検出するために、センサー、ウェアラブル、またはカメラベースのテクノロジーと組み合わせて使用​​される転倒検出および予防ソリューション。 これらのシステムは、介護者や救急サービスでよく採用されています。
  • パーソナライズされたケアプラン、症状モニタリング、自己管理ツールを提供することで、慢性疾患患者をサポートするために作成された慢性疾患管理プラットフォーム

AI テクノロジーの力を活用することで、医療提供者は積極的な患者中心のケアを提供でき、より良い転帰と全体的な患者の幸福の向上につながります。

詳細はこちら: AI と機械学習で医療サービスを強化する方法

管理

管理タスクやその他の反復的なタスクを自動化することは、医療組織が AI 統合の取り組みを開始する最も簡単な方法の 1 つです。 これらのソリューションは通常、患者ケアではなく業務プロセスに関連していますが、それでもコストを節約し、サービスの品質を向上させることができます。

ヘルスケア管理で使用される最も広く採用されている AI を活用したソフトウェア ソリューションには、次のようなものがあります。

  • 請求、コーディング、請求処理の自動化と最適化を支援し、潜在的な収益漏洩を特定する収益サイクル管理プラットフォーム
  • サプライ チェーン管理ソリューションは、在庫レベルを最適化し、コストを削減し、重要な供給品をタイムリーに入手できるようにすることを目的としています。この場合、AI アルゴリズムが履歴データと需要パターンを分析し、供給ニーズを予測し、調達プロセスを自動化します。
  • AI アルゴリズムを活用して、請求データ、プロバイダーの行動、請求慣行のパターンと異常を分析し、不審な行為にフラグを立てる不正行為の検出および防止サービス
  • 主にロボット プロセス オートメーション (RPA) を通じて、ルーチン タスクの自動化とプロセスの合理化を支援するワークフロー最適化ソリューション。 このテクノロジーは、予約のスケジューリング、文書処理などをカバーできます。
  • AIアルゴリズムを使用して過去の患者データ、入院率、スタッフのスケジュール パターンを分析し、将来の患者数を予測してスタッフ配置レベルを最適化し、リソースを効率的に管理する、予測スタッフ配置およびリソース割り当てプラットフォーム

研究開発

AIアルゴリズムは大量の医療データを解析できるため、当然医療機関だけでなく研究者にも活用されています。 AI を活用したツールを使用すると、科学者は膨大なデータセットを迅速に調べて、医学的発見を加速するパターンを特定できます。AI テクノロジーは、次の研究関連タスクに役立ちます。

  • データ マイニングと分析。この場合、EHR、ゲノム データ、臨床試験、科学文献などの医療データを処理するために AI が使用されます。これにより、研究者は病気のメカニズムをより深く理解し、より迅速に解決策を見つけることができます。
  • ゲノム分析: AI および ML アルゴリズムを使用して DNA 配列を分析および解釈し、病気のリスクを予測し、個別化医療を強化します。
  • AI および ML アルゴリズムにより分子構造に関するデータを分析し、薬物と標的の相互作用を予測し、望ましい特性を持つ化合物を特定することで、創薬と開発が容易になりました。
  • 臨床試験の最適化: この場合、AI は臨床試験の設計と実行の最適化を支援します。より具体的には、ML アルゴリズムは適切な治験参加者を特定し、患者の反応を予測し、治験プロトコルを最適化できます。

これらの目的で AI を使用することは、科学的根拠に基づいた医療、個別化されたケア、医療システム全体の進化の進歩に貢献します。

ヘルスケア ソフトウェアにおける AI の例

これが実際のケースでどのように機能するかを理解する方がはるかに簡単であるため、カテゴリごとに、ヘルステック企業やヘルスケア組織がヘルスケア ソフトウェアで AI をどのように使用しているかの例を選択しました。

医用画像処理: バタフライネットワーク

バタフライネットワーク

ご存知かと思いますが、超音波画像診断は、医療従事者が音波を通じて体内の画像を取得できる、安全、非侵襲的、非放射性の診断ツールです。 ただし、超音波検査に使用される機器は通常非常に高価であり、医療施設の外で使用するには大きすぎます。

そのため、医療会社バタフライ ネットワークは、医療従事者が聴診器を持ち歩くのとほぼ同じくらい簡単に持ち運べるハンドヘルド全身画像装置であるバタフライ iQ を開発しました。

Butterfly iQ は、半導体ベースの超音波トランスデューサーをベースとしています。 このデバイスには何千もの小さな超音波センサーが搭載されており、高解像度のリアルタイム画像を作成し、接続されているスマートフォンやタブレットに直接送信することができます。

このテクノロジーの AI コンポーネントに関しては、Butterfly iQ は、画質を向上させ、設定を最適化し、画像の解釈と異常の検出を支援する AI アルゴリズムで強化されています。 さらに、この製品はクラウド コンピューティングを活用し、データの保存、コラボレーション、分析を可能にします。

患者ケア: ウェルフレーム

現代の医療が取り組まなければならない課題の 1 つは、患者のエンパワーメントです。つまり、システムは、ケアを受けている人々が健康管理において積極的な役割を果たせるようにする必要があります。 Wellframe はまさにそれを目的としたサービスです。

このデジタル健康管理プラットフォームは、医療専門家が患者にパーソナライズされたインタラクティブなデータ主導型のケアを提供するのに役立ちます。 これを実現するために、その作成者はモバイル アプリ、AI、ケア管理サービスを組み合わせました。

患者向けの Wellframe モバイル アプリは、基本的に、サポートとガイダンスを可能にする機能を備えたデジタル ヘルス コンパニオンです。 この機能には、個別化されたケアプラン、服薬リマインダー、症状追跡、教育コンテンツ、遠隔医療サービス、医療従事者との安全なメッセージング、高リスク状況の場合の医療従事者への警告などが含まれます。

Wellframe チームはヘルスケア ソフトウェア開発にも AI を使用しています。 ここでの AI アルゴリズムは、健康記録などの患者データを分析し、個別のケア プランを作成するために使用されます。 また、治療のパターン、潜在的なリスク、欠陥を検出するのにも役立ち、患者と医療従事者にリアルタイムの洞察と推奨事項を提供します。

詳細はこちら: AI が医療従事者のパフォーマンス向上にどのように役立つか: メリットと成功事例

運営:エピック

エピック、EHR システム

ここでの最後の例は、医療業界のほとんどの人々によく知られています。 Epic は、医療機関で患者情報を管理し、ワークフローを合理化するために広く使用されている電子医療記録 (EHR) システムです。

Epic の機能により、医療従事者は患者の登録、文書作成、カルテ作成、検査や薬の注文、ケアの調整などを簡単に行うことができます。

では、Epic によるヘルスケア ソフトウェア開発における AI の役割は何でしょうか? このプラットフォームは予測分析に人工知能を活用し、大量の患者データのパターンを特定します。 このようにして、AI アルゴリズムは患者の転帰を予測し、リスクや合併症を検出し、必要に応じて医療従事者が積極的に介入できるようにします。

Epic はまた、自然言語処理 (NLP) と音声認識を使用して、臨床ノートや文書などの非構造化データを分析し、意思決定に必要な貴重な洞察とパターンを抽出します。 Epic を使用する医療従事者は、個々の患者を管理するだけでなく、集団の健康管理の取り組みもサポートできます。

Mind Studios チームも Epic が非常に役立つと考えています。実際、AI テクノロジーを含むヘルスケア プロジェクト用のHIPAA 準拠のソリューションを構築するときに Epic を使用しています。

創薬: AlphaFold

ブルームバーグによると、新薬の市場投入には通常30億ドル近くの費用がかかり、実験薬の約90%は失敗に終わっているという。 DeepMind が開発した AI モデルである AlphaFold は、タンパク質が人体とどのように相互作用するかを理解するために不可欠なタンパク質の 3D 構造を予測することで、プロセスを大幅に高速化し、簡素化しました。

簡単に言うと、多くの病気は異常な動作をするタンパク質によって引き起こされます。 タンパク質の 3D 構造を予測することは、研究者が潜在的な薬剤標的を決定し、タンパク質と相互作用する可能性のある分子を絞り込み、疾患を攻撃する薬剤を設計するのに役立ちます。

その仕組みは次のとおりです。 まず、AlphaFold は、利用可能なデータベース、科学研究、その他のソースからのタンパク質に関する大量のデータを使用してトレーニングされます。 DeepMind は、深層学習技術、特にニューラル ネットワークを使用してモデルをトレーニングします。

次に、このモデルを使用してタンパク質の 3D 構造を予測し、複雑なアルゴリズムと計算手法を通じてタンパク質がどのように折りたたまれるかを決定します。 反復的な改良プロセスにより、予測の精度が向上します。

ヘルスケアにおける AlphaFold のもう 1 つの重要な役割は、包括的なタンパク質構造データベースの作成に貢献することです。これにより、創薬が促進されるだけでなく、病気や生物学全般に関する知識が進歩します。

AI ソリューションをヘルスケア ソフトウェアに統合する方法

AI ソリューションをヘルスケア ソフトウェアに統合する

すでに既存のソフトウェアを所有している医療機関の場合は、新しい製品を一から構築するよりも、既成の AI ソリューションの統合に投資する方が経済的に合理的である可能性があります。 このセクションで焦点を当てたいのはまさにこれです。

AI の統合プロセスは、どの分野でも複雑です。 ただし、AI とヘルスケア ソフトウェアの統合は、考慮する必要のあるデータ プライバシーとセキュリティに関する多数の規制により、特に困難になる可能性があります。 これらの 6 つのステップは、可能な限り最も効率的な方法でそれを行う方法をより深く理解するのに役立ちます。

ステップ 1. 医療機関のニーズを定義する

AI 統合オプションを検討することに決めたときに最初に行うことは、このプロジェクトの目的を特定することです。 AI ソリューションで何を達成する予定ですか? どのプロセスを自動化および強化したいですか? それはあなたの組織にどのような利益をもたらしますか? そして、そのプロジェクトにはどれくらいの予算を割り当てることができますか?

これらの質問に答えることは、アイデアが有効であることを確認するのに役立ち、最終的には、AI ソリューション自体とそれを実装するチームの要件のリストが得られます。

ステップ 2. ソリューションを実装する信頼できる開発者を見つける

AI ソリューションを医療組織の業務に統合するパートナーを探す場合、関連する経験と専門知識が非常に重要です。

ハードウェアおよびソフトウェアのサービス プロバイダーは、医療業界の規制、標準、および特有の課題を理解する必要があります。 したがって、遠慮せずに、技術面接中に潜在的なパートナーの専門知識を評価し、以前のクライアントに連絡して、経験や仕事のアプローチについて詳しく聞いてください。

ステップ 3. 適切な AI ソリューションを選択する

AI ツールとテクノロジには多数のオプションがあります。 ここでの選択は、処理する予定のデータの種類とその可用性、AI ソリューションの技術要件、規制への準拠、コストによって異なります。

人工知能ソリューションをゼロから構築する場合でも、ほとんど調整せずにすぐに使用できるソリューションを統合する場合でも、経験豊富な AI 実装パートナーと決定することをお勧めします。

ステップ 4. 統合の計画

AI プロジェクトの成功は、AI アルゴリズムをトレーニングするデータの質と量に直接依存します。 したがって、統合の準備における重要なステップの 1 つは、データの収集と分析です。

アルゴリズムが対処する問題に応じて、データには医療画像、医療転写、EHR、ウェアラブル デバイスからのデータなどが含まれる場合があります。

また、選択した AI ソリューションが HIPAA や GDPR などの規制要件や基準に準拠していることを確認することも重要です。

ステップ 5. ソリューションをトレーニング、テスト、展開する

データの準備ができたら、AI ソリューションのトレーニングを開始し、生成される結果がどの程度正確であるかをテストできます。 このプロセスの主な貢献者はエンジニアですが、アルゴリズムの有効性を検証する必要があるのは医療専門家であるため、将来このソリューションに取り組む医療専門家にも必ず協力してもらうようにしてください。

AI モデルが検証された後、チームはそれをデプロイし、社内チームはそれを組織のワークフローに統合し始めることができます。

ステップ 6. ヘルスケア AI システムを監視し、改良する

プロジェクトは、ソリューションを導入したら終わりではありません。人工知能プロジェクト、特に医療分野では、継続的な監視と改善が必要です。

このプロセスには、ユーザー (この場合は主に医療専門家と患者) からのフィードバックの収集、医療組織のパフォーマンスに対するソリューションの影響の分析、望ましい結果を確保するための AI の改良が含まれます。

続きを読む:医療 Web 開発: トレンディな最新の医療 Web サイトの構築

ヘルスケアにおける AI テクノロジーの導入に関する Mind Studios のヒント

上で説明したプロセスは非常に簡単に見えるかもしれません。 ただし、医療分野での AI プロジェクトの実装には特定の課題が伴い、テクノロジーと業界の両方の複雑な性質により、必ずしも計画どおりに進むとは限りません。 ここでは、あなたのアイデアを確実に成功させるのに役立つ、私たちのチームからのヒントをいくつか紹介します。

AI の課題を認識する

人工知能は医療業界に革命を起こす可能性を秘めていますが、このテクノロジーを導入する人にとって、その欠点と課題を認識し、それに対処することが重要です。 AI モデルは人的エラーのリスクを軽減しますが、人間が作成したデータに基づいてトレーニングされているため、バイアスがかかることがよくあります。

たとえば、ある診療所の過去のデータが、特定の人種グループが医療を求める可能性が低いことを示していると想像してください。 AI アルゴリズムはそのデータに基づいてトレーニングされるため、たとえケアが必要な場合でも、そのグループの患者に追加治療を推奨する可能性は低くなります。

医療専門家が抱えるもう 1 つの大きな懸念は、AI アルゴリズムがどのようにして特定の結論に達するのかが不明瞭であることが多いため、透明性が欠如していることです。そのため、バイアスを見つけて対処することが困難になります。

確かに、これらの課題は、人工知能を導入すべきではないという意味ではありません。 AI ソリューションは、特に患者を治療する場合、人間の継続的な監督の下で使用する必要があることに注意してください。

信頼できる長期パートナーを選ぶ

AI プロジェクトの開発と統合には何年もかかることがあります。Sepsis Watch ツールのことを考えてみてください。このツールは 2018 年に初めてリリースされ、まだテスト中です。 ただし、AI モデルが医療施設のワークフローに統合されたとしても、特効薬にはなりません。そのようなソリューションには継続的なモニタリング、トレーニング、改善が必要です。

したがって、プロジェクトの成功に心から投資し、長期間にわたってプロジェクトに取り組み、ソリューションの開始後にメンテナンスとサポート サービスを提供する技術パートナーを選択することをお勧めします。

ソフトウェア開発会社として、Mind Studios は長期的なプロジェクトの最終的な成功を保証するための長期的な協力に主に焦点を当てています。 その結果、プロジェクト開始から 3 年後、お客様の 70% が当社のメンテナンスおよびサポート サービスを信頼していただいています。

医療専門家と協力して働く

医療従事者との連携

医療機関向けの AI プロジェクトは、少なくとも失敗を望まない場合、これらのソリューションの主要ユーザーである医療専門家との協力なしには開発できません。

AI ツールは、特定の問題を解決するだけでなく、ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェイスを備え、実際の医療環境で効率的であることが証明されていなければなりません。 さらに、ソリューションが正確で、偏見がなく、安全で、患者のニーズに応えているかどうかをテストするのは医師と看護師です。

最後に、開発プロセスに医療従事者を参加させることで、将来的にソリューションが受け入れられ、採用される可能性が高まり、これはプロジェクトの成功にも直接影響します。

結論

ヘルスケアにおける AI テクノロジーの導入により、業界は新たな時代に入り、ケアの提供と受け取りのエクスペリエンスが向上しました。 これらの新しいソリューションは、データ分析、診断、管理タスクに関連する業務の自動化に役立ちますが、医療専門家は患者の治療に直接集中し、患者が優先事項であると感じることができます。

確かに、資金が限られている小規模な医療機関にとって、複雑な AI を活用したハードウェア テクノロジーへの投資は高額になりすぎる可能性があります。 ただし、AI を活用する手頃な方法がたくさんあり、ヘルスケア ソフトウェアと AI を統合してヘルスケア ワークフローを合理化することで、長期的にはコストを削減することもできます。

ヘルスケアは当社の重点産業の 1 つであるため、Mind Studios は、効率的なソフトウェア ソリューションの構築、または AI テクノロジーによる既存のソフトウェア ソリューションの強化を喜んでお手伝いします。 お気軽にお問い合わせください。当社のビジネス開発チームが、お客様の要件と予算の両方に合った戦略の作成をお手伝いします。

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