人工知能（AI）が急速にヘルスケアに革命をもたらしているのを目の当たりにしています。診断の向上から意思決定の迅速化、患者の安全性改善まで、AIは医療従事者が洞察を獲得し、より透過的な連携を実現し、そして最も重要なことは患者の転帰を改善することです。医療提供者の55%が、AIの最大のメリットは患者の転帰を改善することであると考えており、40%が患者の継続的なモニタリングにおけるウェアラブル技術に期待を寄せています。
データ保存やプライバシーに関するもっともな懸念がある一方で、患者ケアにおけるAIは初期段階を超えて成長し、広く普及し飛躍的な成長を遂げる態勢が整っています。医療提供者の85%が何らかのAI戦略を持ち、50%が現在AIを積極的に活用しています。消費者もまた、自らのケアにAIを受け入れるように順応してきています。例えば、患者の65%は皮膚がん検診にAIを使用することに抵抗がないと回答しています。
AIはどのようにヘルスケアに革命をもたらすか
AI医療診断市場全体の規模は、2022年には10億ドルと推定され、2027年には55億ドル（米国では1人当たり約17ドル）に達すると予測されています。わずか数年で、年平均成長率（CAGR）40%に近い驚異的な成長を遂げています。この急成長に伴い、AIがヘルスケアのさまざまな要素にどのような革命をもたらしているのかを詳しく見ていきましょう。
患者の安全の向上
AIは、院内ケア、ドラッグデリバリー、退院など、さまざまな患者安全システムで活用されています。AIは独自の判断を下し、医療提供者に非常に有益なアドバイスや洞察を提供し、エラー検出を向上させることができます。例えば、患者の病室に設置されたコンピュータによる画像認識技術は、患者の転倒や心臓発作などのストレスのかかる出来事を経験しているかどうかを分析できます。
データ駆動型画像診断
ヘルスケアは、画像処理から患者の記録、検査結果にいたるまで、想像を絶するほどの量のデータ生成をもたらしています。実際、ヘルスケアデータは世界の全データの30%を占めています。病院では年間336億件の画像診断が実施されていますが、データポイントや洞察の約97%が利用されていません。
構造化データおよび非構造化データを認識し処理するAIの能力により、放射線医学分野向けのAIアルゴリズムが米国食品医薬品局（FDA）によって約400件承認されています。例えば、放射線科医はAIを使用して3Dモデルを生成し、医療用画像をセグメント化しています。これは、神経的異常の診断と治療、脳腫瘍の正確な分類、乳がんの検出、放射線量の最適化に役立ちます。
医師のより正確な意思決定
AIは、医療提供者がより正確で情報に基づいた治療決定をする上で、素晴らしい可能性を示しています。アルゴリズムにより、医療提供者は膨大な量の患者データを分析できます。例えば、機械学習ツールは、全国の患者からの何十億もの体系化されていないデータ点を分析し、合理的な結論を導き出し、それを医療提供者に提供することができます。AIがこのデータを分析するのでなければ、人間の医師がこのレベルのデータを集約して患者により良い結果を提供することはできないでしょう。
早期発見と継続的なモニタリング
医療用ウェアラブルは、がん、心臓発作、睡眠障害、アルツハイマー病、認知症などの早期発見に役立ちます。これらのウェアラブルは、重要な指標を追跡することで病気の早期発見に役立つだけでなく、遠隔患者モニタリングへのアクセシビリティも高めています。特に慢性疾患の場合、遠隔患者モニタリングは継続的なデータを収集し、それを集約して医療提供者に送信します。
ヘルスケア・医療診断におけるAIの実例
AIはすでに、様々な方法で医療提供者の医療診断を支援しています。意思決定エンジンから臨床データクラウドまで、いくつかの実例をご紹介します。
Plat.AI
Plat.AIは、コーディング不要で既存のプラットフォームやシステムにAIを簡単に統合できる、リアルタイム意思決定エンジンです。データ分析を高速化し、実用的な洞察を提供し、データの透明性を向上させながら、安全性とコンプライアンスを確保します。
Care Angel
バーチャルナースアシスタントのCare Angelは、継続的な遠隔ケアを必要とする慢性疾患患者のケアの格差を埋める支援をします。また、音声やテキストのメッセージを通じて、薬物療法管理、依存症、退院前後のケアなど、様々なサポートを提供します。
elluminate® IQ｜eClinical Solutions
elluminate IQは患者データを一元化し、臨床試験の効率を向上させます。現在100社以上のバイオ医薬品企業で活用されているelluminate IQは、自動化、AI、分析を駆使して患者データを集約します。elluminate IQは患者データを一元化し、臨床試験の効率を向上させます。現在、100社以上のバイオ製薬企業によって活用されているelluminate IQは、自動化、AI、分析を用いて患者データを集約します。
ヘルスケアにおける機械学習の可能性
AIの特定分野に機械学習があります。機械学習は、明確な指図ではなくアルゴリズムとモデルを用いて学習する、コンピュータシステムを利用して発展させるものです。機械学習は、診断結果の精度の向上、コストと時間の節約、そして最も重要な患者の転帰の改善など、ヘルスケアにおいて様々な個別のユースケースに活用されています。
例えば、機械学習は、患者の予約管理、記録管理、Tebraのようなツールを用いた反復作業の自動化などに活用できます。SubtleMRはMRIスキャンのノイズを低減し、より高品質な画像を作成することで、ケアの質を向上させ、患者の診察時間を短縮します。Insitroは、膨大なデータセットから驚異的な予測モデルを構築し、機械学習を使用して傾向を特定し、医師がより正確な薬を処方できるようにします。
ヘルスケアにおけるAIの次の10年
AIがヘルスケアに多大な影響を与える用意はできています。すでにAI予測モデルは、心臓発作の危険因子の特定や放射線科医によるがん診断の精度向上に役立っています。AIチャットボットは、オンデマンドで24時間365日の高度なサポートを提供し、人間の医師が勤務時間外でも患者に適切なアドバイスをします。コストとリソースの節約が進み、患者がAI支援のヘルスケアに慣れてくる中で、より多くの医療提供者がこれらのテクノロジーを導入する態勢が整っています。
Ambiqの貢献
これらの革新的なAIを搭載したヘルスケアツールの多くは、ウェアラブル技術などのエッジデバイスで動作します。Ambiqのシステムオンチップ（SoC）ソリューションは、超低消費電力でバッテリー寿命を最適化し、延長します。Ambiqの革新的な技術は、すでに世界中で何百万ものAI対応ヘルスケアツールの中核を担っており、今後もヘルスケア技術の進歩を支え続けます。
