Artificial intelligence (AI) is rapidly revolutionizing healthcare before our very eyes. From improved diagnostics to faster decision-making and better patient safety, AI allows healthcare providers to gain insights, collaborate more transparently, and, most important, improve patient outcomes. 55% of healthcare providers believe the greatest advantage of AI is improving patient outcomes, and 40% are excited about wearable technology when it comes to continuously monitoring patients.
データの保存やプライバシーに関する正当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、広く採用され、飛躍的な成長を遂げようとしている。医療提供者の85%は何らかのAI戦略を持っており、50%は現在AIを積極的に活用している。 例えば、65％の患者が皮膚がん検診でAIを使うことに抵抗はないと答えている。
AIはいかに医療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、わずか数年で年平均成長率約40％という驚異的な成長を遂げている。 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、具体的に説明しよう。
患者の安全性向上
AIは、院内ケア、薬剤提供、退院など、さまざまな患者安全システムで活用されている。 AIは独自の判断を下し、プロバイダーに貴重なアドバイスや洞察を提供し、エラーの検出を改善することができる。 たとえば、患者の病室にコンピューター・ビジョン技術を導入すれば、患者が転倒したり、心臓発作のようなストレスのかかる出来事に遭遇していないかを分析することができる。
データ主導の画像診断
ヘルスケアは、画像処理から患者記録、検査結果に至るまで、ほとんど想像を絶する量のデータ作成を推進している。事実、ヘルスケアデータは世界の全データの30％を占めている。 病院では年間336億件の画像処理が行われているが、約97％のデータポイントや洞察が利用されていない。
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、放射線診断分野におけるAIアルゴリズムの食品医薬品局（FDA）認可件数は400件近くに達している。 例えば、放射線技師は3Dモデルの生成や医療画像のセグメンテーションにAIを使用している。 これは、神経学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つ。
より正確な医師の意思決定
AIは、医療提供者がより正確な情報に基づいた治療を決定する上で、素晴らしい可能性を示している。 アルゴリズムによって、医療提供者は膨大な量の患者データを分析することができる。 例えば、機械学習ツールは、全国の患者からの何十億もの非構造化データを分析し、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る。 AIがこのデータを分析しなければ、人間の医師がこのレベル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だろう。
早期発見と継続的モニタリング
Medical wearables assist in the early detection of cancer, heart attacks, sleep disorders, Alzheimer’s, dementia, and more. Not only are these wearables helping with the early detection of diseases by tracking important indicators, but they’re also increasing accessibility for remote patient monitoring. Especially for chronic conditions, remote patient monitoring is collecting continuous data, aggregating it, and sending it to care providers.
医療診断におけるAIの実例
AIはすでに、医療提供者の医療診断にさまざまな形で役立っている。 意思決定エンジンから臨床データクラウドまで、実例をいくつか紹介しよう：
プラット・AI
Plat.AIは、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あり、コーディングは不要である。 データ分析を迅速化し、実用的な洞察を提供し、データの透明性を向上させる。
ケア・エンジェル
バーチャル・ナース・アシスタント、ケア・エンジェルは、継続的な遠隔ケアを必要とする慢性疾患の患者のケアギャップを埋めるのに役立つ。 また、音声やテキストメッセージを通じて、服薬管理、依存症、退院前・退院後などにも役立つ。
elluminate®IQ｜イークリニカル・ソリューションズ
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ています。 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する。
ヘルスケアにおける機械学習の可能性
AIの一分野である機械学習は、明示的な命令ではなく、アルゴリズムやモデルを用いて学習するコンピューターシステムを使用・開発するものである。 機械学習は、診断結果の精度の向上、コストと時間の節約、そして最も重要なことだが、患者の転帰の改善など、医療におけるさまざまな具体的なユースケースを持っている。
例えば、機械学習は、Tebraのようなツールを使って、患者の予約スケジュール、記録管理、反復作業の自動化に利用できる。SubtleMRは、MRIスキャンのノイズを低減し、より質の高い画像を作成することで、治療を向上させ、患者の診察時間を短縮する。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
すでにAIの予測モデルは、心臓発作の危険因子を特定する精度を高め、放射線科医ががんを診断する際の精度を高めている。 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、人間の医師が非番のときに患者の推奨事項を伝える。 コストとリソースの削減が進み、患者がAIがサポートする医療に慣れるにつれて、こうした技術を採用する医療機関は増えていくだろう。
Ambiqの貢献
Many of these revolutionary AI-powered healthcare tools run with edge devices like wearable technology. Ambiq’s System-on-Chips (SoC) solutions use ultra-low power to optimize and extend battery life. Ambiq’s innovative technology is already at the heart of millions of AI-enabled healthcare tools worldwide and will continue to support these advances in healthcare technology.
