ヘルスケア業界の人工知能：AIが未来をどのように形作っているか

公開: 2019-09-26

さまざまなセクターにわたるサービスと製品の提供は、技術革新と科学革新の影響を受けており、ヘルスケアも例外ではありません。近年、AI（人工知能）の導入は、業界で即席の歓迎を受けました。

この投稿では、AIがヘルスケア業界でサービスの提供をどのように組み立てているかについて説明します。ヘルスケア業界でのアプリケーションとアプリケーションのリスクに関する限り、それは未来です。

人工知能とは正確には何ですか？

このトピックを深く理解する前に、理解を深めるために用語を定義することから始めることが不可欠です。 AI（人工知能は、人間の知能を基本とする技術の一種です。

主な目標は、マシンの動作に人間の知性を使用させることでした。したがって、そのアプリケーションには、コンピューターが特定のコマンドを習得し、インテリジェントに動作できるようにすることが含まれていました。ただし、これは、より良い操作のための機械学習などの他のテクノロジーとイノベーションを関連付けています。

ただし、AIの最新のアプリケーションは機械学習ベースであるため、機械は独立して学習および進化できます。アルゴリズムにより、ツールは複雑なアルゴリズムやデータに遭遇することで機能を拡張できます。

AIの成功と応用の背後にある他の用語には、ディープラーニングとニューラルネットワークが含まれます。ニューラルネットワークは、関連するアルゴリズムに関連してAIの動作とツールの調整機能を強化します。ディープラーニングは、過去のデータと新しいトレンドの両方に基づいて動作するマシンの能力を強化します。

ヘルスケア分野でのアプリケーション

AIはまだ新しいテクノロジーであり、業界の可能性を十分に探求していません。ただし、乳児期であっても、医療業界のさまざまな側面に適用できます。 AIの使用を適用する一般的なセクターには、医学研究機関、病院、健康保険などがあります。また、ヘルスケアに関する情報およびデータ管理にも関与しています。

耐病性

病原体は、病気の管理方法を確立する上で顕著な抵抗力を持っています。彼らは一次医薬品から三次医薬品に至るまでの抗生物質耐性を示しています。研究によると、研究者は抗生物質の耐性の脅威を抑制するためにAIの使用を採用しており、これは世界中で毎年約70,000人の死亡を引き起こしています。

ただし、機械学習アプリケーションでは、遺伝子の特定が耐性の主要な発生と見なされています。機械学習アプリケーションを通じて、研究者は欠陥のある遺伝子と健康記録を特定し、体内の抗生物質耐性を示す可能性のあるパターンを特定することに成功しました。

診断

特定の健康状態を管理する上での主な制限の1つは、必要な診断ツールがないことです。この制限には、診断の適時性とツールの特異性が含まれます。ただし、AIを適用することで、効果的かつ簡単な治療のための適切な疾患診断が保証されます。

診断におけるAIツールのアプリケーションは、傾向を特定し、大量のデータを分析する機能にリンクされています。これらのツールは、医用画像から状態の進展を判断し、健康記録を分析するようにも適合されています。

ブレイン・コンピューター・インターフェース

このインターフェース技術は、医療介入に効率的に適用できるように構築されています。まだ限られた形ですが、医療提供者と複数の障害を持つ人との間のコミュニケーションを強化します。研究者によると、これらのツールは、コミュニケーションスキルを向上させるために脳卒中後の治療を必要とする患者の代わりとして役立つ可能性があります。

医薬品開発

製薬業界でのAIアプリケーションには、医薬品の開発が含まれます。医薬品開発プロセスは、多くの場合、費用がかかり、臨床試験が長すぎます。ただし、このルーチンはAIツールのアプリケーションを介してバイパスできます。 Aiツールは、エボラ出血熱などの病気の管理を強化するために、利用可能な薬のスクリーニングによく使用されます。

デジタルコンサルティング

デジタルコンサルティングへのAIツールの関与により、医療アクセスが大幅に改善されました。アプリの開発を通じて、患者は自分の病歴を使用してデジタルで相談し、症状の範囲を分析することができます。

アプリはまた、クライアントのエントリに基づいて医療相談を提供する際に音声認識を適用します。さらに、アプリは医療相談に基づいて訴因も推奨します。デジタル医療相談のAIツールアプリケーションは、医療サービスへのアクセスの可能性を高めます。

ロボット支援手術

外科医療は非常に複雑であり、手術を成功させるには多くの集中力が必要です。ただし、外科的支援にAIを適用することで、外科的介入の結果は改善されるはずです。関係するツールはサイズが小さいため、最も小さな切開を行うため、ツールは外科医の活動をより正確に強化します。

AI倫理

いくつかの倫理がヘルスケアセクターを規制しています。たとえば、医師は、医療サービスの提供中に患者に害を及ぼさないという宣誓に拘束されます。したがって、彼らは医療サービスの提供中にせいぜい人間の共感を示す必要があります。これらの課題のために、サービスの提供は、人間が道徳的なエージェントであるという事実に基づいています。

一方、機械は道徳的な形のない単なるものです。 AIツールの効率に関係なく、その関与は医療の道徳性に脅威をもたらします。したがって、厳格な労働倫理では、システムとAIツールの関与が非倫理的な方向性につながる可能性があり、したがって、不利な結果につながる可能性があります。医師がワークフローにAIを導入している場合、AIは、医師が労働倫理の範囲内で業務を遂行し、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。

ソフトウェアバイアス

テクノロジーに関する1つのことは、ツールの背後にあるソフトウェアは、卓越したサービスを確実に提供するためにアップグレードを続ける必要があるということです。古いバージョンのソフトウェアを使用すると、ソフトウェアの偏りによりAIツールの使用に脅威を与える可能性があります。特定の設定で適切な形式のテクノロジーが利用できない場合、デバイスは自動的にサブスプリアス効率で機能します。したがって、ツールを正常に動作させるには、最も効率的なアルゴリズムを使用する必要があります。

結論

AIツールの適用性はヘルスケア業界で確立されているため、より多くのデバイスに向けた開発と研究が必要です。ただし、ツールの操作者は、ツールがさらに悪影響を及ぼさないように、特別な予防措置を講じることが不可欠です。

AIのアプリケーションは、今後数年間、ヘルスケア業界における重要な開発として以前に説明されてきました。したがって、より多くの研究開発が行われると、アプリケーションを安定させて高品質のサービスを確実に提供できるようになります。

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