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ヘルスケアを再形成するAIトレンド

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著者の詳細については、ここをクリックしてください ベンロリカ。

ヘルスケアにおけるAIのアプリケーションには、他の業界とは大幅に異なる多くの課題と考慮事項があります。 それにもかかわらず、最先端のテクノロジーを活用してケアを改善し、AIを機能させるリーダーの4.9つでもあります。 数字はそれ自体を物語っています。ヘルスケア市場規模における世界のAIは、2020年のXNUMX億ドルから 45.2によって$ 2026億。 この成長を促進するいくつかの主要な要因は、膨大な量の医療データとデータセットの複雑さの増大、増大する医療費を削減する必要性、および進化する患者のニーズです。

深い学習たとえば、過去数年間で臨床環境にかなりの侵入をしました。 特にコンピュータビジョンは、スクリーニングと診断を支援するための医用画像におけるその価値を証明しています。 自然言語処理(NLP) テキストマイニングとデータ共有に関する契約上の懸念と規制上の懸念の両方に対処する上で大きな価値を提供してきました。 COVID-19の結果として見られるように、ワクチンや医薬品開発などのイニシアチブを促進するために製薬会社やバイオテクノロジー会社によるAIテクノロジーの採用が増えていることは、AIの大きな可能性を実証するだけです。

ヘルスケアAIにはすでに驚くべき進歩が見られますが、それはまだ初期の段階であり、その価値を真に解き放つには、業界を形作る課題、ツール、および対象ユーザーを理解するために行うべき多くの作業があります。 からの新しい研究 ジョンスノーラボ とグラジエントフロー、 2021 ヘルスケアにおける AI 調査レポート、これだけに光を当てます:私たちがどこにいるのか、どこに行くのか、そしてそこに到達する方法。 グローバル調査では、AIの採用、地域、技術力のさまざまな段階にあるヘルスケア組織にとって重要な考慮事項を調査し、今日のヘルスケアにおけるAIの状態を詳細に調査します。               

最も重要な発見の2021つは、AIの実装に関してどのテクノロジーが最重要事項であるかということです。 XNUMX年末までに導入する予定のテクノロジーについて尋ねたところ、回答者のほぼ半数が データ統合。 現在使用している、または年末までに使用する予定のテクノロジーの中で、約XNUMX分のXNUMXが自然言語処理(NLP)とビジネスインテリジェンス(BI)を引用しています。 テクニカルリーダーと見なされている人の半数は、データ統合、NLP、ビジネスインテリジェンス、およびデータウェアハウジングのテクノロジーを使用しています。 これらのツールには、規制や責任あるAIの実践を念頭に置きながら、膨大な量のデータを理解するのに役立つ力があることを考えると、これは理にかなっています。

AIツールとテクノロジーの対象ユーザーについて尋ねたところ、回答者の半数以上がターゲットユーザーの中から臨床医を特定しました。 これは、AIが、過去数年のように技術者やデータサイエンティストだけでなく、ヘルスケアサービスの提供を担当する人々によって使用されていることを示しています。 成熟した組織、またはAIモデルを60年以上運用している組織を評価すると、その数はさらに増加し​​ます。 興味深いことに、成熟した組織の回答者のXNUMX%近くが、患者もAIテクノロジーのユーザーであると述べています。 チャットボットと遠隔医療の出現により、今後数年間でAIが患者とプロバイダーの両方でどのように増殖するかを見るのは興味深いことです。

AIソリューションを構築するためのソフトウェアを検討する際、オープンソースソフトウェア(53%)は、パブリッククラウドプロバイダー(42%)よりもわずかに優位でした。 XNUMX年からXNUMX年先を見据えて、回答者は商用ソフトウェアと商用SaaSの両方を使用することにもオープンであると述べました。 オープンソースソフトウェアは、クラウドプロバイダーができないレベルのデータの自律性をユーザーに提供します。したがって、ヘルスケアのような高度に規制された業界がデータ共有に警戒することは大きな驚きではありません。 同様に、AIモデルを本番環境にデプロイした経験のある企業の大多数は、サードパーティやソフトウェアベンダーからの評価ではなく、独自のデータと監視ツールを使用してモデルを検証することを選択しています。 初期段階の企業はサードパーティのパートナーを探すことをより受け入れていますが、より成熟した組織はより保守的なアプローチを取る傾向があります。                      

一般的に、AIソリューション、ソフトウェアライブラリまたはSaaSソリューションの評価に使用される主要な基準、および連携するコンサルティング会社について尋ねられたときの態度は同じでした。回答はカテゴリごとにわずかに異なりますが、技術リーダーはソフトウェアベンダーとのデータ共有やコンサルティングはないと考えていました。企業、独自のモデルをトレーニングする能力、および最優先事項としての最先端の精度。 ソリューションと潜在的なパートナーについて尋ねられたとき、ヘルスケア固有のモデルとヘルスケアデータエンジニアリング、統合、およびコンプライアンスの専門知識がリストのトップになりました。 プライバシー、正確性、および医療経験は、AIの採用を推進する力です。 データが増え続け、テクノロジーとセキュリティ対策が改善されるにつれて、AIがさらに成長する準備ができていることは明らかです。 迅速な採用が遅れていると見なされることもあるヘルスケアは、AIを採用しており、すでにその大きな影響を認識しています。 そのアプローチ、主要なツールとテクノロジー、およびAIのアプリケーションは他の業界とは異なる可能性がありますが、来年の調査結果に何が待ち受けているかを見るのは刺激的です。

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出典:https://www.dataversity.net/the-ai-trends-reshaping-health-care/

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