Inderpreet Kambo著
ヘルスケア環境のデータは、日々の洞察を生成するだけでなく、ヘルスケアシステム全体の継続的な改善に使用されます。 Electronic Health Records（EHR）などの必須プラクティスは、ビッグデータを組み込んで最新のデータ分析を実行することにより、従来のヘルスケアプロセスをすでに改善しています。 AI / MLツールはさらに、このレルムに付加価値を提供する運命にあります。
X線写真の分析から組織の異常の特定、臨床徴候に基づく脳卒中予測の精度の向上、臨床現場での臨床医や内科医の臨床判断の支援に至るまで、機械学習は効率、信頼性を向上させるために非常に必要な客観的な意見を提供しています、およびヘルスケアフローの精度。
予測アルゴリズムと機械学習は、これらの高度なモデルの背後にあるトレーニングデータと同じくらい優れています。 より多くのデータが利用可能になると、これらの機械学習モデルを構築するためのより良い情報があります。 そのため、最初の機械学習の成功の多くは、大きなデータセットを持つ大規模な組織によるものであることがわかります– でログイン、イギリスのNIHのAurora Healthcareは、データを利用できるいくつかの組織を挙げています。
大量のデータを持つこれらの企業は、独自の強力な機械学習アルゴリズムを生成するセンターオブエクセレンス（CoE）の開発を促進します。 一元化された同期データリポジトリがあると、これらのアルゴリズムを医療のユースケース全体に展開できます。 以下は、包括的ではありませんが、ヘルスケアにおける機械学習の導入と使用を概説する主要なユースケースの一部です。
個別化医療
医学は、一般化された広域抗生物質治療アプローチから、遺伝子、環境、および各個人のライフスタイルの個人差を考慮に入れた疾患治療および予防アプローチまで、長い道のりを歩んできました。
たとえば、InsightRXは、機械学習を使用した定量的薬理学を活用して、さまざまな治療に対するカスタマイズされた個別の患者の反応を提供します。 臨床、製薬、社会経済のデータと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、研究者とプロバイダーは特定の治療の有効性のパターンを観察し、成功または失敗と相関している可能性のある遺伝的変異を特定できます。
ヘルスケアマネジメント
日常的なフロントオフィスとレポートの自動化から医薬品のマーケティングリサーチの分析まで、機械学習は運用と管理の複数の分野で進歩を遂げています。 2010年に設立されたLeanTaaSは、機械学習を使用して、待機期間や手術室などの病院のリソースを最適化します。 ゴールドマンサックスが投資を後押ししている同社は、100億ドル以上の資金を調達しており、機械学習を使用してヘルスケア管理を改善する先駆者のXNUMXつです。
機械学習による診断
Googleに勤務するデータサイエンティストは、乳がんを検出するための機械学習アルゴリズムを開発し、アルゴリズムをトレーニングして、がんのパターンを他の点では健康な周囲の組織と区別しています。 機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータをシステムに入力し、異常な組織パターンを周囲の正常な細胞と区別するようにトレーニングされました。
研究によると、これらの機械学習、予測分析、およびパターン認識技術は、89％未満の訓練を受けた病理学者および放射線科医の精度と比較して、75％以上の精度を持っていると判断されています。
研究開発
製薬会社や医療機関は、患者の反応に影響を与える要因を特定し、医療の成果を向上させるために、研究開発に数十億ドルを費やしてきました。 ただし、機械学習は、とりわけこれらの要因を使用して、どの患者が他の患者よりも良い結果をもたらすかを特定することにより、研究に革命をもたらしました。 癌の早期発見を可能にすることから、人工呼吸器のサポートを必要とするCOVID -19患者を特定することまで、機械学習はヘルスケアの研究開発のさまざまな側面にわたる結果ベースの研究を強化しています。
まとめ
AIと機械学習は、進化し続けるテクノロジーの進歩により、ヘルスケア業界で成長を続けています。 機械学習を導入するヘルスケアに焦点を当てたスタートアップは、これまでになく増えています。 ただし、機械学習モデルは、他の業種と同じ程度にヘルスケアに実装されていません。 まず、機械学習は最近のテクノロジーであり、完璧な状態からはほど遠いものです。
FDA、ICMR、またはEMAの承認にかかわらず、医療現場でテクノロジーをテスト、検証、および承認することは、長く、困難で、費用のかかるプロセスです。 次に、データのプライバシーとセキュリティは、医療における機械学習採用の最大の障壁のXNUMXつです。 ヘルスケア業界では、テクノロジーとシステムは、それぞれのデータ法と統治組織の規則に準拠するように開発する必要があります。
ヘルスケアには多くの課題がありますが、ヘルスケア提供におけるブレークスルーの必要性は大いに必要とされています。 さまざまな国の人口の高齢化、医師と患者の比率の低下、診断の正確性の精査など、ヘルスケアにおける新しい革新的なソリューションの必要性は明確かつ明確です。 ヘルスケアにおけるAIの最良の機会は、臨床医が診断、治療計画、および危険因子の特定をサポートしているが、医師が患者のケアに対して最終的な責任を負っている場合です。
出典：https：//www.fintechnews.org/machine-learning-and-its-impact-in-various-facets-of-healthcare/
