ヘルスケアにおける機械学習: ヘルスケアの未来は ML にあります
ヘルスケアにおける ML: アプリケーション、メリット、アプリ開発コスト
機械学習（ML） は、人工知能 (AI) の分野におけるトレンドの概念の XNUMX つです。 ML テクノロジーは、自動化と予測分析によって推進され、より正確なデータ分析を提供するインテリジェントなソフトウェア ソリューションの作成に使用されています。
詐欺拘留のための銀行業務と金融、市場範囲とユーザーの関心を予測するためのマーケティングおよび販売ビジネス、患者ケア サービスを改善するための医療機関、株価動向を推定するためのフィンテック組織など、ML はさまざまな業界で広く使用されています。
市場動向の予測、機器のパフォーマンスの分析と最適化、顧客の行動の決定、または販売データの詳細な分析の目的であっても、ML を活用した AI ベースのモバイル アプリは、今後数年間で最も大きな適用範囲を広げます。 業界は、ML の自動化と予測の可能性を利用することで、運営上および財務上の多くのメリットをますます得ることになります。
他のすべての業界の中でも、ヘルスケア業界は、AI や ML のような高度な技術革新を早期に導入しているトップセクターの XNUMX つです。 新興企業であっても、ヘルスケア業界で十分に開発されたブランドであっても、ML アプリ開発によりビジネス運営が確実に合理化されます。 医療分野における ML の主なアプリケーションからセッションを始めましょう。
本日、この記事では、ヘルスケアにおける ML の主な使用例、ヘルスケア業界における ML の大きな利点、ML ベースのヘルスケア アプリの開発にかかる費用について説明したいと思います。
ヘルスケア業界における AI/ML の主な使用例
ヘルスケアにおける機械学習の重要性は、AI 分野の継続的な発展に伴って拡大しています。 速度と精度を中核とする ML テクノロジーがデジタル世界で話題になっています。 ヘルスケア業界における ML の重要なアプリケーションを見てみましょう。
医療における AI の使用方法に関する最良の回答は次のとおりです。
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病気の予測
疾病予測は、医療業界における ML のトップユースケースの XNUMX つです。 生命を脅かす病気を予測し、患者ケア サービスを改善するために、ヘルスケア サービス分野における AI および ML ベースのアプリケーションの使用が増加しています。
ML アルゴリズムの予測モデリング機能は、患者の健康レポートにパターンを効率的に導き出し、病気の年功序列を予測します。 これは、医師が患者の転帰を改善するために迅速かつより適切な決定を下すのに役立ちます。
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プロセスを合理化
ヘルスケア分野における ML テクノロジーの主な役割の XNUMX つは、プロセスの自動化です。 ヘルスケア分野のインテリジェント ML アプリケーションは、データ (患者データ分析) を自動的に処理し、手動でのやり取りを最小限に抑え、品質と正確な情報を維持します。 したがって、運用効率が向上し、リソースの生産性が最適化され、コストが削減されます。
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研究と医薬品開発
これは、医療分野における ML の最良の使用例です。 人工知能と機械学習の驚異的な予測機能により、創薬と開発、候補範囲の分析、臨床試験のための患者データ分析がより迅速かつ簡単になりました。
さらに、ML テクノロジーは、医薬品の設計と開発における意思決定を迅速化するためにも使用されています。
さらに、製薬会社は研究活動に加えて、薬剤候補の副作用を予測するための ML アプリケーション開発への投資も増えています。 つまり、医薬品開発における ML アプリは、臨床試験段階前に医薬品の毒性を検出し、品質を向上させるために使用されます。
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効率的な EHR 管理
の必要性 ヘルスケアにおける ML特にクラウド管理の合理化と患者データへのアクセスの容易さにより、将来的には ML ヘルスケア アプリケーションの機会がさらに増えるでしょう。
医療における機能豊富な ML ベースのアプリケーションは、医療サービス提供者や医師がいつでもどこからでも患者の電子医療記録にアクセスできるようにします。
ML アプリケーションを使用すると、患者の健康記録のプライバシーを確保しながら、医師は過去の治療や現在の健康状態にアクセスできます。 AI および ML アプリケーションは、医師が今後 5 ～ 10 年間に影響を与える病気を予測するのに役立つことが証明されました。
したがって、医療における ML ソフトウェア ソリューションは、患者の手動データを記録する際の手動時間を大幅に節約し、健康成果を向上させる上で重要な役割を果たします。
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診断精度の向上
AI および ML ベースの医療画像処理アプリケーションは、血液サンプル、DNA 配列、およびラジオ画像を 99% 正確に分析します。 より迅速かつ正確なデータ分析とパターン認識は、医師が健康リスクを軽減するための最良のケアと診断サービスを提供するのに役立ちます。
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治療の提案
医療分野で機械学習アプリケーションやツールを使用すると、診断プロセスが効率化され、医師が患者の健康状態を改善するための複数の治療法や薬の提案を見つけるのに役立ちます。 AI および ML アプリケーションは、以前の薬歴と健康状態に基づいて、潜在的な健康成果を保証する個別の治療方法を提供します。
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医療機器の性能分析
インテリジェント ML アプリケーションはさまざまな方法でヘルスケアに影響を与え、医療機器のパフォーマンスの監視と分析もその XNUMX つです。 AI/ML 対応の医療機器は所見の精度を高め、治療効率を向上させるため、患者のケア レベルが向上します。
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バーチャル看護助手
ML ベースの仮想看護アシスタントは、病院スタッフが複数の患者の状態を一度に監視するのに役立ちます。 多数の患者のバイタル健康サインを手動で一度に管理または表示することはできませんが、AI および ML ベースのソフトウェア ソリューションはそれを効率的に実行します。 したがって、スタッフが医師に即時にアラートを送信し、医師に患者の健康状態を認識させ、ケアレベルを向上させるのに役立ちます。
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ロボットによる手術手順
想像を絶する精度と適応性を備えた ML と AI を活用した手術ロボットは、デジタル ヘルスケア業界で話題になっています。 プロの外科医の能力が組み込まれた、十分に訓練された AI および ML ベースの手術ロボットが、低侵襲手術に関与します。 これらの AI および ML ベースのロボット支援手術ロボットは、外科医に提供し、非常に小さな切開での手術を実行するためのより優れた視覚化を保証します。
これらは、医療業界における ML テクノロジーの重要な用途のいくつかです。 高度な分析テクノロジーのような機械学習は、時間の節約、運用コストの削減、医療記録管理業務の合理化、フロントデスクの記録管理から複雑な手術までの従来の医療業務の全体的な変革という点で利益をもたらします。
ML ベースのヘルスケア アプリの開発にはどれくらいの費用がかかりますか?
ヘルスケアアプリの開発コスト さまざまな要因によって異なります。 アプリストアでは非常に多くの種類のヘルスケアアプリが入手可能です。 仮想トラッカー、ダイエット プランナー、フィットネス & ウェルビーイング アプリ、遠隔医療アプリ、データベース管理アプリ、医療ネットワーキング アプリ、電子処方箋アプリ、保険請求、請求書/請求書作成アプリなど。
ヘルスケア アプリケーションの種類に応じて、機能と設計の複雑さが異なり、これがヘルスケア モバイル アプリの最終コストに影響します。
さらに、アプリケーション開発プラットフォーム、UX/UIデザイン、テクノロジースタック モバイルアプリケーション開発、アプリ開発者のチームの規模は、ヘルスケア アプリケーションの最終コストに影響します。 さらに、トップアプリ開発者の地域と時給（Androidアプリ開発者 or iPhoneアプリ開発者) によって、ヘルスケア アプリ開発の実際のコストが決まります。
大まかに見積もると、最小限の設計の複雑さと最も必要な機能のセットを備えたヘルスケア アプリケーションのコストは、およそ 45,000 ドルから 88,000 ドル程度かかります。 ただし、上記のすべての要因に基づくと、ヘルスケア アプリケーションの開発コストは、アプリの仕様に基づく推定範囲内に収まるか、制限を超える可能性があります。
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最後の言葉！
医療における人工知能や医療業界における機械学習の利点は数多くあります。 AI および ML アプリケーションは、医療サービス プロバイダーがサービスを提供する方法を再構築します。
この記事で説明したように、AI を活用した管理ソリューションと ML ベースの患者ケア ソリューションが医療業界の未来となります。 AI および ML アプリケーションはフロントオフィスのタスクを自動化し、医師の治療レベルの向上を支援します。
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- 情報源： https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/
