AIはコロナ時代のヘルスケア産業をどのように再形成していますか？

恐ろしいCOVID-19であるコロナウイルスは、世界が取り組んでいる最大のヘルスケアの恐怖です。 医学研究者と科学者は、パンデミックと戦うために、彼らの創意工夫と最新の技術革新のすべてのオンスを使用しています。 現在、人工知能（AI）と機械学習が、パンデミックを理解して制御するためにヘルスケアで重要な役割を果たしていることがわかります。

AIは、医療とヘルスケア業界が将来どのように機能するかを再定義しています。 医療割り当てヘルププロバイダーは、遠隔医療でのAIの使用が最近前例のない増加を見せていることを共有しました。 AIの多様性と柔軟性は、次の4つの方法で遠隔医療を補完します。

患者モニタリング

ビデオ会議では医師と直接面談することができますが、スマートデジタル医療機器とウェアラブルを使用すると、患者の臨床データを記録して医師にリアルタイムで送信できます。 これにより、遠隔地でもヘルスケアサービスへのアクセスが向上し、費用効果が高く、効率的で、使いやすいです。

最近、医療スタッフと患者との接触を減らすために、遠隔操作のテレプレゼンスロボットが病院の廊下や部屋を動き回るのを見てきました。 AI、ナビゲーションシステム、直感的なビジョンシステム、およびマイクロプロジェクトを使用することで、これらのロボットは患者と医師のコミュニケーションの効果的な媒体として機能します。

これらのAI対応ロボットは、患者の管理と監視に加えて、以前のデータに基づいて患者が必要とする投薬量を予測することもできます。 機械学習の応用により、これらのロボットが在宅患者にもサービスを提供できるようになる可能性のある自己診断技術が開発されています。

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医療情報技術

COVID-19容疑者の数は日々増加しており、コロナ感染の症状について人々をスクリーニングする方法や、ウェブサイトで話題になっている一般の人々の何百万もの質問に答える方法など、医療機関に新たな課題を提示しています。 AIチャットボットは、正確で検証済みの情報を配布し、容疑者の症状についていくつか質問することで容疑者の非接触スクリーニングを行うことで、彼らの負担を軽減しています。

ビッグデータ分析とニューラルネットワークは、患者の記録にある大規模なデータを処理するために使用されています。 これには、病院に登録されている患者のデータや、自己診断技術によって収集された医療情報が含まれます。 人工知能を使用すると、データをすばやく取得して分析し、医師が患者に治療を処方するのに役立ちます。 AI対応のチャットインターフェイスを使用すると、患者は写真やビデオを医師にすばやく送信でき、医師は処方箋やその他の情報を患者にすばやく送信できます。

AIソフトウェアは、病気を早期に発見するのにも役立ちます。 テキサスのヒューストンメソジスト研究所は、マンモグラムを30倍速く、99％の精度で評価できるAIソフトウェアを使用しています。 Internet of Medical Things（IoMT）は、AIに統合された医療機器であり、消費者向けウェアラブルであり、患者の治療が容易な初期段階でこのような病気を追跡するのに役立ちます。

クラウドコンピューティングにより、患者の情報の効率的な収集と配布、医療情報と記録の標準化、および遠隔医療のコラボレーションが可能になります。 グローバルレベルでワイヤレス接続を介して移動する患者の情報のセキュリティと機密性について心配している場合は、すぐに解決される可能性があります。 インドでは、診断の機密性を確保するための医用画像の電子透かしが提案されています。

インテリジェンス支援診断

機械学習とニューラルネットワークプログラミングにより、ロボットは毎日よりスマートになります。 医療業界では、機械加工学習AIがすでに医療情報の収集、患者の身体的支援、評価データの分析に使用されています。 すぐに、彼らはインテリジェントな診断を行うことができるようになります。

遠隔医療システムでは、スマートフォンアプリなどのさまざまなソフトウェアがすでに自己診断に使用されています。 これらのアプリとデバイスは、症状、呼吸数、脈拍、心拍数などをすばやく評価して、患者の健康状態を予測します。 質問票による患者のスクリーニングと評価のAIモデルは微調整されています。 これらは、医師が電話またはオンラインでより正確な相談を提供し、遠隔医療をより効果的にするのに役立ちます。

医学研究者は、AIを活用したコンピューターモデルを使用して、予期しない病気の予測因子を見つけています。 これらには、コロナ陽性患者の人口統計学的、実験室的、および放射線学的所見を研究して、彼らが発症する症状を確認することが含まれます。 tは、医学的決定とそれらがもたらした結果を追跡するためにも使用されます。 中国の2つの病院での53人のコロナ感染患者のデータの研究は、肝酵素ALT（アラニンアミノトランスフェラーゼ）とヘモグロビンのレベルと筋肉痛の報告がコロナ患者の重度のARDS（急性呼吸窮迫症候群）の発症を予測するかもしれないことを明らかにしました。 このようなツールは、将来、より多くのデータが提供されると、よりスマートになると期待されています。

ワイヤレス遠隔医療アプリケーションには、緊急時に利用可能な最寄りの救急車のデータを提供したり、来院した患者が病院に到着したときに迅速なサービスを提供できるように準備したりすることも含まれます。

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情報分析とコラボレーション

新しいコロナウイルスの発生により、現代のテクノロジーによって、さまざまな国の医療専門家や研究者が、医療データ、情報、さまざまな医療の視点を共有しながら協力できるようになりました。 それは製薬研究の世界に永遠に革命をもたらしました。 臨床試験の結果はビッグデータ分析を使用して統合されており、ニューラルネットワークはパターンの認識とデータの分析に使用されています。 AIは、さまざまな薬局製品の有効性と治療結果を判断するために使用されています。

ニューラルネットワークを適用することで、医学研究者は、さまざまな病院の患者の医療診断やその他の記録のつながりを見つけ、医療行為や傾向に関する新しい洞察を明らかにすることができます。 これは、医療業界向けのより優れた、より正確な予測AIツールの開発に役立ち、在宅患者により良いケアを提供するのに役立ちます。

AIベースの予測ツールが開発され、どの患者が新しいコロナウイルスに対して最も脆弱であるかを予測するために使用されています。 これらのツールが完成すると、医師はどの患者にベッドが必要か、どの患者を安全に帰宅できるかなどの決定を下すのに役立ちます。 これは、病院や医療リソースが不足しているシナリオで非常に便利なアプリケーションです。

AIがヘルスケアを支援している他の方法

感染の広がりの研究：

人工知能は、感染症の蔓延を理解して追跡するのにも役立ちます。 BlueDotと呼ばれるカナダの企業は、その革新的なAIプログラムの助けを借りて、2019年12月31日に中国で最初の症例が報告された直後にコロナウイルスの発生を予測していました。 このプログラムは、新興感染症の証拠を探す方法と場所に関する疫学者の知識を使用しています。 また、1日に10万件を超えるレポートをさまざまな言語で分析し、政府、医療、公衆衛生のクライアント、および企業のクライアントにアラートを送信します。

アプリを介したコンタクトトレーシング：

AIベースの契約追跡スマートフォンアプリも、ウイルスの感染者の可能性を追跡してフラグを立てるために使用されています。 中国、香港、インド、イタリア、イスラエル、シンガポール、韓国では、これらのアプリを使用してユーザーの居場所を検出し、誰がユーザーと接触したかを追跡しています。 AIアルゴリズムは、交差感染のリスクを評価し、ユーザーに警告します。 データの提供は、ウイルス感染を広めるための2番目に簡単な方法であると言われています（手を洗った後）。

非接触スクリーニング：

AIを利用したスマートグラスとコンピュータービジョン技術は、セキュリティ担当者が接触することなく大きな雲の中で熱を持っている人を検出するために使用されています。 他の形式のテストでも、AIを使用してプロセスを高速化しています。 胸部X線スキャンと組み合わせたAIプログラムは、従来の方法よりもはるかに迅速に肺の問題とCOVID-19リスク評価を浮き彫りにすることができます。

非接触支援：

ロボットは、病院や公共スペースでの非接触配送、熱スクリーニングの実施、訪問者への手指消毒剤の投与に使用されています。 スポットなどのロボット犬は、医療従事者が自分自身を危険にさらすことなく伝染性の患者を支援するのを支援するために、米国の病院で非常に人気があります。 ドローンは、公共エリアで消毒剤を噴霧するために使用されています。

薬とワクチンの発見と開発：

AIは、診断と治療のプロセスをスピードアップするために、膨大な量の複雑な病理データを短時間で処理するために使用されています。 Insilico Medicineは、AIシステムを使用して、わずか4日でCOVID19の治療に役立つ可能性のある数千の分子を特定しました。 同社は調査結果を発表し、世界中の研究者がそれらを使用してパンデミックとの闘いに貢献することができます。

人工知能は、創薬および開発プロセスの速度、拡張性、および精度を向上させる上で信じられないほどの支援を提供しています。 これが、最近、新しいCOVID19ワクチンが非常に迅速に設計および開発されているというニュースを聞いている理由です。

ロボット支援手術：

ロボットは1985年以来、外科医を支援しています。ロボットは、整形外科、救急医療、脳神経外科、腹腔鏡検査など、いくつかの専門分野で使用されています。 人工知能により、これらのロボットは医療記録からのデータを評価し、人間の干渉をほとんどまたはまったく伴わずに外科医の器具を物理的に使用することさえできます。 これらのAI支援ロボットは、過去の手術経験を利用して、新しい手術技術を開発することもできます。

医学研究によると、AIを利用したロボット手術では、手術の合併症が5分の1に減少しました。 整形外科の場合、入院期間が20％短縮されました。

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最後の言葉

Googleのような大物は、AIがヘルスケア業界に革命を起こす方法を実現しました。 GoogleのDeepMindHealthは、医師、研究者、患者と提携して、システムをよりスマートにするために動的学習アルゴリズムを変換しながら、日常のヘルスケアの問題に取り組んでいます。 IBMのAIを活用したWatsonforHealthは、膨大な量のグローバルヘルスデータを調べて、患者の診断と治療の選択肢を決定します。 私たちはそれがすべて今起こっているのを見ることができます。

 この記事はジェシカジョーンズによって書かれました。 ジェシカは、英国に本拠を置く企業であるG​​oDissertationHelpのアカデミックライターであり、学生にあらゆる種類の学術的支援を提供しています。 彼女はテクノロジー、教育、マーケティング、デジタルマーケティング、ライフなどについて書くのが大好きです。彼女は、マーケティング論文、MBA論文、および看護論文を提供するアカデミックライティングサービスであるGoDissertationHelpで働いています。