医療において人工知能をどのように活用できるでしょうか?

人工知能は医療・健康業界において成長分野です。医療従事者は、診断ミスを減らし、患者と過ごす時間を増やし、サービスを向上させるための、新しく画期的な方法を模索しています。

Redwerk のような企業は、ヘルスケアサービスに対して、自社のシステムやアプリをデバイスに連携させて、堅牢かつ迅速に AI を提供する機会を提供しています。

医療分野では、すでに人工知能が次のような用途で活用されています。

診断

病気、骨折、その他の健康問題の診断は日常的な業務です。医師は画像やファイルを参照し、患者が病気にかかっているかどうかを判断します。AIは、疲労を感じることなく、また同時にミスを減らすことで、これらの業務を遂行できます。

病気を診断するには何年もの医療訓練が必要ですが、AI によって時間のかかるプロセスが排除されます。

機械学習により、病気の診断はより安価で手頃な価格になります。アルゴリズムは以下のことを実現します。

医療専門家は、病気の有無を判断するために、プラットフォームに大量のデータを提供します。時間が経つにつれてデータが蓄積され、機械のエラー率は低下し、結果も向上します。

病気を適切に診断するためにアルゴリズムに入力できるデータポイントには次のようなものがあります。

例えば、AIは患者の肺のスキャン画像を見て、がんの存在を検出しようとします。医師は画像上で腫瘍を探すため、AIも同様に画像上の腫瘍を探し、肺がんを患う他の患者の画像と比較します。

これらのアプリケーションの中には、医師が見逃すような微細な違いを比較できるため、医師よりも早くがんの兆候を発見できるものもあります。

AIと診断には大きな可能性がありますが、最終的な診断は医師がすべてを検討し、決定することになります。将来的にはAIが病気の診断における唯一の手段となるかもしれませんが、医師はこの分野に長きにわたって深く関与し続けるでしょう。

新薬の開発には多額の費用がかかります。企業は新薬の開発に数億ドルを費やすこともあります。新薬が一般に発売されるには、臨床試験に合格し、政府の要件を満たさなければなりません。

医薬品の開発には多くの工数と研究が費やされますが、AI によってその両方を削減できる可能性があります。

AI はすでに、以下の 4 つの医薬品開発領域すべてで使用されています。

アルゴリズムは進歩しており、ビッグデータを活用して、使用する可能性のあるタンパク質を特定する方法を学習し、研究者よりも速くデータを分析できるようになりました。

分子の適合性は、分子固有の指紋に基づいて予測しやすくなります。機械学習とビッグデータの活用により、AIは何百万もの分子を解析し、研究者にとって最も重要な分子を絞り込むことができます。

AIは人間が処理できる以上の記録を精査できるため、医薬品開発では多くの時間と労力が節約されます。

AI を活用することで臨床試験を加速し、診断バイオマーカーの活用も可能になります。

個別化された治療計画は、患者の回復を早め、健康状態の改善につながります。機械学習、ビッグデータ、人工知能を連携させることで、患者にとってより良い治療オプションと治療スケジュールを提供できます。

機械学習は数字を解析し、あらゆる統計作業を実行して、患者の病気のどの特性が特定の種類の治療でよりよい反応を示すかを判断することができます。

アルゴリズムは次のことに役立ちます:

人工知能（AI）は、医師や研究者チームだけでは到底提供できないほどの計算能力を提供します。医療分野におけるAIの活用は、ますます進歩しています。多くの主要な政府機関や医療機関が、AIソリューションを斬新かつ刺激的な方法で導入し始めています。

AIは遺伝子編集の分野にも参入し、大きな成功を収めています。AIを活用することで、AI以外の技術では不可能だった、非常に効率的かつ高い予測可能性で遺伝子編集を行うことができます。