AI は、人間のようなタスクをより迅速、効率的、低コストで実行できるようになってきています。ロボット工学と AI はどちらもヘルスケアの分野で大きな可能性を秘めています。私たちの日常生活と同様に、ヘルスケア エコシステムも AI とロボット工学への依存度が高まっています。
この変換の現在の状態を示す 6 つの例が強調表示されています。
健康を保つ
AI の最も重要な利点の 1 つは、人々の健康を維持できるため、医師を必要としない場合でも、それほど頻繁に医師を必要としないことです。人々はすでに、AI と医療用モノのインターネット (IoMT) の消費者向け健康アプリケーションの恩恵を受けています。
テクノロジーのアプリケーションやアプリは、健康的なライフスタイルの積極的な管理をサポートし、個人がより健康的なバイザーを採用することを奨励します。これにより、顧客は自分の健康と幸福を管理できるようになります。
早期発見
AI は、がんなどの病気をより正確かつ早期に診断するためにすでに使用されています。米国癌協会は、かなりの割合のマンモグラムが誤った結果をもたらし、健康な女性の2人に1人が癌であると主張している。 AI のおかげで、マンモグラムのレビューと翻訳が 30 倍速く、99% の精度で実行できるようになり、無駄な生検の必要がなくなりました。
AI はまた、消費者向けウェアラブルやその他の医療機器の普及と組み合わせて、初期段階の心臓病を監視するために使用されており、医師やその他の介護者が、より早期の、より治療可能な段階で、致命的な可能性のある症状をより効果的に監視し、特定できるようになります。
診断
医療機関は、IBM の Watson for Health を使用してコグニティブ テクノロジーを適用し、大量の健康データと診断機能を活用しています。 Watson は、世界中のあらゆる医学雑誌、症状、治療効果の事例研究など、人間よりも飛躍的に多くの医療データをレビューおよび保存できます。
差し迫った医療問題に対処するために、Google の DeepMind Health は医師、科学者、患者と協力しています。この技術は神経科学と機械学習を組み合わせて、人間の脳によく似た強力な汎用学習アルゴリズムを含むニューラル ネットワークを作成します。
意思決定
予測分析は臨床上の意思決定と行動をサポートし、管理タスクの優先順位付けに役立ちます。ケアを改善するには、ビッグヘルスデータを適切かつタイムリーな決定と連携させる必要があります。
医療分野で AI が定着し始めているもう 1 つの分野は、ライフスタイル、環境、ゲノム、またはその他の要因により疾患を発症するリスク、または疾患の悪化が見られる患者を特定するためのパターン認識の使用です。
処理
AI は、臨床医が疾患管理に対してより包括的なアプローチを取れるよう支援します。患者が長期治療プログラムをより適切に管理し、遵守するのに役立ちます。さらに、医療提供者が有害なエピソードのリスクがある慢性疾患の個人を特定するのにも役立ちます。
30 年以上にわたり、医療ロボットが使用されてきました。基本的な実験用ロボットから、人間の外科医と一緒に作業できる非常に洗練された手術用ロボットまで、その範囲は多岐にわたります。
終末期ケア
私たちが人生の終わりに近づいているとき。認知症や心不全などの病気により、私たちは前の世代に比べてゆっくりと亡くなりつつあります。さらに、孤独感が蔓延する人生の段階でもあります。
ロボットは終末期ケアに革命をもたらし、人々の自立を助け、ケアホームの必要性を減らす可能性を秘めています。 AI とヒューマノイド デザインのテクノロジーを組み合わせることで、ロボットが人々の関心を維持できるようになります。
