AIは、人間のような作業をより迅速かつ効率的に、そして低コストで実行することにますます熟達しています。ロボティクスとAIはどちらも、ヘルスケア分野において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、ヘルスケアのエコシステムはAIとロボティクスへの依存度がますます高まっています。.
この変革の現状を示す 6 つの例が強調表示されています。.
健康に気をつけて
AIの最も大きな利点の一つは、人々の健康を維持し、医師の診察頻度を減らすことです。人々は既に、AIと医療用モノのインターネット（IoMT）を活用したコンシューマー向けヘルスケアアプリケーションの恩恵を受けています。.
テクノロジーを活用した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、より健康的な行動をとるよう個人を促します。顧客が自らの健康と幸福をコントロールできるようにします。.
早期発見
AIは既に、がんなどの疾患をより正確かつ早期に診断するために活用されています。米国がん協会によると、マンモグラフィー検査のかなりの割合で誤診が行われており、健康な女性の2人に1人ががんと診断されているとのことです。AIの活用により、マンモグラフィー検査の精査と翻訳は30倍の速さで99%の精度で行えるようになり、無駄な生検の必要性がなくなりました。.
AI は、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、心臓病の初期段階のモニタリングにも利用されており、医師やその他の介護者は、より早期の、より治療可能な段階で、潜在的に致命的な発作をより効果的にモニタリングして特定することができます。.
診断
医療機関は、IBMのWatson for Healthを活用し、コグニティブテクノロジーを応用して膨大な医療データを活用、診断力を高めています。Watsonは、世界中のあらゆる医学雑誌、症状、治療効果に関するケーススタディなど、人間よりもはるかに膨大な医療データを分析・保存できます。.
GoogleのDeepMind Healthは、医療における喫緊の課題に対処するため、医師、科学者、そして患者と連携しています。この技術は、神経科学と機械学習を融合させ、人間の脳に酷似した、強力な汎用学習アルゴリズムを備えたニューラルネットワークを構築します。.
意思決定
予測分析は、臨床上の意思決定と行動を支援し、管理タスクの優先順位付けに役立ちます。ケアの質を向上させるには、ビッグヘルスデータと適切かつタイムリーな意思決定を連携させる必要があります。.
AI が医療の分野で定着し始めているもう一つの分野は、パターン認識を使用して、ライフスタイル、環境、ゲノム、その他の要因により病状が悪化するリスクのある患者を特定することです。.
処理
AIは、臨床医がより包括的な疾患管理アプローチをとることを支援します。患者が長期治療プログラムをより適切に管理し、遵守できるよう支援します。さらに、医療提供者が有害事象のリスクがある慢性疾患患者を特定するのにも役立ちます。.
医療用ロボットは30年以上前から利用されてきました。基本的な実験用ロボットから、人間の外科医と並んで作業できる極めて高度な外科用ロボットまで、その種類は多岐にわたります。.
終末期ケア
人生の終わりが近づいています。認知症や心不全といった病気により、私たちは以前の世代よりもゆっくりと死を迎えるようになっています。さらに、この時期は孤独が広く蔓延する問題でもあります。.
ロボットは終末期ケアに革命をもたらし、人々の自立を支援し、介護施設の必要性を減らす可能性を秘めています。AIとヒューマノイド設計の技術を組み合わせることで、ロボットは人々の生活に寄り添い、その能力をさらに発揮できるようになります。.
