ヘルスケアでAIが巨大なインパクトを与えられる領域と、そうでもない領域

   

「かゆいところに手が届く」

英国は大きなパイロットプログラムを実施しており、50万人の人々が自宅で遠隔操作でAIを使用してすべての受信データを分析している。
National Health Serviceによるプログラムでは、AIがヘルスケアに最も大きな影響を与える可能性がある場所、つまり非消費者、または消費者にとって手頃な価格または便利なソリューションがない領域が強調されている。

コンサルタント会社InnosightMoni Miyashita氏とMichael Brady氏は、ハーバードビジネスレビューでこれらの新しい技術で実際に解決することができる医療課題に対処するための3つのレッスンをAIを使って行った。
Innosightはハーバードビジネススクール教授クレイ・クリステンセンによって設立された。
著者らはまた、「患者中心のヘルスケアの新しい世界」において、なぜ非消費がAIの最適な用途であるのかについても言及した。

「すでに十分便利」

ある特定の分野、医療用画像処理では、AIがそれほど大きな影響を与えることはないだろう。
それは、医療画像からの診断の分野が複雑で、すでにその分野の専門家が十分に余裕をもって支援を受けているためだ。

しかし、ヘルスケアのより小さな – 特に個人的な – 側面に関して言えば、AIの影響は飛躍的に大きくなる可能性がある。
運動療法や食事療法、そしてストレスを軽減した上で処方箋を適切にそして時間通りに服用することはすべて、家庭内のAI技術によって助けられ、健康を大幅に改善し、潜在的な疾病を予防する。

自宅で患者を監視することはまったく新しいことではないが、AIは健康システムでこれらのプログラムの大集団を管理し大量のデータを監視するために完璧に設定されている、と著者は書いている。

3つのレッスン

AIは実際にこれらの種類のプログラムをスケールアップするための答えであるかもしれない、そしてプロバイダーは成功のために3つのレッスンを利用することができる:

①重要な指標をターゲットにする。

院内再入院のような一つの重要な測定基準に影響を与えることを目的とすることは、患者の転帰と経済的な持続可能性の両方を改善することができると、著者は書いている。
たとえば、アトランタに拠点を置く病院のAIツールは、危険性の高い患者を特定するシステムアラートによって再入院率を31%削減し、2年間で400万ドルを節約した。

②パートナーを探す。

「すべてのことを一人でやろうとしないでください」と著者は書いて、同じ目標を持つパートナーとの同盟を奨励した。
ヘルスケア関係者間の最近のブロックチェーンイニシアチブは、共有された問題を解決するためにさまざまなパートナーが集まる良い例だ。

③共同作業する。

AIを高度に訓練された専門家との競争と見なすのではなく、共同技術と見なすべきだ。 
AIは知識と推論を深めるのを助け、専門家と協力して働くときにアルゴリズムだけで扱われることの患者の不安を和らげることができる。

AIはこれらの教訓を活用して”非消費”に大きな影響を与え、医療提供者と患者を結び付けることができる、と著者らは結論付けた。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/connected-care/where-ai-can-have-biggest-impact-healthcare


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