ブライス・ビーマー
現在のデジタル時代の最も有望な発展の中には、医療成果を向上させるための人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) の応用があります。低電力センシング、エッジコンピューティング、ワイヤレス通信システムなどのハードウェア技術の向上により、これらの進歩が可能になります。コネクテッドヘルス製品 ヘルスケアのこの変化の最前線に立っています。
ハードウェアに組み込まれた複雑なメカニズムにより、患者の転帰は改善されますが、急速に拡大するこの業界の関係者が回避する必要のある潜在的な落とし穴も存在します。
医療におけるAIの活用 - 医療画像、診断、予防
AIは、数年前には考えられなかったヘルスケア ソリューションを提供します。進歩の道の1つは、複雑な生物学的データをモデル化して理解する機械学習アルゴリズムを利用することです。医療画像処理（MR、CT、超音波を含む）の分野では、AIによって画像処理の精度を向上させ、取得を効率化し、さらには異常の強調表示を支援する機会が提供されます。
AIは、画像処理以外にも、病気の予測、病状の診断、治療の個別化、新しい薬物化学の発見などにも役立ちます。多くの専門家は、医療施設の運営効率を高め、顧客体験を改善し、患者と医療提供者の心身の健康を増進する機会があると考えています。
おそらく、ヘルスケアにおけるAI活用の最大の機会は、予防ケアと早期介入の改善です。予防医療への移行を可能にするには、医療施設やインフラに過度の負担をかけずに、患者をより定期的に監視する必要があります。これを実現する方法の1つは、これらの機能を病院から家庭に移すことです。
モノのインターネット: 医療用ウェアラブルが診断機能を急速に拡大
医療用ウェアラブルとしても知られる家庭用IoTヘルスケア デバイスは、より持続可能なヘルスケアの未来への鍵となります。低電力モバイル ヘルス モニタリングでは、モバイル デバイスやウェアラブル デバイス向けに設計された既存の電子ハードウェアを活用します。低電力のセンシングとデータ処理を組み込んだ補完的なIoT医療機器のネットワークを構築することで、予防医療の推進に役立つ膨大な生体認証データの収集が可能になります。既存のセンサー システムは、 心電図 、 血糖値 、 血圧 、光学心拍数、体の動き、酸素飽和度、呼吸数を測定します。これらはすべて、健康の包括的な画像を構築する上で役立つ指標です。
Wi-FiとBluetoothにより、これらのデバイスから医療提供者へのデータ転送が容易になり、分析と意思決定に使用できるリアルタイムの患者データが確保されます。この効率性の向上により、早期介入が可能になり、治療の順守とリハビリテーションのための遠隔患者モニタリングがサポートされ、病院への通院回数が減り、医療へのアクセス性が向上します。
AIとIoTは補完的な医療技術である
AIとIoTを組み合わせることで、患者の通常の環境で正確な生体認証データを収集できると同時に、大規模な集団への展開が可能になります。分散コンピューティングとデータ フィルタリングは、中央コンピューティングの需要と手動介入の削減に役立ちます。
ヘルスケアにおけるAIとIoTのさらなる導入により、医師は生物学的システムと患者の自然環境で収集された大規模なデータセット間の複雑な相互作用をより深く理解できるようになります。多くのテクノロジー企業は、これらの大規模なデータセットが将来の医療イノベーションの鍵となることを認識しています。
医療におけるAIとIoT導入の障壁
AIとIoTは ヘルスケア に変革をもたらす可能性を秘めていますが、ヘルスケア データのセキュリティなど、いくつかの潜在的な落とし穴がその可能性を制限する可能性があります。
データセキュリティとIoT医療機器
医療データのプライバシーとセキュリティは依然として最大の懸念事項です。クラウド上のデバイスと医療データの相互接続性が増すにつれ、システムはサイバー脅威やデータ漏洩に対して脆弱になります。利害関係者は、イノベーションを可能にするデータ収集と共有の経路を定義しながら、患者データを保護するための強力なサイバーセキュリティ対策が実施されていることを確認する必要があります。
在宅測定におけるデータの信頼性
これらのテクノロジーをうまく適用するには、高品質で信頼性の高いデータが必要です。不正確または不完全なデータは、誤った予測や診断につながり、患者の転帰に悪影響を及ぼす可能性があります。患者の健康を確保するために、在宅医療用ウェアラブルデバイスから収集される質の高いデータを検証し、適切な冗長性とフェイルセーフを組み込む方法を模索する必要があります。
センシング技術は既存の医療基準に基づいて進歩しているため、この技術を家庭に持ち込むと医療専門家による直接的な監督ができなくなります。この問題を解決するには、直感的な設計とアクティブなフィードバック ループを使用して、患者に明確で安全なガイダンスを提供する必要があります。
新技術費用
ヘルスケア分野にAIとIoTを導入するには、インフラストラクチャとトレーニングへの多大な投資が必要です。多くの医療機関には、これらのテクノロジーを導入する財政的余裕や、それらを効果的に使用するための技術的専門知識がない可能性があります。ヘルスケアシステムは、これらのテクノロジーを大規模に導入するために適応し、投資する必要があります。IoTを経済的にアクセスしやすく、かつ拡張可能にすることは、その導入と成功を確実にするために不可欠です。
よりつながりのある、より健康的な未来
ヘルスケアにおけるAIとIoTの可能性は計り知れず、患者のモニタリング、診断、治療を改善する機会を提供します。この新しい世界を切り開いていくには、患者の転帰を最大化し、より健康な未来を確保することを目指して、潜在的な落とし穴を認識して軽減することが重要です。
Arrowが、スマートで安全な ヘルスケアの未来に向けてどのように役立つかについて詳しくご覧ください。
関連商品を見る
