AIヘルスケア AIヘルスケアとは
ヘルスケアにおける人工知能 (AI) とは、機械学習 (ML) を使用して患者の体験や病院の運営、経理を支援し、理想的には改善することです。
- ヘルスケアにおいてAIが重要である理由
- AIが医療業界に与える影響
- ヘルスケアにおけるAIのメリット
- ヘルスケアにおけるAIの課題
- HPEとAIヘルスケア
ヘルスケアにおいてAIが重要である理由
ヘルスケアにおけるAIは、大量の独特な患者情報や未加工の医療情報を分析して、より正確な診断を行い治療計画を立てるための不可欠なツールとなる可能性があります。さまざまなソースからのデータを迅速に分析し、潜在的な問題を特定し、臨床環境や管理環境などの多くの状況にわたる解決策を推奨します。
AIが医療業界に与える影響
AIは、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) を利用して医療情報を分析することで、医療業界により迅速な進展をもたらします。このデータには、医療画像処理や診断から外科のワークフローまでのあらゆるものを含めることができます。そして、この能力は一か所に限定されず、クラウドベースのソリューションで多数のネットワークや拠点からの情報を集約できます。
ヘルスケアにおけるAIのメリット
治療成果については、AI分析では人的ミスのリスクなしに、より迅速で徹底的な情報の調査が提供されます (たとえば、腫瘍や病気の前兆の検知)。そして、内科医や外科医はその結果を利用して、成果の向上につながる、より適切な治療を選択できます。AIの処理能力は個別の状況に限定されず、世界中から情報を取り出して、救命治療や医療革新につながる可能性がある実用的かつ有益な情報を見つけ出すことができます。たとえば、新型コロナウイルス感染症の世界的流行時には、AIを使用して新しい変異型を分析し、人間による研究や評価よりも迅速に新しい効果的な治療を生み出すことができました。過去において、AIは遺伝子マッピングや他の先駆的な遺伝学研究に不可欠でした。
業務効率については、AIは機会を見極めて外科手術などのプロセスを効率化することや、その生産性を高めることができます。そして、AIは、ミスをプロアクティブに防止し、問題を解決し、運営費を低減できる可視性をITや診療管理者に提供することで、より的確な意思決定を与えます。患者の治療成果の向上と同様に、より多くの患者記録に迅速にアクセスすることや、患者ケアを管理するためのより効率的な方法を見つけ出すことで、AIは医療専門家や介護者がどのようにケアを提供するかを改善できます。NPLの助けを借りて、AIは臨床メモ (構造化されていないデータ) を詳しく調べて分類し、それを使用して臨床プロセスを最適化することもできます。
AIは、強化されたセキュリティと安全性に医療機関が準拠し続けることにも役立ちます。AIにより、個人の医療情報への不正アクセスを抑止するとともに、スタッフが施設や患者をモニターするインテリジェントビデオ分析 (IVA) も可能にします。スマート病院では、IVAとスマートセンサーを使用して、医療機器やフェイスカバーなどの物体を認識できます。
医師と患者の顔を識別して照合し、体温の上昇も検出します。こうしたインプットを使用すれば、高リスクの患者を特定して実行可能な成果につなげることができます。
ヘルスケアにおけるAIの課題
患者のプライバシーとデータ分析への依存が、AI実装の課題の最上位にあります。生成および利用されるデータが増えるにつれて、医療機関はそのデータを格納して整理するための適切なインフラストラクチャを整備する必要があります。同様に、どのようなAIでも、データプールの重要な意味を理解する適切なアルゴリズムが必要です。効果的なインフラストラクチャが整備されていなければ、医療機関は患者の医療情報を危険にさらす可能性や、サイバー攻撃や他の脅威に対して無防備になる可能性があります。また、間違ったアルゴリズムは想定外の先入観を伴う意思決定につながる可能性があります。つまり、人間の偏見がAIに受け継がれかねないということです。たとえば、ヘルスケアAIが個別化医療のタイプで特定の人種の優先順位を不注意に下げ、腎臓移植に関して黒人の患者が差別されてしまうことが考えられます。適切なインフラストラクチャ、テクノロジースタック、およびITエキスパートを揃えること以外に、医療機関には、データとAIをどのように管理するかの指針となる、人間の倫理規定を細かく調整したAI倫理規範が必要です。
そして、標準と厳格なセキュリティプロトコルも必要です。HIPAAのようなコンプライアンス基準では、どのようにして患者情報を非公開にしたままで利用するかが規定されており、AIがデータをどのようにアクセス、分析、利用するかも含まれています。適切な保護がなければ、患者データが同意なく利用され、流用され、(故意または偶然に) 悪意のある人物の手にわたる可能性があります。
HPEとAIヘルスケア
HPEは、患者治療を向上させながらイノベーションを加速できる、AIとクラウドベースのソリューションでヘルスケアを変革することを支援しています。医療機関が直面する課題は増加の一途をたどっています。その課題は、新型コロナウイルス感染症の世界的流行から生じたものもあれば、長年にわたるものもあります。急速な高齢化と慢性疾患の増加が医療の需要を押し上げている一方で、医療従事者の不足と財政を圧迫する医療費の増加が医療機関と経済の双方に大きな負担を与えています。このような世界的傾向により、優れた効率性、患者のエクスペリエンスおよび治療成果の向上を実現する、医療業界における革新的なイノベーションが強く求められています。
研究機関や医療施設では、大量のデータセットを分析する能力を利用して、ヒトゲノムの配列決定、新しい治療法の開発、患者の治療の迅速化と改善、電子カルテの管理の改善などを行っています。医学研究やゲノム研究では、HPEGreenLake for Healthcareのようなプラットフォームで高度な分析を使用して、最適な薬剤候補を選択し、成果が得られない可能性が高い薬剤を多額のコストが生じる前に除外しています。コスト効率に優れたスケーラブルなHPEのインフラストラクチャを利用することで、リソースを多用するプロジェクトを行う科学者と研究者からなる異質な複数のチームをサポートするのに必要な柔軟性とパフォーマンスを実現できます。従来型のインフラストラクチャ購入では現在のニーズと将来の需要のバランスを見極める必要がありますが、HPE GreenLakeは従量制課金による柔軟なスケールアップとスケールダウンが可能であるので、組織やチームが必要とするリソースをプロビジョニングし、それに対して支払うことができます。従量制課金によってコストとビジネス成果の関係が明確になり、マネージドサービスによって社内ITリソースをより効率的に利用でき、リソースを解放してより重要な業務に注力できるようになります。
