技術開発が私たちの生活に大きな影響を与えることは間違いありません。ナビゲーションからアプリケーションに至るまで、安全に家に帰ることができます。テクノロジーはあらゆる場所で重要な役割を果たします。
しかし、医療業界のテクノロジーは、利便性を変革し、患者とのコミュニケーションを図り、診断レベルを向上させ、救世主であることを証明しています。
主要なテクノロジーは、ヘルスケア業界の盛んなイノベーションの多くの基盤を提供します。この継続的な変革に対応するために、医療機関は、健康上の成果を改善し、費用対効果を高め、価値に基づいたケアを提供する新しいテクノロジーを採用する必要があります。
概要
ヘルスケアがいつでもどこでも継続的でパーソナライズされたケアのモデルに移行するにつれて、2018年にヘルスケア部門の未来を再定義する最先端のテクノロジーを分析することが不可欠です。
「私たちは、消費者向け医療技術（アプリケーション、ウェアラブル、自己診断ツール）が、患者と医師のつながりを強化し、健康状態を改善する可能性があると信じています。」
-博士グレンストリーム、アメリカの健康のための家庭医学の社長
テクノロジー中心の変革に関与するさまざまな新しい推進力と組み合わされた新しいテクノロジーは、コストを削減するだけでなく、ヘルスケア業界で価値に基づくケアを提供します。
自動化、機械学習、人工知能の場合、ヘルスケア業界は実質的に前向きな影響を受けています。
ミシガン大学の研究によると、デジタル化によって従来の形式から電子健康記録に情報を変換すると、外来治療のコストが3%削減されます。研究者たちは、これを患者1人あたり毎月5.14ドルの節約と計算しました。
医療業界は革命的な変化に直面しており、医療の劇的なコストを排除しながら、患者により良い結果をもたらす革新的な方法を模索しています。 2018年のヘルスケアの将来はどうなるでしょうか？ヘルスケア環境を変革する準備ができている6つの有望なテクノロジーを見てみましょう。
人工知能
人工知能は、ヘルスケアの再構築に不可欠な役割を果たします。医療業界での人工知能の採用は勢いを増しており、患者、病院、医療業界が直面するさまざまな問題を解決しています。
それは、他の方法で行動する必要性を認識するずっと前に、問題のあるプロバイダーを支援する予後分析および臨床意思決定支援ツールを提供することによって、基礎の多くを提供します。
今日、すべての患者はデジタルで権限を与えられており、より責任があり、よりアクセスしやすい個別のケアを好みます。人工知能は、疾病管理、臨床試験、診断と治療、患者の関与、患者のモニタリング、健康管理など、医療業界のさまざまな分野に多くの影響を及ぼします。
人工知能は、より良い治療計画の作成、個別の薬剤投与のためのデータの評価、手順の監視などの医療治療を支配します。
人工知能
人工知能は、磁気共鳴画像法、コンピューター断層撮影法、超音波、X線を介して慢性疾患を検出する機能を備えているため、患者の診断待機時間を数週間から数時間に短縮できます。
CB Insightsによる2016年のレポートによると、ヘルスケアプロバイダー、バイオサイエンス企業、テクノロジーベンダーの約86%が、ヘルスケアに人工知能テクノロジーを採用しています。 2020年までに、これらの組織は人工知能プロジェクトに平均5,400万ドルを費やす予定です。
人工知能がヘルスケア業界を再定義しているいくつかの方法を見てみましょう。
人工知能は、人工知能とデジタル自動化を使用して情報（医療記録、患者情報、治療履歴）を収集および分析するのに役立ちます。ロボットは、データを収集、保存、再形成、および特定して、高速な医療サービスを提供します。
テスト、X線、CTスキャン、データ入力、およびその他の面倒なタスクの分析は、ロボットによってより速く、より正確に行うことができます。
人工知能システムは、データを分析し、患者のファイルからのレポートを評価して、適切な治療計画を選択するのに役立つように設計されています。人工知能の力で、生命を脅かす病気の早期発見が可能です。
人工知能は、患者の健康レベルを監視するのに役立ち、患者の治療計画を改善または変更するために、それぞれのプロバイダーに健康の最新情報を送信します。
ブロックチェーン
劇的な変化への要求は、ビジネスのあらゆる面で常に長引く波であり、ヘルスケアに関しては、計り知れない緊急性を伴います。患者に関連する価値の高い仮想レコードを作成することは、医療ITの主要な課題の1つです。
ブロックチェーンは、ピアツーピアトランザクションを記録し、すべてのネットワークにわたる変更を監視し、暗号化のためにデータを保存および交換する分散システムです。ブロックチェーンテクノロジーは、患者を医療エコシステムの中心に置き、医療データのセキュリティ、プライバシー、相互運用性を強化することで、医療に革命を起こす可能性を秘めています。このテクノロジーは、医療情報交換（HIE）の新しいモデルを提供し、電子医療記録をより効率的かつ安全にします。
ブロックチェーン採用ヘルスケア2017、2020、2025
ブロックチェーン
この統計は、2017年、2020年、および2025年に、世界中のすべてのヘルスケアアプリケーションにわたるヘルスケアでのブロックチェーン採用の予測分布を反映しています。ヘルスケアアプリケーションの55%は、20年までにブロックチェーン開発を採用すると予測されます。
「ブロックチェーンテクノロジーの採用は、地域の健康情報共有の概念がデジタル健康データ交換を生み出したのと同じ方法で、より質の高いケアを提供することに基づいて開発を行う組織によって導かれます。一部の法域では、データ交換が非常にうまく機能しています。」
--HITInfrastructure.comとのインタビューでのBrianBehlendorf
ブロックチェーンはヘルスケアにどのように影響しますか？
セキュリティとプライバシー：患者のプライバシーと機密性は、ヘルスケアにおいて最も重要な問題です。医療関係者の場合、安全を優先し、改善するために必要な措置を講じる必要があります。イニシアチブはありますが、ブロックチェーンはヘルスケアに最適なソリューションになる可能性があります。
コラボレーションとガバナンス：利用可能な膨大な量のデータは、近年増加しており、今後も増加し続けます。ブロックチェーンは、データガバナンスを改善し、データの所有権を高め、相互運用性を強化し、より優れたデータベースの意思決定につながります。
データと分析：ブロックチェーンテクノロジーは、共有された永続的なピアツーピアレコードとして定義されます。これにより、医療提供者がデータを保存および交換する方法に関する新しい洞察が得られ、透明性と信頼性が向上します。仮想データベース内の共有データにより、継続的な更新が行われるため、リアルタイム分析が向上します。
データサイエンス
健康データの量は増え続けており、今後数年間で劇的に増えると予想されています。米国では毎年12億を超える臨床論文が作成されており、医師と生命科学者はコア研究のためのビッグデータの海を持っています。また、携帯技術の採用により、膨大な量の健康関連情報が生成・共有されています。このデータフローの波は、より最新のヘルスケアのための新しい機会を開きます。
データサイエンスは、病院の運営管理方法を最適化するためのヘルスケアの効果的なトレンドです。データサイエンスにより、業界は、膨大な量の既存の医療データを活用し、正確な医療診断に革命を起こす可能性を高めるための、よく組織化された費用効果の高い方法を見つけることができます。
大量のデータを収集、構築、処理し、パターンを分析する機能を備えた人体の深い知識を習得することは、世界中のデータサイエンティストや機械学習の専門家にとって基本的な要件です。
データサイエンス
膨大な量の健康データを自由に利用できるにもかかわらず、診断の失敗率は依然として高いです。全米科学技術医学アカデミーによる最近の研究によると、米国では毎年約5%の成人患者が誤診されており、合計で1,200万人に上っています。さらに、死後の検査結果に関する研究は、診断エラーが患者のほぼ10%の死亡を引き起こすことを明らかにしています。
腫瘍のある患者を予測する場合でも、再入院のリスクを予測する場合でも、電子カルテの誤診を予測する場合でも、データサイエンスは重要な役割を果たします。データサイエンスは、ヘルスケアの問題を防ぎ、何百万人もの人々の命を救う膨大な量のデータを管理および整理することにより、ヘルスケアの未来を変革します。
データサイエンスはヘルスケアをどのように変革しますか？
病気の管理：データサイエンスを使用すると、診断の精度と有効性を高めることができます。ビッグデータはまた、財務および管理のパフォーマンスを改善し、再輸入を減らすことにより、医薬品のエラーを減らすのに役立ちます。病気のパターンを検出し、病気の発生を記録することで、データサイエンスを医療に適用することで、公衆衛生の問題を改善できます。
患者プロファイル：EMRには、リスクのある患者を特定し、適切なケアを提供するのに役立つ、標準化された（構造化および非構造化）医療データが含まれています。高度なデータサイエンスを患者のプロファイルに適用して、予防的アプローチの恩恵を受けることができる個人を特定できます。ライフスタイルの変化も含まれます。
機械学習
臨床上の意思決定、管理、患者の監視、製薬研究を劇的に改善できるヘルスケアの重要なテクノロジーの1つは、機械学習です。機械学習技術をヘルスケアに適用することで、患者の健康状態をリアルタイムで検出し、病気のパターンを理解し、可能な治療法を見つけ、進行中の臨床試験で結果を分析することができます。
機械学習
機械学習の助けを借りて、モバイルケア管理プラットフォームを利用可能にして、経験に基づいて自動的にカスタマイズされるパーソナライズされた設計を利害関係者に提供できます。
補償のないケアは、ほとんどの医療システムで最も急速に成長している問題の1つです。機械学習を使用すると、医療システムは、リマインダーアラートが必要な人、経済的支援が必要な人、および支払いパターンが時間の経過とともにどのように変化するかを特定できます。
予測分析
医師は賢く、よく訓練されており、高度な研究について最新情報を入手するのが好きです。それぞれのケースに必要なすべての知識を覚えて収集することは不可能であり、簡単に手に入れることができない場合があります。彼らは、遭遇するさまざまな種類の病気すべての治療結果を比較するために必要な膨大な量のデータにアクセスできますが、この情報を評価して医療プロファイルに統合するための時間とノウハウがありません。患者自身。しかし、この種の包括的な研究と統計分析は、医師の仕事の能力を超えています。
これが、無数の医師（および保険会社）が予後分析を採用している理由です。
予測分析（PA）は、テクノロジーと統計的手法を使用して、患者の転帰を検出するために必要な膨大な量の情報を収集します。この情報は、以前の治療の結果だけでなく、査読付きのジャーナルやデータベースに公開されている高度な医学研究からのデータを吸収することができます。
PSは、困難な問題の解決と予測に役立つだけでなく、人間の脳が疑うことのできない驚くべき相関関係をデータに示すこともできます。
医学では、予後は薬物反応から病院の再入院率までさまざまです。例としては、縫合方法による感染症の診断、病気の可能性の評価、検査プロセスにおける医師の支援、さらには将来の幸福の検出があります。
PAはどのようにヘルスケアを改善しますか？
私たちは皆、早期介入が病気の重症度を防ぐための鍵であることを知っています。予後分析により、医師は患者の状態を早期に分析し、より多くの情報に基づいて電話をかけることができます。予後分析は、患者が安全に帰宅できるか、観察下に置かれる可能性を評価します。
製薬会社は、予後分析を使用して、病気に対する新薬に対する古いものの影響を検出し、意思決定プロセスを支援します。癌、エボラ、HIVおよびその他のウイルスについて十分に研究された研究を行ってください。
ヘルスケアにおける予後分析は、以前の治療の履歴を分析し、同様の患者の免疫系を理解し、投薬記録を行うことによって、患者が病気を発症するリスクを特定する上で非常に重要です。
詐欺や虐待を防ぐための最も効果的な方法は、請求が支払われる前にそれらを特定することです。さらに、医療費支払者は、不正なパターンを検出し、特定の要件に「ラベルを付ける」ための「ルール」セットを開発するために、同じ予後分析を採用しています。
簡単な結論
人工知能と機械学習は、特に診断、病理学、放射線学の分野で、医療エコシステムに大きな影響を与えます。
ブロックチェーンテクノロジーは、医療システムの重要なコンポーネントになります。患者が自分の健康データをより細かく制御することを要求するにつれて、患者記録管理部門の医療提供者の間で採用が増えるでしょう。
機械学習技術は、ヘルスケア企業がより効率的かつ予測可能な方法で運営するのに役立ちます。
Predictive Analyticsは、より正確な治療、監視、診断を行うヘルスケア企業に新しい視点を提供し、多くの人々の命を救います
データサイエンスは、ヘルスケアのさまざまなビジネス機能に貢献するため、ヘルスケアプロバイダーの間で採用が増えるでしょう。
テクノロジーにはヘルスケアの成長の余地がたくさんあり、2018年には、企業がこれらのインテリジェントツールを組織にどのように適用するかを見ていきます。人工知能に基づくソリューションを探している場合でも、現在のヘルスケアソフトウェアに機械学習を適用している場合でも、スムーズな乗り心地を実現するための適切なチームが必要です。テクノロジーが課題の1つである場合は、OSPラボの専門家がお手伝いします。
