AIをすべての人のヘルスケアに

蒸気機関は、実用化された当初は、他の動力源よりもはるかに高価なものでした。水没した鉱山から水を汲み上げるために開発されたこのエンジンは、より深く、より安価に石炭を掘ることを可能にしました。そして、輸送が速くなり、より多くの製品をより安く輸送できるようになり、効率化によってアクセス性が向上し、より多くの人が利用できるようになりました。

ブレイクスルーの完全な約束は、それが最初に何をするかにあるのではありません。それは、最終的に何を可能にするかにあるのです。

デジタル、データ、人工知能（AI）による第4次産業革命は、同様にヘルスケアの新しい未来を解き放つでしょう。かつて、蒸気を動力とするテクノロジーが、人間がより多くのことを、より速く、より良く、より簡単に行うための道を切り開いたのと同じように。 AIを活用した予測ツール, デジタルケアギビング そして、「健康」と「ケア」に対する新たな理解が、より良い結果をもたらす道を開くことになるでしょう。効率化は、当初は高いコストを伴いますが、より良いヘルスケアの予防、診断、治療を通じて、より高い効果をもたらすでしょう。

8割の医師が言う ヘルスケアにおけるAI が便利です。診察室ではすでに実用化されています。病院や救急部の交通整理をしたり、患者のリスクスコアを分析したり、コンピュータで化学をシミュレートして新しい治療法の可能性を見出したりしています。

デジタルとAIのイノベーションは、ヘルスケアのエコシステムにおいて信頼を得ることで、より大きな役割を果たすことができるようになりました。AIに対する信頼の欠如が採用の障壁となっている中、ZSでは、学者、臨床家、業界リーダーからなるコンソーシアムが、AIに対する信頼の要件を構成する3つの原則に落ち着きました。

1.責任感です。 AIが解決してはいけない問題もあるため、その意図は非常に重要です。同様に、データやアルゴリズムの無責任な管理は、意図せずバイアスを分析に植え付け、実際の人間に有害な影響を与える可能性があります。

2.コンピタンス（Competence）。 そして、医療エコシステムは、許容される誤差の範囲をどのように定義するかについて、折り合いをつける必要があります。人間の医師がたった一度のミスを犯したとしても、がん治療を勧めるコンピュータプログラムには、まだその猶予はありません。

3.透明性を確保すること。 医療におけるデジタル、データ、AIの限界について率直に語ることは、不完全な能力を前にして信頼を維持することにつながります。

ヘルスケアにおけるデジタル、データ、AIのアーリーアダプターは、すでに、懐疑から信頼へのスタートへの移行、そして効率からより大きな効果への飛躍の舞台となるブレイクスルーを育んでいます。

Greek startup – and ZS partner – インテリジェンシア.アイ は、AIを用いて新規化合物の臨床・規制上の成功確率を予測します。Ezraは放射線科医を支援します。 がん病巣をより早く、より正確に発見する via AI.AIが人をサポートする補聴器「Whisper? 人声と背景を区別する.

また、これらのイノベーションは、「健康データ」のあり方を曖昧にするものでもあります。音声ベースのデジタルバイオマーカーは、「健康データ」としての価値を高めるものです。 バイオメディカル研究・医療における革命の到来を予感させる。.患者の健康状態を示す声の質と、それを日常的に使用する機器に取り込む技術を組み合わせることで、症状の検出や予測を可能にし、研究開発や臨床ケアに大きな可能性をもたらします。

デジタルシフトが進み、消費者や臨床医が技術的な力を得たことで、「ヘルスケア」そのものがエピソード的な体験からアンビエントな体験へと変化し、医師がオフィスにいるのと同時に誰かのポケットにある携帯電話にいるようになりました。消費者はこのような変化を大いに歓迎しています。 調査 の成人4,000人を対象にした調査では、73%が「どこでも診療を受けられるようにしたい」と考えていることがわかりました。

そして、医療がいつでもどこでも受けられるようになったことで、実践による効率化が進み始めます。例えば、米国では、インターマウンテン・ヘルスケアが数年間で数千万ドルの節約を実現しました。 自然言語処理技術を使って患者の手術データを収集する。.

デジタルヘルスのイノベーションは、それ自体いろいろなことがありますが、そのひとつに高価なものがよくあります。しかし、スケールアップした費用対効果の高いイノベーションは、変革をもたらすものです。

COVID-19では、デジタルとAIのより広い人口への拡張を加速させる必要がありました。例えば、アイルランド。 さきがけ 呼吸器系の基礎疾患を持つ患者さんが、隔離された状態で医療スタッフとともに仮想的に健康状態を把握するための遠隔モニタリング。

製薬業界においても、AIを活用した化合物スクリーニングの自動化により、加速化が進んでいます。新薬の候補を発見するために人間が数百から千の実験アッセイを行うのではなく、研究者はコンピュータで化学をシミュレートすることによって数百万を実施し、規制プロセスを通過できる化合物をより多く特定しています。

ヘルスケアにおけるAIが進展する中、ヘルスケアエコシステムはこの第4次産業革命に向けた準備を進めています。私たちが調査したライフサイエンス分野のリーダーの半数以上（56%）が、自社の AIをより多く導入するための適切な経営サポートがある。 しかし、46%は、自分たちの作品には、そのようなものがあると認識しています。 AIを導入するためのスキルを持った人材が不足している.米国ではAIを導入している病院が2020年以降3倍に増えています。

準備、ペース、約束がデジタルやAI技術への投資を促進し、そのスケールアップを加速させる。

As healthcare’s fourth industrial revolution accelerates, we will get better at “getting better.”

効率化によって、がん診断の検査費用が$1,000から$10に下がれば、より多くの人がそれを利用し、より早く利用できる。ヘルスケアにおいて。 は、生死にかかわる問題です。 メラノーマは、局所的に発見された場合、5年生存率は99%と言われています。がんが体の離れた場所に広がっている場合は、この率は30%に低下します。

臨床開発において、何百万もの新しい化合物が発見されるということは、より効果が高く、規制プロセスを通過する可能性が高い薬が発見されることを意味します。成功確率の高いAIを使うことで、新規化学物質から米国の機関である食品医薬品局との第1相臨床試験までの90%の失敗率が大幅に改善されます。

費用対効果の高い規模であれば、デジタルの進歩、AI、パーソナライズドゲノミクスなどのイノベーションは、高価な最後の手段ではなく、主要な行動となり得るのです。

効率は、より効果的なヘルスケアにつながります。イギリスの鉱山から水を汲み上げる方法を発明したことで、私たちがより高度な国際社会へと飛躍したように、効率を高め、コストを削減することで、より効果的な医薬品が市場に出回り、それを必要とする患者さんのもとに届くようになります。