機械学習がヘルスケア業界をどのように再定義しているか
公開: 2020-05-04世界のヘルスケア業界は活況を呈しています。 最近の調査によると、景気の低迷と世界的な貿易の緊張にもかかわらず、今年は2兆ドルを超えると予想されています。 一般的に、人間はより長く、より健康的な生活を送っています。
臓器提供に対する意識が高まっています。 ロボットは、胆嚢の除去、股関節置換術、および腎臓移植に使用されています。 ヒューマンエラーを最小限に抑えた皮膚がんの早期診断が現実です。 乳房再建手術により、乳がんの生存者は腺の再建に参加することができました。
これらの仕事はすべて、60年前には考えられなかったものでした。 今は、将来への道のりを進む世界のヘルスケアセクターにとってエキサイティングな時期です。
しかし、世界の人口77億人は2030年までに85億人に達する可能性が高いため、健康上のニーズを満たすことは困難な場合があります。 ここで、機械学習（ML）の大幅な進歩により、感染リスクの特定、診断の精度の向上、個別化された治療計画の設計が可能になります。
出典：デロイトインサイト–2020年のグローバルヘルスケアの見通し
多くの場合、このテクノロジーは病院のワークフロー効率を高めることさえできます。 可能性は無限でエキサイティングです。これにより、記事の重要な部分にたどり着きます。
ヘルスケアにおける機械学習の応用
LACEインデックスの概念を理解していますか？
2004年にオンタリオ州で設計され、退院後30日以内に再入院または死亡のリスクがある患者を特定します。 計算は、入院患者の入院期間、入院の鋭敏さ、併発疾患、緊急治療室への訪問という4つの要素に基づいています。
LACEインデックスは、ケアの質のバロメーターとして広く受け入れられており、機械学習の理論に基づいていることで有名です。 この概念は、患者の過去の健康記録を使用して、患者の将来の健康状態を予測するのに役立ちます。 これにより、医療専門家は、死亡率を下げるために時間通りにリソースを割り当てることができます。
機械学習によって進化するヘルスケアの分野
この技術の進歩は、業界の利害関係者間のより緊密なコラボレーション、手頃な価格で低侵襲の手術オプション、ホリスティック療法、および新しいケア提供モデルの基盤を築き始めました。 現在および新たに登場するMLイノベーションの5つの例を次に示します。
1.創薬
薬剤化合物の初期スクリーニングから、患者の生理学的要因に基づく特定の薬の成功率の計算まで、オレゴン州のナイトがん研究所とマイクロソフトのプロジェクトハノーバーは現在、この技術を適用して、薬剤の組み合わせをパーソナライズして血液がんを治療しています。
機械学習はまた、薬が患者に正しい効果をもたらすことを保証できる精密医療や次世代シーケンシングなどの新しい方法論を生み出しました。 たとえば、今日、医療専門家は、2型糖尿病などの病気の病気のプロセスや革新的な設計治療を理解するためのアルゴリズムを開発できます。
2.臨床試験のための最適化された患者募集
臨床試験にボランティアを登録するのは簡単ではありません。 誰が研究に適しているかを確認するには、多くのフィルターを適用する必要があります。 機械学習を使用すると、過去の医療記録、心理的行動、家族の健康履歴などの患者データを簡単に収集できます。
さらに、このテクノロジーは、ボランティアの生物学的測定基準と長期的な臨床試験の害の可能性を監視するためにも使用されます。 このような説得力のあるデータが手元にあれば、医療専門家は試用期間を短縮できるため、全体的なコストを削減し、実験の有効性を高めることができます。
3.パーソナライズされたトリートメント
人体はそれぞれ機能が異なります。 食品、薬、季節に対する反応は異なります。 それが私たちがアレルギーを持っている理由です。 そのような場合、なぜ患者の医療データに基づいて治療オプションをカスタマイズするのは、まだそんなに奇妙な考えなのですか？
機械学習は、医療専門家が患者の症状、過去の医療記録、およびマイクロバイオセンサーを使用した家族歴に応じて、各患者のリスクを判断するのに役立ちます。 これらの微細なガジェットは、患者の健康状態を監視し、バイアスなしで異常にフラグを立てるため、健康状態を測定するより高度な機能を実現します。
4.皮膚がんの早期発見
シスコは、グローバルヘルスケアにおけるマシンツーマシン接続が30％のCAGRの割合で成長していると報告しています。これは、他の業界と比較して最高です。
機械学習は主に、患者データをマイニングおよび分析してパターンを見つけ、非常に多くの病状の診断を実行するために使用されます。そのうちの1つは皮膚がんです。
米国では毎年540万人以上がこの病気と診断されています。 残念ながら、診断は仮想的で時間のかかるプロセスです。 それは、生検、ダーモスコピー、および組織病理学的検査を含む長い臨床スクリーニングに依存しています。