ヘルスケアにおける人工知能（AI）

ヘルスケアの未来にAIが重要である理由

現在、世界中のヘルスケア業界で人工知能（AI）への移行が行われています。その一因として、ヘルスケア業界がクラウド環境によるデータ管理に移行していることが挙げられます。クラウドによって、詳細な分析にリアルタイムでデータを利用できるようになっています。スタッフにデータを綿密に確認させるよりもはるかに効率的な（また、多くの場合、はるかに正確な）プロセスが、人工知能によって実現しています。

AIの能力が向上するにつれて、内部業務から医療記録まで多岐にわたって、予測モデリング、自動レポート生成などの人工知能機能を統合することのメリットが及んでいます。ヘルスケアにおけるAIの4つの具体的なユースケースを見てみましょう。

人工知能によりヘルスケア業務を改善

病院であるか個人診療所であるかに関係なく、ヘルスケア業務は、まだまだ複雑で多面的なプロセスの連続です。人事などの内部業務から、保険請求の処理、他の医療機関からの患者データの取り込みまで、ヘルスケア業務では、データが常に内向きおよび外向きの両方に流れます。数十年前まで、これらの多くは物理的な書類や電話で行われていました。最近ではメールやファイルに合理化されているだけでなく、ヘルスケア業界の多くがここ数年間でクラウドデータベースやカスタム・アプリケーションに移行しています。

現在では、人工知能によって、この境界をさらに広げ、ヘルスケア業界全体にわたって業務を円滑化することができます。たとえば、人事部門は、人工知能を使用して従業員情報を高速で処理し、実務上の意思決定をリアルタイムで行うためのインサイトを得ることができます。また、財務部門は、請求を処理しながら、経費やコストの傾向を特定できます。患者については、これまでの承認や資格認定を自動化し、手作業を減らすことができます。サプライチェーン管理もAIによって処理でき、潜在的なブロックやギャップを特定することができます。

AIによりヘルスケアにおける患者体験を改善

ヘルスケアの患者は、摂取アンケートから経過観察まで、あらゆる種類の書類作成から抜け出せずにいます。これは、COVID-19が流行している現在において特に当てはまります。安全かつ有効な医療を提供するために、事前スクリーニングの質問がますます重要になっているからです。ヘルスケア業界のクラウドモデルへの移行に伴い、データはリアルタイムで収集されるようになりましたが、人工知能を使用すれば、単にアンケートを表示する以上のことができるようになります。

人工知能により、医療チームは、最新情報、分析、レポートを自動的に生成できるため、時間を節約しながら、予防的ケアの問題にハイライトを付けて、診察のときに患者に提案することができます。これにより、ヘルスケアに対してより積極的かつ徹底的なアプローチを取ることができ、スタッフの作業負荷も軽減させることができます。

ヘルスケアの財務におけるAI

医療機関の財務は、一般的な会社のニーズを超えています。規制要件や、患者の秘密保持、保険会社ごとに異なる要件のため、統合されたクラウドベースのシステムに移行することが解約の大幅な削減と精度の向上への一歩となります。これらのクラウド・アプリケーションに人工知能を実装することで、事態をさらに合理化できます。

財務上のニーズや業務に人工知能を使用することで、医療機関には次のようなメリットがあります。

• 突発的および漸進的な問題の根本原因分析
• 収益に影響を与える組織全体の傾向の予測分析
• プロセス、リソース、およびサプライチェーンニーズを最適化するモデリング
• 繰り返し作業の特定と自動化によるプロセスの効率化

医療データ管理におけるAIのメリット

病院であるか個人診療所であるかに関係なく、医療機関にとって、リソース管理は常に重要な部分を占めてきました。しかし、COVID-19が流行している現在ほど、このことが明らかになったことはありません。リソースの使用状況や供給状況が極限の状況になっているからです。そのような状況であったため、リソースでは、スタッフや、ワクチン、器具、消耗品などの幅広いトピックが話題となりました。このデータをクラウドに移行したことは、業界にとって大きな前進となり、それによって意思決定を行うための統合された真の単一ソースが生まれました。とはいえ、人工知能を実装することも、同じように重要であることが実証されています。

ヘルスケアにおいて人工知能と機械学習を活用することで、データ管理に多大なメリットがもたらされています。これらのツールをリアルタイムデータに応用することで、リソースの使用状況についてのレポートやメトリックを自動生成できるため、プロセス時間および応答時間の両方を大幅に節約することができます。また、マイクロおよびマクロの両方のスケールの予測モデリングによって、リソースの使用状況のバランスを改善できるだけでなく、リソースを拡充する必要がある状況や時期を特定することができます。データ駆動型の予測モデリングによって、医療機関は、コミュニティがより良い医療を受けられるように、事前に計画を立てることができます。

クラウドで可能になったAIとヘルスケアの組み合わせ

クラウドにおける統合とソーシングにより、人工知能とヘルスケア業界の統合が実現しています。人工知能によってどのように組織を改善できるかについて詳しくは、Oracle Cloudをご確認ください。