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デジタルヒューマンを含む医療分野でのAIの成長には強い理由があります。知っておく価値のある研究の一部を概説します。
「ねえ Siri、私の付録を取り出してくれる？」オーケー、 バーチャルアシスタントはいいですしかし、彼らはそうではありません それを 良い。それでも、医療における人工知能 (AI) の最近の進歩により、Siriが手術を行うことはまったく大げさな考えではないことが示唆されています (もし彼または彼女に体があったとしても)。
ロボットはすでに世界中の手術室で一般的です。ダ・ヴィンチ・サージカル・システムは、2000年の変わり目に特許を取得し、毎年100万件を超える手術を行っています。
しかし、ここでのキーワードは「役立つ」です。外科医はコンソールから多腕ロボットを制御します。ダ・ヴィンチ・システムはまだインテリジェントでも自律的でもありませんが、複雑な手術では独立して人工知能装置を操作できます。 思ったより近い。
ロボット外科医は、医療におけるAIについて話すときに頭が自然と迷う場所ですが、手術室の外に心を向けてみましょう。AI は、早期診断や治療からアフターケア、終末期サービスに至るまで、医療の提供方法に革命をもたらす可能性を秘めています。そして、統計を見てみると、それは切実に必要とされています。
によると アクセンチュア、個別の患者ケアであれ、バックオフィスでの業務の合理化であれ、現在AIを最も多く使用している業界として、ヘルスケアがトップの座を占めています。
革新的なAI主導のソフトウェアにより、マンモグラフィで乳がんをすでに確実に解釈できます 人間の医者の30倍の速さ 99％の精度で。同様のAIツールが、ほとんどの経験豊富な皮膚科医よりも、病変の写真から皮膚がんを識別するのに優れていることがわかりました。
また、AI は、乳児の自閉症の予測、重篤な眼疾患の診断、心臓疾患のリスクがある人の正確な特定などにも役立ちます。患者への直接のケアに加えて、 AI と機械学習 医学研究のスピードアップ、医薬品のより迅速な市場投入、トレーニング成果の向上に使用されています。
ヘルスケア分野の会話型 AI アシスタント 患者と面会したり、投薬や術後のリハビリテーションの管理を手伝ったり、単に付き添ったりすることができます。
次のような初歩的なアシスタント USCクリエイティブ・テクノロジー研究所のエリー 退役軍人のPTSDの徴候を特定するためにも使われてきました。彼女は人間ではないという事実を利用して、人々が心を開き、しばしば重要なケアやサポートを受けるのを助けています。
要するに、AIが医療の成果にすでに影響を及ぼしている方法は数多くあります。では、次は何か、そしてデジタルヒューマンはどこに当てはまるのでしょうか。では、ヘルスケア分野で気になる症状をいくつか調べ、どのような革新的な支援手段が利用可能になりつつあるかを調べて、独自の診断を行ってみましょう。
簡単に言うと、アクセンチュアの分析では、2026年までに、臨床医療AIアプリケーションが米国のヘルスケア経済を年間1,500億ドル節約できる可能性があることも予測されています。これは、通常（そして残念なことに）見えている業界にとって、非常に魅力的な展望です。 年間支出の 25% が無駄になっている。
そして、それはほんの始まりに過ぎません。世界の医療機関が直面している最大の課題は、おそらく労働者の不足でしょう。WHOは、労働力の非効率性が医療システムに毎年約5,000億米ドルの損害を与えていると推定しています。
医療業界はこの問題をよく知っています。米国では、医療従事者の増加率が他の経済圏の7倍の速さで増加しています。しかし、2026年までの10年間では、新しい仕事を埋めるには1,160万人の労働者が必要となります。 ヘルスキャリアによると。やりがいのある仕事であり、間違えるわけにはいきません。
ある世界で 半分の国のみ 質の高い医療を提供するのに必要な人員の数があれば、AIはこれらのギャップを埋める方法として大いに宣伝されています。日常的な作業を自動化し、医療従事者にしかできない価値の高い仕事に集中する機会を与えることです。
繰り返しになりますが、AIが医師に取って代わることは決してありませんが、医師や医療システム全体の負担を軽減することはできます。
医療におけるAIのもう1つの利点は、スケーラビリティです。確かに、ロボットは手術やその他の作業に役立ちますが、多くの場合、高価で拡張が非常に困難です。そうなる可能性が高いことを考えると 1,800万件の不足 2030年までに医療従事者の数を増やすそれにはたくさんのロボットが必要になります。
物流も問題です。人口の高齢化により、病院や診療所の外で、自宅でも高齢者介護施設でも、より多くのサービスを受けられなければなりません。たとえば、米国で最も急成長している医療関係の仕事の多くは、 看護、在宅ケア、パーソナルケア内。
そして、「Pワード」は言うまでもありません。2020年のパンデミックにより、仮想化されたオンデマンドの医療サービスに対する需要が劇的に高まり、その採用も加速しました。
これらすべてが、テクノロジーが本当に浸透するためには、スケーラブルで、24時間365日利用可能で、デジタルで提供する必要があるのです。商業的に意味があるだけでなく、患者に最高の結果をもたらすためです。
（長期間の教師付き学習を経て）自立して学習し、運用する能力が必要です。そして、それが医療従事者の負担を軽減し、労働力の拡大に役立つためには、かけがえのない医療従事者に期待するようになった感情的なつながり、ケア、ベッドサイドでのマナーを表現する必要があります。
AIはこれらすべての分野で成果を上げることができますが、それは人工知能のIQがそれに匹敵するEQを持っている場合に限られます。
最高の医療従事者は、必ずしも最も権威のある学校に通っている人や、病状に関する百科事典的な知識を持っている人とは限りません。また、思いやり、共感、優れたコミュニケーション能力、心強い存在感も必要です。
AI テクノロジーについて考えるとき、最初に思い浮かぶのはこれらの特徴ではないでしょう。
しかし デジタルヒューマン 親密な関係を築き、永続的な感情的なつながりを築くように特別に設計されています.これらは確かに、私たちがSophieを開発したときに念頭に置いていた最優先事項の1つでした。 新型コロナウイルス健康アドバイザー、2020年初頭。または上のビデオで見ることができるCardiac Coachのコンセプト。
AIに顔を与え、声の調子、表情、ボディランゲージを認識する（そしてそれに応じて反応する）能力は、医療業界にとって大きな意味を持ちます。
デジタルヒューマンが重要なアフターケアサービスを大規模に提供し、継続的なサポートとモチベーションを提供する世界を想像してみてください。患者の中には、回復への道のりが厳しい患者もいます。
USCがエリーで発見したように、デジタルヒューマンは人々の判断に対する恐れを取り除き、心を開くことができるようにすることで、メンタルヘルスの問題を診断する役割も果たす可能性があります。
そして一般的に、AIはこのようにして、孤独という理由だけでかかりつけ医を訪ねる信じられないほどの数の患者に、ある程度の付き合いや魅力的な会話を提供することができます。
そして、ここでもまた「P」という言葉が出てきます。彼らは、ノータッチインターフェースと在宅デジタルケアを使用して、この種のケアを大規模に（事実上数百万の人々に）仮想的に提供できます。必要になったら、本物の医療専門家に引き継ぎます。本物の医療専門家には、より接触の多い患者に専念する時間があります。
年中無休のアシスタントとして、デジタルヒューマンにおけるAIの能力は、医療従事者の 26% にとって歓迎すべき救済となることは間違いありません。 燃え尽き症候群に苦しんでいると言って また、28% が今後2年以内に仕事を辞めたいと回答しています。
可能性は確かにありますが、患者はデジタル医療専門家を受け入れる準備ができているのでしょうか？
Siriが手術をしていると話したとき、私たちの舌は頬にしっかり入っていました。しかし、それは重要な問題を提起します AIの倫理をめぐる議論の高まり: 信頼。診断、治療、助言をしてくれる機械に信頼を寄せても構わないと思っていますか？どうやらそうです。
半数以上 (51%) の人が、医者の代わりに知能ロボットに軽度の手術をさせると答えています。 PwCによると。また、43% の回答者が、心臓手術などの大規模な侵襲的手術を自律型機械で行うことを希望しています。
脈拍のチェック、血液サンプルの採取、個別のフィットネスアドバイスの提供など、リスクの少ない日常業務に関しては、患者はAI支援医療に非常に積極的に取り組んでいます。
あります 示唆する証拠も 私たちは時々機械を信頼します もっと 人間よりも、特に前述のように、患者に安心感を与え、判断を恐れることなく健康情報を正直に開示する傾向を高めることについてです。
はっきりさせておきますが、AIは医療従事者と患者との関係に取って代わるものではありません。しかし、人員不足や非効率性によって人命が危険にさらされる業界では、AIは不可欠な支援的役割を果たすことができます。今後の課題に目を向けると、必要なことは言うまでもありません。
AIは、今後10年間で医療業界を再構築し、患者、スタッフ、そして収益にとってより良い効果をもたらすでしょう。そして、必ずしも必要ではないことが明らかになりつつあります。 リアル 医療においてより人間味のあるタッチを提供するためだ
