「機械の台頭」は、何十年にもわたって医学研究の進歩と診断精度の向上に重要な役割を果たし、新規および既存の疾患を監視する方法を変革してきました。 しかし、病気の早期発見や非侵襲的な検査など、医用画像処理が医療システムにもたらした利点にもかかわらず、厳しい現実は、長時間の遅延とスタッフ不足により、患者に対する全体的なサービスの質に大きな制限が課せられ続けているということです。 ただし、AI とクラウドを活用した医療画像の統合が解決策を見つけ、患者ケアに大きな進歩をもたらすまでは、
従来の問題が引き続き医療サービスを悩ませています
医療従事者、技術者、医療機器の不足は、資金不足の原因でもあり、その結果でもありますが、国の医療サービスが過大な負担とリソース不足に陥り、スクリーニングの遅れ、ひいては診断と治療の遅れを引き起こしています。 実際、今日国の医療システムが直面している最大の問題の 1 つは、医療画像に対する患者の需要の高まりに応えられないことです。 問題の規模を知るために、英国では毎日約 133,000 件のスキャンが行われていますが、2020 年以降、CT または MRI スキャンを 6 週間以上待つ患者数は 10 倍に増加しています¹。
結果？ 需要と供給の矛盾やスキャンの待ち時間が長くなることで、診断や治療が遅れ、患者の転帰が悪化する可能性があります。 さらに問題に加えて、英国では臨床放射線科医が現在29％不足しており、何も対策を講じなければ5年後には40％に増加するだろう。 2027 年までに、サービス需要に応えるためにさらに 3,365 人の臨床放射線科医が必要になります²。
ただし、その答えは単に容量とリソースを追加することではなく、速度と効率を向上させることにあります。 ここで、AI とクラウド対応フレームワークの統合が医療の再構築において変革的な役割を果たすことができます。
将来の希望: クラウドベースの医療画像処理により、患者ケアに有意義なメリットがもたらされる
私たちの医療システムをサポートする科学技術がますます洗練され、ますます複雑になるにつれて、その背後にあるデータセットも複雑になります。 このため、時間に追われているコンサルタントは大量のデータを分析するという課題にさらされており、さらに遅延が発生し、エラーが発生する余地が生じます。 AI ベースの自動化により、大規模な医療画像セットをより迅速に、より高い精度と効率で分析できるため、臨床医は治療計画を立て、患者ケア方法を最適化するためにより多くの時間を確保できます。
言うまでもなく、AI 支援の医療画像プログラムは人間ができない問題にフラグを立てることができ、より迅速かつ正確な診断につながります。 AI と機械学習を活用したクラウドベースのプログラムには、以前のスキャン結果と検査を自動的にマッピングする機能も追加されているため、以前に分析された何千枚もの画像からの学習に基づいて、1 枚の画像内の異常や異常にフラグを付けることができます。 機械学習を利用したオープンソースのオープンフレームワークの医用画像ツールは、より多くの画像を分析するほど有効性と精度が向上します。そのため、人間のコンサルタントとは異なり、テクノロジーによる分析のスキャン量が増えるほど、効率と速度が向上します。患者にとって重要な時間を節約します。
生成 AI (GenAI) も同じ特性の恩恵を受けており、Foundation Models は数テラバイトのデータでトレーニングされています。 GenAI は機械学習とは異なり、パターンを見つけて正確な予測を行うためにデータを分析するだけではなく、トレーニング データに似た新しいデータを作成します。
医療画像に関しては、GenAI は豊富な新しいソリューションを提供します。 画質の向上、深層学習ベースの画像再構成、疾患の検出、リアルタイムの意思決定サポート: GenAI の可能性はほぼ無限であり、医療画像分野に革命をもたらす可能性があり、最終的には医療専門家や組織の時間と貴重なリソースを節約します。 。
コストを削減して価値を高める: AI により、妥協のないコスト削減が可能になります
医療業界の進歩にはコストの高騰が続いており、新技術の導入コストについては不正確で先入観が残っています。
たとえば、現在利用可能なテクノロジーを使用して今後 5 年間で AI が広範に導入されれば、医療費の 5 ～ 10%、つまり年間 2,000 ～ 3,600 億ドルが節約され、同時に診断、治療計画、アフターケア、および全体的な品質が大幅に向上する可能性があります。患者の経験。
クラウド テクノロジーを通じて、オンサイトのデータ ストレージ全体の効率化によるコストの削減、手動エラーの処理時間の短縮、より高いレベルのセキュリティ、および大量のデータ セットを処理するための計算能力の向上が可能になります。 同時に、分析の書き込みにかかる時間を節約できるため、臨床医はより有意義で複雑な作業に時間を費やすことができます。
医療画像処理では、AI の効率化により放射線科医の作業を自動化または半自動化できるため、画像の分類、診断、治療計画に費やす時間とコストが削減されます。 AI を利用した放射線医学は、クラウド テクノロジーの拡張性と柔軟性と組み合わせることで、世界中の同僚から情報に基づいた意見を提供し、臨床上の意思決定のサポートを提供できます。
国境を越えた医療: 病院外での患者ケアへのアクセスの増加
医用画像サービスは、病院、日帰り手術センター、診断センター、外来診療施設など、さまざまな医療施設で提供できます⁴。 しかし、治療を受けている人にとって、医療機関に行かなければならないことは必ずしも簡単ではありません。 医用画像機器を患者の自宅に届けることができれば、医師は慢性疾患を早期に発見できるようになります。
クラウドならそれが可能になります。 フィリップスは、アプリと携帯性の高い超音波トランスデューサー（音波を使用して身体の画像化を可能にする小型プローブ）を開発しました。これにより、医療従事者は患者の自宅内でこのテクノロジーを使用し、肺、心臓、腹部、または出生前の超音波検査を実行できるようになります。 。 ライブの超音波画像は、クラウドを介して数千マイル離れた遠隔地の医師とリアルタイムで共有でき、世界中のどこにいても専門家が超音波検査に参加できるため、患者ケアの向上に役立ちます。 フィリップスのポイントオブケアモバイル超音波ソリューションは、世界 100 か国で 1,400 万人以上の命に影響を与えてきました。
医師をサポートする 正しい電話をかけること
医療専門家の日常生活では、正確かつタイムリーな意思決定が生死に関わる可能性があります。 医師の意思決定を支援する上でテクノロジーの役割がますます高まっています。
たとえば、臨床 AI 企業である Aidoc の影響は、診断と治療までの時間の短縮から報告書の所要時間の短縮に至るまで、医療システム全体に及んでいます⁵。 同社は、一刻を争う症例に関するリアルタイムのアラートを可能にし、患者ケアを迅速化することで、AI を活用して医師を支援します。 さらに、Aidoc は臨床医が患者データとワークフローを効果的に管理できるように支援し、サービスライン全体での共同行動を可能にして、さまざまな方法で医療システム、臨床医、患者に利益をもたらします。 医療画像に目を向けると、Aidoc の意思決定支援ソフトウェアは CT スキャンを分析して、急性の異常に警告を発し、生命を脅かす症例に優先順位を付けます。 毎月 200 万人以上の患者をスキャンしている Aidoc は、さまざまな面で医療システムと患者に影響を与えており、研究では入院期間 (11 ～ 36%) と所要時間 (22 ～ 55%) が大幅に減少し、医療費が大幅に増加していることが示されています。品質の向上 (4 ～ 45%)。
AI による体外受精 (IVF) の革命
大手体外受精プロバイダーである Care Fertility は、BJSS および AWS と提携して、胚の選択のために研究室に人工知能 (AI) を導入しました。 発生学者が多数のタイムラプス画像を検査することに依存した既存の手動アプローチでは、Care Fertility は AI を活用してプロセスを変革しようとしました。 BJSS は発生学者と緊密に連携し、コンピューター ビジョンと時系列分析技術を使用して堅牢な深層学習モデルを開発しました。 このモデルは、5 億枚を超える画像と 200 万件の注釈付きイベントからなる膨大なデータセットに基づいており、手動プロセスと同等のパフォーマンスを発揮しました。 わずか 18 か月以内に、この AI ツールは Care の研究所全体に導入されるようになりました。 このプロジェクトでは、Fargate、S3、Step Functions、API Gateway などの AWS のサービスが利用されました。 このイノベーションは、胚の選択を改善および迅速化し、患者の体外受精プロセスを合理化する可能性があります。
クラウドベースの AI は、医用画像処理を自宅に届けたり、病院での迅速なトリアージから胚選択の加速まで、すでに医療従事者や患者に大きく貢献しています。 AWS は世界中の医療機関と提携して、医療機関の業務の合理化と高度化を支援し、可能な限り最高の患者エクスペリエンスを提供します。
1 RCR 英国労働力調査 2020 レポート
2 RCR 英国労働力調査 2022 年レポート
3 CEPR
4 国際医療施設ガイドライン
5 アイドック