今日は 2030 年 XNUMX 月の典型的な寒い日です。いつものように、インフルエンザの流行のピークが到来しています。 XNUMX年前のこの時期、診療所や診療所は診察を待つ患者で溢れかえっていた。今日、医師と患者は、普及したシステムを簡単に利用できるようになりました。
変化したこと？ 何年にもわたるヘルスシステムが常に問題を抱えており、残業を余儀なくされたスタッフがほとんどいないため、コネクテッドケアが現実になりました。 ヘルスケアはAIによって変化しました。
今日の人工知能は、人間が集約するには複雑すぎる大量のデータからヘルスケア モデルを開発しています。それは、2020年に彼らがまだコミュニケーション方法を「知らない」物体に閉じ込められたままになっている情報源から得た情報を利用して行われます。
今日、AI駆動のヘルスシステムは、予防的かつ予防的なヘルスケアを提供することができます。 少なくとも3つの方法で：
AIベースの予測支援
人工知能と予測分析は、私たちの健康に影響を与える生活のさまざまな要因について理解を深めるのに役立ちます。 彼らは、私たちがインフルエンザにかかったかもしれないとき、または私たちが受け継いだ病状を私たちに告げるだけでなく、私たちが生まれた場所、私たちが食べたもの、私たちが働いている場所に関連することを教えてくれます。 彼らは私たちに私たちの地元の大気汚染レベルが何であるか、または安全な住宅と安定した収入へのアクセスがあるかどうかを知るのを助けます。
これらは、WHOがiを定義するいくつかの要因です 健康の社会的決定要因、そしてその陰謀者が「危険因子」と呼んだこと。 2030年に、保健システムは、例えば慢性疾患を発症するリスクがある時期を予測し、悪化する前に予防策を提案できます。 この開発は非常に成功しており、糖尿病、心不全、閉塞性心疾患の発生率は、すべて危険因子の影響を大きく受けており、ようやく減少傾向にあります。
2030年のヘルスケア：ネットワーク化された病院、接続された分散型ケア
予測的ケアに加えて、治療できる場所、または医師の場合は手術できる場所に関連するもうXNUMXつのターニングポイントがあります。 2030 年、病院はもはや幅広い疾患をカバーする大きな建物ではありません。最も複雑な処置と最も急性の患者に重点を置き、緊急性の低い症例は小規模なハブや複合施設を通じて監視および治療されます。外来診療所、小さなイントラモニア、日帰り病院手術、専門治療クリニック、さらには個人宅まで。これらの場所は単一のデジタル インフラストラクチャに接続されています。集中指令センターは臨床データと位置データを分析して、需要と供給をリアルタイムで監視します。
AI を使用して悪化のリスクがある患者を特定することに加えて、このネットワークはシステムのボトルネックを取り除き、常に患者と医師が最適な治療が可能な場所または最も必要とされる場所に随時誘導されるようにします。すべてを結合する接着剤は、もはや一般的な場所ではありません。
医師と患者：重要なのは経験です
今日、2030年に、なぜ体験がそれほど重要なのでしょうか。 患者にとって、研究は体験的状況が改善または悪化に直接的な影響を与えることを長い間示してきました。 医師にとって、最高の仕事の経験はますます緊急になっています。XNUMX年前、彼らは主に多すぎる患者を助けようとするストレスによって引き起こされた巨大な燃え尽き症候群に苦しんでいました。 時には、スタッフや組織が不足している緊急治療室で、激怒した暴力的な患者によって物理的に攻撃されることさえありました。
2030年、AIを利用した予測医療ネットワークは、待ち時間を減らし、スタッフのワークフローを改善するのに役立ちました。
臨床診療で使用されるAIが多ければ多いほど、より多くの医師が、手術や診断などの分野での自信とスキルを高めます。
各患者、各診断、各手順から学ぶことにより、AIは開業医と患者に適応する体験を生み出します。 これにより、健康状態が改善されるだけでなく、人員不足や医師の燃え尽き症候群が軽減されます。 そして、これらすべてが、保健システムの財政的持続可能性を保証します。
現実に戻ろう
2020年になりました。2030年のこのビジョンを達成するまでにはまだ長い道のりがあります。依然として面倒なテクノロジー、情報システム、データベースは、依然としてスタッフのワークフローを妨げ、治療の継続性を脅かしています。 ヘルスケアは依然として、疾患の診断、治療、監視、そしてできれば予防と治療を支援するためにテクノロジーがもっとすべきである臨床分野での遅れを経験しています。
それにもかかわらず、これらXNUMXつのアイデアすべてがいつか現実になるかもしれないという明確な兆候が見えます。
スマートシステムはすでに高度なタスクを実行し、人間の能力を向上させることができます。 たとえば、人工知能は画像上の癌性病変を検出し、医師の作業を最適化できます。 一部の最先端の病院では、AIに基づく予測分析のアプリケーションが、集中治療室での命を救うのにすでに役立っています。
病院外では、AIは特定のリスクグループを特定するのに役立ちます。これにより、予防的なプライマリまたはコミュニティヘルスケアにより、入院の必要性を減らすことができます。
これは長くて複雑な旅であり、単一の企業や組織が単独で行うことはできません。 政府、医療システム、および民間企業は協力して、人工知能システムが完全に相互運用可能であり、エラーや不平等を防止することによって透過的であることを保証する必要があります。
ヘルスケアがゆっくりとグローバル化し続ける中、AIが個人データを収集して使用する方法を保護する国際標準の必要性が緊急の優先事項になります。
AIの最も強力な使用法は、人間の能力を向上させることであり、それらを置き換えることではないためです。 未来のハイパーコネクテッドヘルスケアの中心は新しいテクノロジーではなく、人々です。 治療を求める人々、そして治療を提供する人々。
