2030 年 XNUMX 月の典型的な寒い日です。いつものように、最近はインフルエンザ シーズンのピークを迎えます。 XNUMX 年前のこの時期、診療所や診療所は診察を待つ患者であふれていました。 今日、医師と患者はびまん性システムを簡単に移動できます。
変化したこと？ コネクテッド ケアが現実のものとなったのは、何年にもわたって医療システムが常に問題を抱えており、ほとんどのスタッフが残業を強いられていなかったからです。 AIによってヘルスケアは変わりました。
今日の人工知能は、複雑すぎて人が集約できない膨大な量のデータから医療モデルを開発しています。 それは、2020年にオブジェクトに閉じ込められたソースからの情報であり、彼らはまだ通信することを「知らなかった」.
今日、AI 主導のヘルス システムは、予防的でプロアクティブ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:
1 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。 インフルエンザにかかった時期や遺伝した病状だけでなく、どこで生まれたか、何を食べ、どこで働いているかについても教えてくれます。 それらは、地域の大気汚染レベルがどの程度か、または安全な住宅と安定した収入にアクセスできるかどうかを知るのに役立ちます.
これらは、WHO が定義する要因の一部です。 健康の社会的決定要因、そして俗語が「リスク要因」と呼んでいること。 2030 年には、医療システムは、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することができます。 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。
2 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
予知医療と並んで、治癒できる場所、または医師であれば手術できる場所に関連する別のターニングポイントが訪れます。 2030 年には、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。 より複雑な手順と最も深刻な病気に焦点を当てていますが、緊急性の低いケースは小さなハブと神経叢を通じて監視および治療されます。 外来診療所、小規模なイントラ モエニア、日帰り手術、専門治療クリニック、さらには個人宅まであります。 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リンクされています。 集中化されたコマンド 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。
このネットワークは、AI を使用して悪化のリスクがある患者を特定するだけでなく、システム内のボトルネックを取り除き、患者と医師が常に最善のケアができる場所または最も必要とされている場所に常に分類されるようにします。 すべてを結び付ける接着剤は、もはや一般的な場所ではありません。
3 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 年には、AI を活用した予測ヘルスケア ネットワークが、待ち時間の短縮とスタッフのワークフローの改善に役立っています。
臨床現場での AI の使用が増えるほど、医師は手術や診断などの分野での自信とスキルを向上させることができます。
すべての患者、すべての診断、およびすべての処置から学習することにより、AI は開業医と患者に適応するエクスペリエンスを作成します。 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も軽減されます。 そして、医療制度の財政的持続可能性を確保しながら。
現実に戻ろう
再び 2020 年がやってきました。この 2030 年のビジョンを達成するにはまだ長い道のりがあります。いまだに扱いにくいテクノロジー、情報システム、およびデータベースが、依然としてスタッフのワークフローを妨げ、ケアの継続を脅かしています。 ヘルスケアは、病気の診断、治療、監視、できれば予防と治療を支援するためにテクノロジーがより多くのことを行うべきである臨床分野で依然として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がん病変を検出して、医師の仕事を最適化することができます。 一部の最先端の病院では、AI を活用した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。
病院の外では、人工知能が特定のリスクグループを特定するのに役立ち、予防的な一次医療または地域医療によって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を続ける中、AI が個人データを収集および使用する方法を保護する国際基準の必要性が緊急の優先事項になるでしょう。
人工知能の最も強力な用途は、人間の能力を置き換えることではなく、改善することだからです。 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、人です。 治療を求める人々、そして治療を提供する人々。
