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Diagnostic Robotics AIが予測・個別化医療を前進させる
AIが健康管理に有用性を持つ可能性を調査する研究論文の数が急速に増えており、生成型AIやチャットボットの新バージョンの発売も同様に急速に進行しています。しかしながら、AIを実際の医療現場で成功裏に導入することはゆっくりと進化しています。良いニュースとして、Diagnostic Roboticsなどのヘルスケアプロバイダーや専門のスタートアップが、より予測的でパーソナライズされ、さらに個々の医療実践に向けた着実な進歩を遂げています。
2年前にDiagnostic Roboticsの創設者兼CEOであるKira Radinskyと話したとき、このイスラエルのスタートアップは、救急部門の医師が到着する患者をすばやく診断し、適切なヘルスケアリソースに彼らを指導することに集中していました。当時、Radinskyは、AIを医療分野に導入する正しい方法は「小さくて具体的なものから始めること」と語りました。
現在、Diagnostic Roboticsは、AIによるトリアージシステムを腫瘍学や手術などの異なる病院の部門に成功裏に導入し、人口の健康管理と予防ケアの分野に取り組んでいます。Diagnostic Roboticsは、大規模データストアの統計分析と自然言語処理(NLP)を用いた最新のAIツールを組み合わせています。これにより、60億件のクレームや患者訪問に基づいて分析を行い、次の臨床的なステップを提案し、将来の可能性のある医療状態を予測します。NLPを用いて、Diagnosticは患者のアンケートの回答から自動的なデジタルサマリーを生成し、これは患者が病院全体を通じて同伴し、臨床医の貴重な時間を節約します。最近のAmerican Emergency Medicine誌に掲載された研究では、これらの自動サマリーの品質が同じ148人の患者について取られた手書きのメモと比較されました。管理負担を軽減しながら、自動メモは患者情報の同等の品質を持ち、重症状態の請求要素をより確実に記録しました。
Radinsky氏は次のように述べています。「私たちは実際に開発を始め、臨床の次のステップを提案し始めました。」歴史的な医療データの分析と生成型AIの補助により、Diagnostic Roboticsは患者の臨床的な背景の包括的な像を作り上げ、高影響力のある、パーソナライズされた臨床的な次のステップの推奨を提供します。「私たちは、患者のパーソナライズされた経路と臨床フローを構築することに成功し、実際に積極的に治療を行うことができました」とRadinsky氏は言います。医療計画は伝統的に、サービスをより頻繁に利用している最も高価なメンバーのセグメントに焦点を当てていましたが、Diagnostic RoboticsはそのAIの予測能力を活用して、将来的に高額になる可能性がある人々に焦点を当てるように移行しました。その一例がBlue Cross Blue Shield of Rhode Island(BCBSRI)です。クレームデータ、電子医療記録、救急部門の訪問、その他のデータソースを分析することで、Diagnostic Roboticsは、将来の病状が悪化するリスクがあり、パーソナライズされた介入により最も大きな影響を受ける可能性があるメンバーを特定しました。
Diagnostic Roboticsの人口健康管理アプローチの影響に対する費用分析の結果は印象的でした。Diagnostic Roboticsによって指摘されたメンバーは、ケアリストの移行を通じてだけ特定されたメンバーと比較して、メンバーあたり4倍のコスト節約を実現しました。さらに、分析は、参加したメンバーのケア費用を1,600ドル/月減少させることを示しました。
予防医療とパーソナライズされた医療を進化させるためにAIを使用して成功を収めたことにより、Diagnostic Roboticsは現在、医療をよりパーソナルで、医師をより思いやりのあるものにするために、生成型AIを探求しています。「私たちは人口の健康管理ソリューションの最新のパイロットで、患者が自分たちを助ける臨床の次のステップをとるように説得するための話し方を提案するために、生成型AIを使用し始めました」とRadinsky氏は言います。
Diagnostic Roboticsは、用意されたスクリプトや一般的なチャットボットの使用を超えて、一歩進んでいます。それの生成型AIの説得力は、推奨された行動に向けて励まされる必要がある特定の患者の文脈、医療やその他の知識に基づいています。さらに、これをリアルタイムで行い、医師が患者と電話で話す際やテキストメッセージングで接触する際に会話の提案を提供します。「臨床領域で起こっている多くのことは関係を築くことです」とRadinsky氏は言い、チャットボットは医師を代替するためのものではなく、医師と患者との重要な相互作用を補完するものです。それは医師に、「会話に追加する必要があるさまざまなことを思い出させ、それをより説得力のあるものにして、患者が実際に臨床の次のステップを行うように促す」というものです。
Diagnostic Roboticsは、AIを使用して予防医療とパーソナライズされた医療を進歩させ、医師をより思いやり深く説得力のあるものにすることで、コストを削減し、健康結果を改善する方法を示しています。
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