ビッグデータは、多くの面で、データサイエンスの典型的な要素です。また、データサイエンスは、世界中のスマートマシンやアプリケーションにも役立ちます。人工知能により、コンピュータは視覚（画像認識と処理）と聴取（音声エンジン）という2つの人間の感覚を模倣するように訓練されます。機械学習と自然言語処理は、脳が人間が物事を終わらせるのを助けるように、コンピュータがタスクを実行することを可能にします。これらのアルゴリズムの中で最も顕著なものはニューラルネットワークであり、人間の脳に見られるニューロンのネットワークに非常に似ています。

多くの業界従事者は、すでに、特に医療業界で人工知能の力を活用しています。米国ニュースの記事によると、「シリコン・バレーのエル・カミーノ病院が人工知能を実装してからわずか6か月後に、患者が危険な落下を経験した率は39％低下した」と報じた。

ヘルスケア業界がAIをいかに活用しているかの他の例をいくつか紹介します。

高度な処理と支援：

X線、データキャプチャ、CTスキャン、MRIなどから、AIは医療関係者が患者関係を管理できる能力に徹底的な変化をもたらしています。 AIは、高度な分析機能により、より洗練された治療オプションを提供します。例えば、放射線医が報告書を作成するのを待つ必要はなく、それを医師に持ち帰ってレビューすることができます。代わりに、AI対応システムがX線を分析し、重要な情報を即時に捕捉し、自動的にレポートを開始し、数秒以内に医師にアラートを送信します。さらに、AIは、目に見える兆候が現れる前に、腫瘍の発症、骨粗鬆症、関節炎、およびその他の病的な病気を検出することができます。

心臓病学は、AIが心不全などの病気の早期発見により命を救うのを助けるもう一つの規律です。このシステムはリスクを特定し、個人の健康を守るための計画を提案します。

AIによる仮想化支援

バーチャルアシスタントは、クエリに即座に回答することができます。患者は、薬物に直接関係する質問をしたり、情報を報告したり、リマインダーを受け取ったりすることができます。仮想アシスタントは、数秒で膨大な量のデータを提供できます。

医師は、患者の記録を追跡してフォローアップし、最良のケアを確実にするため、仮想アシスタントの恩恵を受けることもできます。 AIは必要不可欠な情報をキャプチャしながら、医師が遵守すべき重要なパラメータを提案します。

例えば、患者は投薬にアレルギーであることを知らないかもしれないが、投薬を処方している間、医師は投薬アレルギーをチェックし、それによって医療をより正確にするよう警告する。同様に、HPIや履歴のスマートな提案も、チャート作成中に医師が即座に利用することができます。

研究と診断

臨床試験を通じて医薬品や医薬品を開発するには長年かかるため、コストがかかる可能性があります。 AIはすでにプロセスをスピードアップし、費用対効果の高い方法で作業しています。標的とする疾患を治癒し、それを被験体のセットでうまく試験することができる薬物の分子構造の同定は、AIが反復回数を大幅に減らすことができる場合である。

医療記録のトンがあり、主に分析と将来の治療のために保管された患者記録です。人工知能は、データ管理のために最も広く使用されているプログラムの1つで、データを保存、フォーマット、収集、トレースして、医師や医療機関へのより迅速かつ一貫したアクセスを提供します。データを分析する能力があるため、AIは診断をより迅速に行い、お金と時間を節約します。 AIは、医療診断の改善、ヘルスケアボットによる即時サポートの提供、健康関連情報の監視、デジタル相談の提供などに役立ちます。 Frost＆Sullivanは、AIはアウトカムを30〜40％改善し、治療コストを50％も削減する可能性があると報告しています。

AI作成の新しいアプリケーション：

英国のBabylonのようなアプリは、AIを使用して、個人の病歴と一般的な医学知識に基づいて医療相談を行います。ユーザーは自分の症状をアプリに伝えます。アプリは音声認識を使って病気のデータベースと比較します。バビロンは、ユーザーの病歴を考慮して、推奨される処置を提供します。

遺伝学とゲノミクスはDNAの情報から突然変異と病気とのつながりを探します。 AIの助けを借りて、身体スキャンは癌や血管疾患を早期に発見し、人々の遺伝学に基づいて人々が直面するかもしれない健康問題を予測することができます。