遠隔医療および医療人工知能

遠隔治療 は、患者と同じ場所に配置することなく、リモートモニタリング、診断、場合によっては治療のテクノロジーです。 症例をデジタル化するために医療人工知能の導入が必要になり、「過去の情報収集（電子症例）から、フリースケールが「ウェルネス」と呼ぶ、よりアクティブなリモートテスト、検出、防御機能に変更する必要があります。 リサ・スー博士医療用電子機器への貢献のための組み込み制御の見通し。

現在、遠隔医療は通常、いくつかの携帯型または家庭用の診断装置を使用して、血圧、心拍数、および追跡のための他のバイタルサインを測定します。 次に、これらの結果をPCにアップロードし、ネットワークを介して医師または医療提供者に送信して、結果を監視する必要があります。 この過程で、多くの人が介入しました。

ネットワーク技術の進歩はこれを改善し続けています。 たとえば、カナダのニューブランズウィックにあるセントジョンズ病院の看護師は、手術後に自宅で休んでいる患者のバイタルサインを測定して、患者が適切に回復しているか、他の支援が必要かを判断します。 これは実際、患者の医療費を削減し、病院では非常に不足している術後のベッドを空け、患者を自宅でより快適にしました。」

今日の遠隔医療は大きな進歩を遂げましたが、やるべきことはまだたくさんあります。 次のステップは、診断なしでインテリジェントなデバイスとシステムを作成し、自動遠隔医療を通じて真に高度な治療を実現することです。

自動遠隔医療では、ネットワーク化されたセンサーとデバイスによって収集された情報に基づいて、主要な薬物療法をリアルタイムで調整できます。 患者のリアルタイムデータと履歴データを比較することにより、線量は妥当な範囲内で自動的に調整できます。

埋め込まれたインテリジェンスは、上記の分野で役割を果たすだけでなく、遠隔医療によるロボット手術も可能にします。 現在、人間の手の通常の揺れをなくすことができるジョイスティックを使用することにより、医師は局所ロボット手術を行うことができ、それによって外科医がより正確な手術を行うのを助けることができます。

ロボット 手術は現在、患者と医師が同じ病棟にいる場合にのみ使用されます。 将来的には、ネットワークの遅延やビデオなどの問題が解決される予定です。 当時、医療専門家は基本的に世界中にオンデマンドで派遣できるため、遠隔ロボット手術を行うことが期待されています。

この目標を達成するために必要な条件は部分的に整っています。 ビデオ画像を送信し、ロボットを制御するには、ほぼ完全な遅延を伴う高品質のネットワークを保証する必要があります。 現在、高速で強力なマルチコア処理と高度なネットワーク機能、改善されたネットワーク帯域幅とビデオ圧縮があります。

スーパーコンピューターは、過去のゲーム、戦略、結果を数多く保存しているため、チェスチャンピオンのゲイリーカスパロフを倒すことができます。 医療人工知能は、長年の実際の医療データと医療記録に基づく高度なアルゴリズムを使用して、医師がより良い意思決定を行えるようにします。

医療用人工知能は実際には新しい概念ではありません。 約10年前、研究者は人工知能を使用して心臓発作のリスクを診断するシステムを開発しました。これは、ほとんどの上級心臓専門医よりも10％効率的です。 ただし、組み込みインテリジェンスを使用すると、大量のデータと豊富なデータタイプを管理および処理する機能により、これらのシステムは診断機能の点でより高度になります。

今後5年間で、医療用人工知能システムは、インテリジェントな意思決定に複雑なアルゴリズムを使用できるだけでなく、継続的なリアルタイムの患者データストリームをキャプチャ、分析、調整することで真に学習できると考えています。 

たとえば、研究者は、アルツハイマー病の患者がより幸せで、より健康で、より安全な生活を送るのを助けるために、医療用人工知能とセンサーネットワークの使用を実験しています。 アルツハイマー病患者のいくつかの一般的な症状は物忘れと混乱であり、それは時々彼らを大きな危険にさらします。 この問題を解決するために、研究者は家庭内のセンサーネットワークから患者データを自動的に収集し、医療用人工知能を使用してデータを分析できるシステムを開発しています。 

これらすべてをサポートするのは、患者の家族を「スマートホーム」に変えることです。センサーは、患者がストーブを開くかどうか、冷蔵庫、キャビネット、ゲートなどを開くかどうかを判断するために、日常のオブジェクトと統合されます。 熱および圧力センサーは、患者が椅子に座っているのか、ベッドに横になっているのか、家の中を歩いているのかを判断します。 バイオセンサーは、心拍数や体温などのバイタルサインを測定し、その状態を教えてくれます。 

これらのセンサーからのリアルタイムデータは、一緒になって、屋内での患者の位置と精神状態の非常に明確な画像を提供します。 人工知能システムは、異常な状況を検出すると、自動的に緊急応答をトリガーして、患者に食事や薬の服用を促します。一定期間内に部屋に活動が記録されていない場合は、自動的に緊急電話を呼び出します。数。

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