ライフサイエンス、薬学、医療における目標と課題
医療は、大規模で多様なセクターです。 医学研究、医薬品製造、予防ケア、治療まで、幅広いサービスが含まれます。 それらは、研究機関、病院、介護施設、外来治療センター、在宅医療、その他の医療サービスプロバイダーによって提供されています。 このセクターでは、医師、看護師、技術者、管理スタッフなどの熟練した専門家を雇用し、そうした人々が協力して、患者に質の高いケアを提供しています。
その規模と複雑さにもかかわらず、医療業界にとって重要な、共有される目標と課題がいくつかあります。
目標
すべての医療専門家は、これらの目標を共有しています。 すべての医療業務の実践と同様に、AI ユース ケースはそれらを支持するものである必要があります。
- 患者の健康とウェルビーイングを改善し、維持する:医療の原則と基本的な目標は単純なままであり、安全で効果的で質の高いケアをすべての人に提供することです。
- 支援的で多様な能力をもつ従業員を育成する:AI は、優れた患者ケアの提供を促進しつつ、医療労働者のウェルビーイング、能力開発、満足度を優先する作業環境を可能にするポテンシャルがあります。
- ケアを家庭寄りに移行:医療へのアクセスをよくしたいという関心が高まっています。 医療の場を病院から家庭に移していくことは、より多くの人々にリーチするための戦略です。
- 患者データを保護し、規則へのコンプライアンスを維持する:医療データは機密性の高いデータです。 これには、是が非でも機密を保持しなければならない個人データが含まれます。 政府では、医療データ管理が厳格な保護措置に従うことを要求しており、プライバシーとセキュリティに関する懸念は、コンプライアンスを達成するためのデータ ポリシーへと導かれなくてはなりません。
チャレンジ
医療は、AI を実装するにあたり、AI の導入時に考慮すべき特定の課題に直面します。
- データの管理とガバナンス:データは、整合性のあるものでなければ役に立ちません。 医療 AI プロジェクトのためのデータのクリーニングは困難な場合があります。 また、すべてのデータ操作は厳格な規則に準拠する必要があります。 医療においてのデータ ガバナンスにおけるリスク許容度は、他のセクターよりも低くなります。これは、患者の安全性、厳格な規制、倫理的義務、過誤がもたらす可能性のある結果、それに、患者と一般大衆の両方からみた信頼と評判を維持することが不可欠である、という理由によります。
- 医療向けにカスタマイズされたデータ/AI インフラストラクチャの不足:多くの場合、医療シナリオに取り組んでいるデータ サイエンティストは、作業の基本的なツールを見つけるのに苦労しています。 たとえば、医療 AI モデル間に一貫性を見出すことは困難です。 また、業界向けにカスタマイズされた AI データ インジェスト レイヤーも不足しています。 最後に、準拠制があって、医療データ向けにトレーニング済みの利用可能なモデルはあまりありません。
- モデルの検証: AI システムでは、業界の専門家がモデルの結果を検証する必要があります。 このワークフローには、医療側の関与が必要ですが、それは時として困難な場合があります。 さらに、AI モデルでは、オーバーフィットを回避する必要があります。つまり、一般化できない、特化度の高い例をアルゴリズムに教えすぎないようにする必要があります。 通常の AI ワークフローではモデルのオーバーフィットを回避しますが、このタスクは医療では困難です。 患者はそれぞれが唯一無二であり、医療状況は多岐にわたります。
ヒント
あなたの組織に固有のその他の目標と課題について検討してください。
次に、ライフサイエンスと製薬医療のシナリオにおける機会を考えてみましょう。