医療機関向けの Microsoft AI

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患者が病院に到着する前の医療専門家や事業者にとってAI がどのように役立つかについてはすでに説明しました。 次に、AI が医療担当者にどのように役立つかを見てみましょう。

Microsoft Azure エコシステム

Azure Health Data Services により、患者データを安全に管理できます。 医療機関向けの Microsoft AI ソリューションの中核には、電子医療記録やデジタル画像などのさまざまな形式の医療データとのシームレスな統合を促進するように設計された堅牢なエコシステムがあります。

電子カルテ (EHR)

タブレットを持っている医療従事者を示す写真。

電子健康記録 (EHR) は、さまざまな重要な医療データを含む患者情報の包括的なリポジトリとして機能します。 これらのシステムは、ローカルまたは国内/地域規模での相互運用性を確保するために、HL7 ® Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 標準などの確立された業界標準に準拠しています。

Microsoft Azure には、これらの業界標準を実装し、Azure エコシステムと外部 EHR システムを結び付けるためのブリッジとして機能する、Azure Health Data Services の一部として専用のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) が用意されています。 Azure Health Data Services は、医療データが Azure エコシステムにシームレスに取り込まれる導管として機能し、高度な AI 機能を利用できるようにすることにより、このエコシステムにおける極めて重要な役割を果たします。 Azure Health Data Services を使用すると、AI 主導の予測分析を EHR データに適用して、慢性的な症状の発症リスクが高い患者を特定することができます。 AI モデルは、患者の履歴データを分析して潜在的な健康問題を予測し、医療従事者が予防的なケア戦略に積極的に加われるようにします。 この測定により入院率が減り、患者の結果が改善されます。 さらに、これらの EHR システムは Microsoft Teams とシームレスに連携し、高度な AI 機能を使用してタスクを自動化し、チームの効率を向上させます。

医療におけるデジタル画像と通信 (DICOM) の画像

医療従事者が医療室を急いで行く様子を示す写真。

現代の医療は、正確に診断し治療計画を立てるために医療画像に大きく依存しています。 DICOM 標準は、これらの重要な医療画像の安全で標準化された保管と交換を可能にする上で極めて重要な役割を果たします。 Azure Health Data Services 内では、DICOM イメージのシームレスな統合が提供されます。このため、強化された診断および治療計画のための AI ユース ケースの導入が促進されます。 DICOM 画像データと統合された AI アルゴリズムを使用すると、X 線や MRI スキャンなどの医療画像の異常の検出と分類を自動化できます。 たとえば、AI は放射線画像の関心領域を正確に特定して強調表示することができます。 このため、放射線科医はより効率的に、より高い精度で骨折や腫瘍のような状態を診断することができ、最終的には患者ケアが改善されることになります。

こうした医療データはすべて、Microsoft エコシステム全体に簡単に統合することができます。 Microsoft Cloud for Healthcare は、医療専門家のニーズに合わせて Microsoft Azure、Microsoft Dynamics 365、Microsoft 365 を提供するという目的のために考案されています。 このインフラストラクチャは最適化され、患者データのプライバシーとセキュリティを確保するために必要な制御を提供します。 このエコシステムは、ここで説明する AI のユース ケースと機能をサポートするための基盤となります。

Microsoft Copilot による生産性の向上

Microsoft 365 Copilot、Dynamics 365 Copilot、Microsoft Power BI、Microsoft Teams などのソリューションでは、AI を適用して生産性を高めています。 これらの製品は、専門家による患者レポート、医療研究、およびその他の関連ドキュメントの作成や編集などに役立ちます。

さらに、患者のとのより多くの時間を医師に与えるためにコミュニケーションを効率化するためにも役立ちます。 メールの要約、返信の下書き、簡潔な議事録の作成などを自動で行うことができます。

生成 AI がコンテキストに応じた対話を可能にする

対話式操作の改善によって恩恵を受ける医療シナリオはたくさんあります。

  • パーソナライズされた治療:Azure AI サービス と Dynamics 365 Copilot では、AI を使用してハイパーパーソナル化を実現します。 この機能を使用すると、AI を利用した分析情報に基づいて、患者に対してパーソナライズされた治療計画を提供することができます。
  • より良い仮想アシスタント:使用可能な Microsoft ツールの多くは、AI を使用して会話形式でユーザーを支援します。 例えば、Power Platform の Azure OpenAI Services、Azure AI サービス、Dynamics 365 Copilot、Power Virtual Agents、AI などです。 医療専門家にとっては、患者の記録、医療研究、運用データを処理して整理するための助けとなります。 患者に対しては、新しいチャット サービスを提供します。このサービスでは、医師と相談する前に、健康に関するトピックについての深い質問をすることができます。 このサービスは、患者がより迅速に対応するのに役立ちます。また、スクリーニング相談のおかげで医師が不要になります。
  • 医師のオンボードとヘルプ デスク:これらのアプリケーションは、医師が最も関連性の高いトレーニング資料、プロトコル、および患者情報を見つけるのに役立ちます。 Azure AI サービス、特に Azure OpenAI Services は、これらのソリューションを強化することができます。

AI でオートメーションを増強

ジェネレーティブ AI を含む新しい世代の AI は、ドキュメント AI テクノロジを次のレベルに引き上げます。 この進歩により、さらにスマートな自動化が可能になります。

  • 医療データの処理と整理:Azure AI Document Intelligence、Azure OpenAI Services、Azure Cognitive Search は、患者の記録、医療研究、運用データの管理に役立ちます。
  • 機器のニーズと患者の入院率を予測する:Azure Machine Learning、Microsoft Power BI、Azure OpenAI Services を使用して予測分析を行うことができます。 MRI スキャナーやその他のデバイスが誤動作を始める可能性があったり、より多くの患者を受け入れる可能性があったりするなら、そのことを事前に知る必要があります。
  • 完全な円の医療レポートを生成する:Azure OpenAI Services、Microsoft Power BI、Azure Synapse Analytics を使用すると、患者の結果、治療効率、または運用メトリックに関するレポートを自動的に作成できます。

重要な情報の直感的な検出

医療専門家がコンピューターの画面を見ている様子を示す写真。

医療専門家は AI を使用して、すでに利用可能な情報に関するより多くの分析情報を得ることができます。 次に例を示します。

  • 患者のフィードバック、医学研究、健康状態の分析:医療提供者は、Azure OpenAI サービスを使用して、患者に対して効果があることと効果がないことを知ることができます。 これらのツールは膨大な量の情報を処理するため、ちょっとした傾向でもすぐに検出し、新しい効果的な治療法を見つけるなど、医療提供者が検出結果に応じて対応するのに役立ちます。
  • 請求管理を最適化する:Azure OpenAI サービスは、支払いを行う組織が、手動による請求の門問題や請求が拒否されるという問題やソースに関する概要を作成して解決策を決定し、コンテンツの量に対処するのに役立ちます。 これらのジェネレーティブ AI モデルでは、複雑な請求情報を集計して処理時間を短縮し、以前の承認リクエストの概要と結果を自動生成し、クレーム プロセッサが訴えや苦情の問い合わせに対する回答の下書きを作成するのに役立ちます。 また、これらのモデルを使用して重複する請求を検出することもできます。 このプロセスは、請求管理を最適化するだけでなく、不正行為を検出するのにも役立ちます。
  • 医師に最新情報を提供する:Azure OpenAI Services は、医師が関連する新しい医療研究を見つけるのに役立ちます。 また、この情報を要約し、重要な分析情報を抽出することもできます。
  • 医師による診断の正確性を高める:時々、画像スキャンの数が少ないことがありますが、AI を使うとスキャンを拡張して、医療専門家により明確な情報を提供することができます。 場合によっては、AI はすでに実際の医師よりも優れた診断を行っています。2 医師がこれらの AI システムを使用すれば、診断が向上する場合があります。
  • 連絡先センターへの通話を分析する:Azure AI サービスと Microsoft Power BI は、AI を利用した分析によって連絡センターを強化することができます。 これらの製品を使用すると、患者の呼び出しと問い合わせを文字起こしして分析し、患者のエクスペリエンスと満足度に関する分析情報を得ることができます。 さらに、Azure AI サービス で説明されているように感情分析を使用して、患者の満足度、治療の有効性、および公衆衛生の認識を測定することもできます。

AI for Good

医療機関にとっての優先事項は、常にすべての人に最高品質のケアを提供することです。 AI を使用すると、この目標を達成しやすくなります。 次のセクションで取り上げるように、AI により、医療専門家が患者にかける時間はより長く、質が高くなり、より良い診断と治療を提供できるようになります。 さらに、AI は、十分なサービスを受けられていないコミュニティがより良い医療を受けられるよう支援します。 地方に専門知識を提供し、分散型のフォローアップと治療を可能にします。

ヒント

これらの (またはその他の) AI ユース ケースのうち、どれがあなたの組織に最も関連があるのかを少し考えてみましょう。 テーブルを囲んで作業し、話している人々を示す写真。

次に、Zimmer Biomet と Microsoft が連携して、患者に対するより良い治療を可能にする AI ソリューションをどのように実装するかについて説明します。