ヘルスケアおよび福祉業界分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。ヘルスケアおよび福祉業界では、セキュリティとAIが回答を間違わないことは非常に重要です。特に患者さんなどの顧客に触れるサービスでの活用は十分に留意しましょう。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。
弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustは、手術リスクを個々の患者に合わせて理解するために、Azure Machine Learningと責任あるAIダッシュボードを活用し、手術結果の歴史データから個別の患者リスクプロファイルの作成に取り組んでいます。これにより患者はより情報に基づいた手術の決断ができ、信頼できる施設へ適切に患者を振り分けることに役立っています。
【導入の背景】
COVID-19パンデミックにより選択的手術が保留となり、手術候補者のバックログが増加した中、Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustは患者のリスク評価を向上させるために技術の導入を模索し始めました。手術が正しく予測できると、患者は手術を受けるかどうかのより情報に基づいた決定を下すことができ、手術スタッフも潜在的な問題に注意を払うことができます。
【元々の課題】
手術リスクの予測は複雑であり、特に予測が困難だったのは個別のリスクプロファイルの作成でした。患者へリスクについて意味のある情報を提供することができず、リスク管理において限界がありました。また、患者をより適した治療施設に振り分けるための精度の高いリスク評価が求められていました。
【解決策】
患者毎にカスタマイズされたリスクプロファイルを作成するため、手術結果の歴史データをデータサイエンスと機械学習によって分析しました。Azure Machine Learningと責任あるAIダッシュボードを使って結果を生み出し、意味のある、公平で説明しやすい結果の生成に成功しました。加えて、マイクロソフトからのデータサイエンスの助言と、クラウドとAIソリューションの活用により、プロジェクトスピードを向上させることができました。
【効果】
手術の際に、より正確で個別化されたリスク評価が可能になったことで、患者はより個人的な意思決定を下すことができるようになりました。不確実性とリスクの低減、手術結果の向上を目指すことが実現し、結果として患者はより迅速に回復し、より良い生活を送ることが可能になりました。
