生成AIがヘルスケアやライフサイエンス業界にどのような影響を与えるかについて、多くのことが言われています。生成AIがヘルスケア提供者に取って代わることはありませんが、業界の重要な課題やボトルネックへの対処に向けて大きな前進を遂げています。その影響はセクター全体に及びます
Snowflakeの最近のレポート「Healthcare and Life Sciences Data + AI Predictions 2024」によると、このタイミングで登場するのは、現在包括的なデータ戦略を策定中の企業です。その中心にあるのが、ファーストパーティデータ、サードパーティデータ、パートナーデータを簡単に収集、分析できる安全で柔軟なプラットフォームです。本レポートでは、「堅牢でモダンなデータ戦略とインフラストラクチャを最優先項目とするヘルスケア・ライフサイエンス組織は、短期的にも長期的にも非常に広範なメリットを獲得することが可能になります」と指摘されています。
ここでは、ヘルスケア＆ライフサイエンス企業が生成AIによって患者アウトカムとビジネスアウトカムを改善している5つの方法をご紹介します。
- 臨床的意思決定の強化：医師、看護師、その他の医療従事者には通常、それほど多くの余裕はありません。生成AIは、臨床上の意思決定を強化し、メモ作成などの管理タスクを合理化することで、時間的制約を軽減できます。ヘルスケア提供者に薬の相互作用や禁忌の可能性を警告し、健康データや人口統計に基づいて患者の病状悪化リスクを予測するために使用できます。
- ケア管理の改善：患者ケア管理は複雑で動的です。生成AIは、膨大な量のデータをほぼリアルタイムで分析し、次善策を提案することで、さまざまな要因やニュアンスに対処できます。たとえば、患者などの健康予測データを分析し、パーソナライズされたケアプランを作成したり、患者の健康状態や治療方針の順守を継続的にモニタリングして慢性疾患を管理したりすることができます。
- 患者/保険加入者のエクスペリエンスをパーソナライズ：バリューベースケアモデルを採用する医療機関が増えるにつれ、パーソナライズされた効果的なケアの提供がますます重要になっています。AIは膨大なデータセットを分析することで、ヘルスケア保険会社やヘルスケア提供者が患者や保険加入者の嗜好、行動、感情、健康傾向をすばやく判断し、カスタマイズされたケアプランやコミュニケーションを開発できるようにします。この徹底的な分析により、ターゲットを絞り込んだ関連性の高いプランとコンテンツを作成し、患者のケアジャーニー全体で改良することができます。
- 新薬の発見と開発の促進：ライフサイエンスの研究開発はコストと時間のかかるプロセスであり、例えば医薬品の開発には多くの場合10年以上かかります。生成AIは、リアルワールドデータ、OMICSデータ、臨床試験データの膨大なストアを分析することで、相互作用の予測、新薬ターゲットの特定、有効性と安全性プロファイルの最適化を実現し、新薬の発見と開発をスピードアップします。また、詳細な臨床データに基づいて患者の治療をカスタマイズすることで、パーソナライズされた医療を促進することもできます。
- ナレッジ管理の向上：ライフサイエンスのエコシステムは複雑で、常に進化しているため、プロフェッショナルが最新の開発に対応することは困難です。生成AIにより、ライフサイエンス企業はドキュメンテーションの自動化、研究データの分類、効率的な情報検索などを行うことができます。生成AIツールは、膨大な量のデータを整理することで、新たな研究分野を特定し、より多くの情報に基づく意思決定を行うことでトレンド分析にも役立ちます。
ヘルスケアおよびライフサイエンス企業がデータ戦略を最適化して組織の課題を克服し、生成AIの力を活用する方法の詳細については、当社のeBook「ヘルスケアおよびライフサイエンスにおける生成AI：知っておくべき4つのこと。
