面倒な管理作業はスタッフの負担を増やし、利益を圧迫します。幸い、サポート スタッフの作業の最大40%と、医師や看護師の作業の33%は自動化が可能です。^{BrookingsのMetropolitan Policy Program『Automation and Artificial Intelligence』（2019年1月）}AIを活用したソリューションはこうした作業を自動化し、効率を高めて、スタッフがより価値の高い仕事に時間を当てられるようにします。セルフスケジューリング ソリューションと自然言語処理ソリューションは、作業時間の短縮、スタッフや患者の不満の軽減、運用コストの削減、十分な利益の確保を実現します。

AIによって、診断や治療計画は様変わりしています。AIを利用すると、MRIスキャンや生検画像を驚くほど高速かつ正確に分析できます。でも、これだけではありません。医療画像診断で得られた重要な所見を選別する、急性の異変を特定する、致命的な症例に優先順位を付ける、慢性疾患や治療計画を管理するなど、さまざまなことが可能になります。

基本的に干し草の山から針を探し出すような創薬には、莫大な研究開発コストがかかり、その額は増える一方です。AIは、この状況をリセットします。機械学習アプリケーションは、新薬候補として期待できる分子の割り出しにかかる時間を短縮し、研究者が、重要とみなす分野に精力を注げるようにします。より迅速に、より低コストで薬を開発できるようになることは、誰にとっても歓迎すべき状況です。

医療業界では、データにいつでもアクセスして、予測分析機能によって考えられる変化を予想するリスク予測が十分に発達しています。患者レベルで見ると、リスク評価にAIを活用すると、命に関る病気や高額な治療費がかかる病気への早期介入に役立ちます。マクロ レベルでは、ビッグ データ分析や予測分析によって疫病の流行を予測できます。課題は、患者に装着した機器や臨床試験で生成される膨大な量のデータを効果的に管理し、必要なときに必要な場所にデータが用意されているようにすることです。

医療分野におけるAIのためのデータ管理は重要な課題なので、不明な点があるのは当然です。ネットアップのAIソリューション スペシャリストが、お客様の疑問に喜んで回答いたします（お問い合わせの内容を営業チームに転送することはありませんので、ご安心ください）。下記から連絡方法を選択していただければ、すぐこちらよりご連絡させていただきます。