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【ABIリサーチ調査報告】スマート医療の人工知能（AI）
[18/05/24]
提供元：DreamNews
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【調査レポートのサマリー】
2018年5月発行
人工知能（AI）は、装置やソフトウェアプログラムに画像、動画、テキスト、音声などの複雑なデータを解釈する機能を付与し、そのことで目標を達成する能力を提供する。AIツールのスペシャリストとベンダは、医療分野をターゲットとし、大きな困難に取り組んでいる。医療分野は増加し続けるコスト問題に直面しており、限られたリソースでより良い結果を達成するための力添えを必要としている。
利害関係者のほとんどは現状維持を好み、変化に抵抗する。一方で医療の需要は破壊的変化を求めている。コストの急騰やエコシステムのあらゆる箇所で時間の無駄がなくなり、医療セクターは高品質で一貫した看護や価値を提供することができるように変化しなければならない。そのため、創薬、臨床試験のための患者発見、電子カルテ（EHR）の記入、患者への初期診療以前の情報提供、心臓病の悪化、無呼吸や喘息やコードブルー（心肺停止）の緊急時が発生する可能性に関する臨床医への警告などの様々なタイプの人工知能の用途が生みだされている。
AIベンダは、臨床医や医療業務の効率と生産性を向上させ、より質の高い医療提供を目指すべきである。少数のアプリケーションが商業化されて拡張ソリューションを生み出したが、その多くの成功が見込まれる。そうすれば、これらのアプリケーションはより効果的な薬品を生みだし、医師の時間を節約し、命を救うことができるだろう。会社情報では、さまざまなベンダのポジショニング、強み、弱点に関して分析している。米国調査会社ABIリサーチの調査レポート「【分析レポート：技術】スマート医療の人工知能（AI）」は、医療におけるAIの促進要因、課題、可能性について検討している。
Artificial Intelligence （AI） provides a device or software program the ability to interpret complex data, including images, video, text, and speech or other sounds, and act on that interpretation to achieve a goal. AI tooling specialists and vendors have started to target and tackle some of the biggest pain points across the health sector. The health sector faces continuously rising costs and needs help to achieve better outcomes with limited resources.
Most stakeholders in most sectors resist disruption because they like the status quo. Healthcare, on the other hand, currently demands disruption. With soaring costs and wasted time in every part of the ecosystem, the healthcare sector needs to evolve to deliver high-quality consistent care and value. Hence, many different types of AI applications have emerged, including drug discovery, finding patients for clinical trials, transcribing notes for electronic health records （EHRs）, providing pre-primary care information to patients, predicting worsening heart conditions, apnea or asthma and alerting clinicians to potential ‘code blue’ emergencies hours before they occur.
Unfortunately, clinicians in most hospitals often must work with pen and paper or pagers from the 20th century and have limited access to secure, networked devices. AI vendors hoping to implement in hospitals need to help their clients implement the necessary infrastructure or devices to deliver actionable analytics. Also, with human lives potentially at stake, AI vendors also need to establish a reputation of trust with PoCs and get proper regulatory approval before attempting to scale. Once scaled, they may need to assist with data curation through managed services for clients that lack data scientists.
AI vendors should aim to improve the efficiency and productivity of clinicians or healthcare operations and help them deliver higher quality care. Only a couple applications have resulted in commercialized and scaled solutions, but most show some promise. If successful, these applications could produce more effective drugs, save doctors’ time, and save lives. The “Company profiles” section contains analysis on the positioning, strengths, and weaknesses of a variety of vendors. This report examines the drivers, barriers, and potential of AI in healthcare.
ABIリサーチは、米国ニューヨークに本社をおき、幅広い視点で通信関連分野についての調査レポートを出版しています。通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・技術や半導体の動向分析や市場予測等を行い、定評を得ています。多くの調査会社が特定の分野に特化しがちな中で、総合的な調査活動を行うABIリサーチは貴重な存在です。常に調査対象を更新しつつ、最新の情報の収集・提供を行っています。
■ 調査レポート ■
【分析レポート：技術】スマート医療の人工知能（AI）
Artificial Intelligence in Smart Healthcare
Technology Analysis Report
出版年月：2018年5月
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/abian4961.html
【サービス区分】スマート医療 - 市場
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#57
【サービス区分】人工知能と機械学習 - 技術
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#1240
株式会社データリソースはABIリサーチの日本販売代理店です。 調査レポートの販売、委託調査などを行っています。
◆米国市場調査会社 ABIリサーチ（ABI Research）について
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2018年5月発行
人工知能（AI）は、装置やソフトウェアプログラムに画像、動画、テキスト、音声などの複雑なデータを解釈する機能を付与し、そのことで目標を達成する能力を提供する。AIツールのスペシャリストとベンダは、医療分野をターゲットとし、大きな困難に取り組んでいる。医療分野は増加し続けるコスト問題に直面しており、限られたリソースでより良い結果を達成するための力添えを必要としている。
利害関係者のほとんどは現状維持を好み、変化に抵抗する。一方で医療の需要は破壊的変化を求めている。コストの急騰やエコシステムのあらゆる箇所で時間の無駄がなくなり、医療セクターは高品質で一貫した看護や価値を提供することができるように変化しなければならない。そのため、創薬、臨床試験のための患者発見、電子カルテ（EHR）の記入、患者への初期診療以前の情報提供、心臓病の悪化、無呼吸や喘息やコードブルー（心肺停止）の緊急時が発生する可能性に関する臨床医への警告などの様々なタイプの人工知能の用途が生みだされている。
AIベンダは、臨床医や医療業務の効率と生産性を向上させ、より質の高い医療提供を目指すべきである。少数のアプリケーションが商業化されて拡張ソリューションを生み出したが、その多くの成功が見込まれる。そうすれば、これらのアプリケーションはより効果的な薬品を生みだし、医師の時間を節約し、命を救うことができるだろう。会社情報では、さまざまなベンダのポジショニング、強み、弱点に関して分析している。米国調査会社ABIリサーチの調査レポート「【分析レポート：技術】スマート医療の人工知能（AI）」は、医療におけるAIの促進要因、課題、可能性について検討している。
Artificial Intelligence （AI） provides a device or software program the ability to interpret complex data, including images, video, text, and speech or other sounds, and act on that interpretation to achieve a goal. AI tooling specialists and vendors have started to target and tackle some of the biggest pain points across the health sector. The health sector faces continuously rising costs and needs help to achieve better outcomes with limited resources.
Most stakeholders in most sectors resist disruption because they like the status quo. Healthcare, on the other hand, currently demands disruption. With soaring costs and wasted time in every part of the ecosystem, the healthcare sector needs to evolve to deliver high-quality consistent care and value. Hence, many different types of AI applications have emerged, including drug discovery, finding patients for clinical trials, transcribing notes for electronic health records （EHRs）, providing pre-primary care information to patients, predicting worsening heart conditions, apnea or asthma and alerting clinicians to potential ‘code blue’ emergencies hours before they occur.
Unfortunately, clinicians in most hospitals often must work with pen and paper or pagers from the 20th century and have limited access to secure, networked devices. AI vendors hoping to implement in hospitals need to help their clients implement the necessary infrastructure or devices to deliver actionable analytics. Also, with human lives potentially at stake, AI vendors also need to establish a reputation of trust with PoCs and get proper regulatory approval before attempting to scale. Once scaled, they may need to assist with data curation through managed services for clients that lack data scientists.
AI vendors should aim to improve the efficiency and productivity of clinicians or healthcare operations and help them deliver higher quality care. Only a couple applications have resulted in commercialized and scaled solutions, but most show some promise. If successful, these applications could produce more effective drugs, save doctors’ time, and save lives. The “Company profiles” section contains analysis on the positioning, strengths, and weaknesses of a variety of vendors. This report examines the drivers, barriers, and potential of AI in healthcare.
ABIリサーチは、米国ニューヨークに本社をおき、幅広い視点で通信関連分野についての調査レポートを出版しています。通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・技術や半導体の動向分析や市場予測等を行い、定評を得ています。多くの調査会社が特定の分野に特化しがちな中で、総合的な調査活動を行うABIリサーチは貴重な存在です。常に調査対象を更新しつつ、最新の情報の収集・提供を行っています。
■ 調査レポート ■
【分析レポート：技術】スマート医療の人工知能（AI）
Artificial Intelligence in Smart Healthcare
Technology Analysis Report
出版年月：2018年5月
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/abian4961.html
【サービス区分】スマート医療 - 市場
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#57
【サービス区分】人工知能と機械学習 - 技術
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#1240
株式会社データリソースはABIリサーチの日本販売代理店です。 調査レポートの販売、委託調査などを行っています。
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