インテリジェントな自動化により、年間数百万人の命を救うことができます

インテリジェントオートメーション*（IA）は、ビジネスに革命をもたらし、お金を節約する方法以上のものです。また、何百万人もの命を救い、健康寿命を延ばす可能性もあると思います。インテリジェントな自動化を医療診断や研究に適用して、不必要な死亡を防ぐことができます。さらに、世界中の医療へのより公平なアクセスを提供します。

*インテリジェントな自動化を初めて使用する場合は、以前のUiPathの記事から始めることをお勧めします インテリジェントオートメーションの時代について知っておくべきこと 。

診断と調査による死亡の防止

世界中の死亡者の70％以上 心血管疾患、癌、糖尿病、呼吸器疾患などの慢性的な非感染性疾患によって引き起こされます。

これらの病気の重要な特徴は、病気が早期に発見されるほど回復率が高くなることです。機械学習（ML）を活用して、IAはスキャンやその他の医療データ（血圧など）を分析することで人命を救い、迅速で信頼性の高い診断を行うことができます。

当然のことながら、MLは肺または乳房のスキャンを数分または数秒で処理できます。人間は数時間かかります。しかし、さらに注目すべきは、がんの特定に関しては、医師よりも優れていることです。

これらの病気に共通するもう1つの要因は、研究を通じて治療法を見つける可能性です。 MLは、医学研究の革新を支援するだけでなく（たとえば、分子の組み合わせをシミュレートすることによって）、文書化と臨床試験のチェックを自動化し、人間の研究者をより高いレベルの認知タスクに解放し、調査プロセスがより迅速かつ効率的になります。

医療過誤による死亡の防止

医療過誤は、現代の医療の悲しい要素であり、見過ごされがちです。米国（米国）では、医療過誤により年間25万人以上が死亡しています。これは、心臓病と癌を除く他のどの単一要因よりも多いです。

2006年、癌から回復した2歳のエミリージェリーは、薬局の技術者が推奨濃度の20倍の生理食塩水を静脈内投与した後、悲劇的に亡くなりました。エミリーの父親は次のように書いています。「医療従事者は献身的で思いやりのある人々ですが、彼らは人間です。そして、人間は間違いを犯します。」

IAは、人間の専門家と協力して、処方箋を再確認し、医師の指示や医療のベストプラクティスとの不一致を特定できます。自動化は決して疲れたり気を散らしたりすることはないので、集中力の低下に対して脆弱ではありません。これはすべての人に起こりますが、医療に悲惨な結果をもたらす可能性があります。

IAは、患者の健康状態をリアルタイムで監視することもできます。ソフトウェアロボットは、患者の血圧、心拍数、またはその他のバイタルサインに基づいて、看護師または医師に緊急事態について警告することができます。心臓発作、脳卒中、敗血症を事前に予測するパターンを検出することもでき、命を救い、医師や看護師の時間をデータ収集から解放します。

発展途上国における予防可能な原因による死亡の削減

富と資源の世界的な格差は、発展途上国の多くの人々が、より裕福な国では簡単に予防できる病気で亡くなることを意味します。これは主に、ヘルスケアへの不十分なアクセスによるものです。世界保健機関（WHO）によると、世界で430万人の医療専門家が不足しています。

IAテクノロジーは、スマートフォンにアクセスできるすべての人にヘルスケアをもたらすことができます。これは、（他のインフラストラクチャやテクノロジーが不足している地域でも）人々の割合が増加しています。アプリケーションは患者と医師をリモートでリンクできますが、診断ツールは、デジタル写真に基づいて皮膚の状態、火傷、慢性創傷を診断することで、部分的に医師の代わりになります。

交通事故による死亡者の削減

道路事故は、永続的な障害または死亡を引き起こす可能性があります。ヒューマンエラーはほとんどの交通事故の要因であり、自動運転車やIA支援の運転技術は、この要因を削減または排除することで人命を救う可能性があります。米国（米国）の運輸省の調査によると、交通事故の94％は人為的ミスが原因であると推定されています。

完全自動運転車が標準になる前でも、IAは人間のドライバーを支援し、より安全に運転できるように支援します。車には、内蔵カメラを使用してドライバーを監視し、眠気を催したことを検出してドライバーに警告するキットを追加することができます。自動センサーを使用して、人間のドライバーの視界を拡大し、予期しない障害物を警告することもできます。クルーズコントロールと補助駐車は、人間のドライバーと協力してより安全に運転できるようにするIAテクノロジーの一般的な例です。

結論

IAのメリットを取り入れたいと考えている医療機関は、業界で最も一般的なユースケースから始める必要があります。

• 自動化されたワークフローとコグニティブエージェントのサポートによる新しい患者のオンボーディングと予約のスケジューリング

• 患者の健康状態の監視、病室でのカメラとセンサーの活用

• MLがサポートする医療診断と創薬

• スタッフレベルの予測とリアルタイムの調整プロセス

• 請求と請求管理の自動化

• リアルタイムの24時間年中無休のコミュニケーションによる患者体験の改善

これらの小さな日常のプロセスから始めて、そこから先に進むと、ルーチンとプロセスを最初から簡単にする方法でIAを採用できるようになります。

さらに深く掘り下げる：「AIinHealthcare」セッションをご覧ください。オンデマンドで利用できるようになりました。

全体として、私の研究と専門知識に基づいて、IAテクノロジーは早期死亡を10〜30％減らすことができると信じています。 2017年には、世界中で年間5,600万人の死者が20％減少したことで、毎年1,400万人の命が救われました。これは、スイスとシンガポールの人口に相当します。

私は最近、Ian BarkinとUiPathに参加して、より大きな社会的影響に自動化を使用する方法について話し合いました。 Automation for Goodウェビナーシリーズの最初のエピソードを見逃した場合は、オンデマンドレコーディングに追いつくことができます。

この記事の内容は、Amazonのベストセラーの本に触発されています インテリジェントな自動化 。