フィリップス フューチャー ヘルス インデックス 2022 は、医療における AI と予測分析の真のアーリー アダプターとして放射線医学のリーダーを特定しています
当然のことながら、日々の生活にデータがあふれているインフォマティクスのヘルスケア リーダーは、ヘルスケアの課題に対処するために人工知能 (AI) と予測分析を適用する最前線に立つことになります。実際、フィリップス フューチャー ヘルス インデックス 2022 (15 か国の約 3,000 人のヘルスケア リーダーを対象とした独立調査) への回答を分析すると、この重要なグループの間で AI と予測分析に対する信頼が高まっていることが示されています。しかし、このレポートは、情報科学のリーダーの間で信頼度が高まっているにもかかわらず、放射線医学のリーダーが高度な分析技術を真に早期に採用していることも示しています。約 30 年前にデジタル PACS (画像保管および通信システム) が導入されて以来、放射線科は既知の結果を伴う大量の医用画像データを蓄積してきました。その多くは定量化または遡及的に定量化されています。AI と予測分析アルゴリズムをトレーニングするための優れたデータ セットは何でしょうか。
調査対象の放射線医療リーダーの 3 分の 1 近く (31%) が、予測分析を採用していると述べていますが、調査対象のすべての医療リーダーの世界平均は 4 分の 1 未満 (24%) でした。実際、5 人中 4 人近く (82%) が、予測分析が全体的な健康アウトカムにプラスの影響を与える可能性があると考えており、約 4 分の 3 が、集団の健康管理 (76%) と健康の公平性 (76%) にプラスの影響を与える可能性があると考えています。 )。これらの患者のメリットに加えて、回答者の 4 分の 3 (75%) は、予測分析が医療従事者のエクスペリエンスにもプラスの影響を与える可能性があると述べています。これは、熟練した放射線科医が世界的に不足している中で、より優れた、より迅速な診断を提供するという需要が高まる中、スタッフの維持という点で重要な利点となる可能性があります。
前向きな経験ですが、予約が必要です
アーリー アダプターとして、放射線医療のリーダーの予測分析の最初の経験は肯定的であるように見えます。4 分の 3 以上 (79%) が臨床環境でこの技術を信頼していると答え、同じ割合 (75%) が手術環境でこの技術を信頼していると述べました。他のヘルスケア リーダーと同様に、29% が、データ プライバシーとセキュリティ プロトコルの改善、および臨床アプリケーションにおけるプライバシーとセキュリティの監視の改善により、信頼がさらに高まると述べています。回答者の 3 分の 1 近く (31%) が、「内部」の透明性と、予測分析から導き出された洞察と推奨事項がどのように決定されるかについて透明性が必要であると述べました。
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