How AI and Blockchain Impact Big Data Analytics in the Healthcare Industry

大量の情報がすべてのもののデジタル化を通じて提供されることをビッグデータと呼びます。さまざまな情報源から情報を収集し、それを分析することで、医療分野に革命的な変化をもたらす技術です。健康分析は、コスト削減、患者の結果向上、予防可能な疾患の検出と回避方法の提案、そしてそれによって生活の質を向上させる力を持っています。これにより、治療戦略の向上がもたらされ、平均寿命が延びることが期待されます。

豊富な臨床データとデータ解析の方法が、これを可能にしています。データの統計的および数量的な分析は、予測的および説明的なモデルを開発するのに役立ちます。これにより、根拠に基づく意思決定が可能となり、単なる仮定に基づく治療ではなくなります。

興味深いことに、データ分析には3つの段階があり、すべての分野に適用されます。それらは、記述的分析、予測分析、および指示的分析です。この記事では、これらの3つの段階を詳細に説明し、それがAIとブロックチェーンと結び付けられて患者のためにどのように健康を向上させるのかを調査します。

記述的分析：

記述的分析は、何が起こったかについてです。それは、収集されたデータの記述に関するものです。例えば、昨年何人の患者が交通事故の被害者として病院に収容されたか、事故で何人の死亡者が出たか、何人が感染症にかかったかなどです。

記述的な分析を通じて、イベントに基づいてデータを測定し、それを理解可能な形式に変換することができます。これにより、さまざまな形式のデータがさまざまな情報源から変換され、結論にたどり着くのに役立つ洞察力に変換されます。

これは基本的なレポーティングの形式であり、すでに起こったイベントについて話します。例えば、毎年どれだけの人々が糖尿病に苦しんでおり、それを抱えているのか、ベンチマークの結果はどうか、糖尿病のケアの他の側面などです。これは基本的なものですが、データの報告能力はまだ多くの組織の手に負えていません。このデータはさまざまな抽出方法を通じて分解されなければならず、それが組織のインフラコストに追加される可能性があります。しかし、このデータを抽出する適切な方法がない限り、それは永遠に無限の形式で凍結されたままになる可能性があります。これはデータを使用するための最初のステップであり、医療施設はビッグデータ分析のこの最初のステップを活用する必要があります。

予測分析：

予測分析は予測に関するものです — 何が起こる可能性があるか。データは利用可能であり、今後何が起こるか？データが手元にあるというのはいいですが、それをどのように活用するかはどうですか？これは医療分野が直面する課題です — データは手元にあるので、それをどのように活用するかを考える必要があります。実際には、ほとんどの医療提供者は第二段階である予測分析の段階に達していないと言えるでしょう。

彼らはこのデータを使用してコスト削減を図り、流行を防ぐための重要な結論を出し、慢性疾患を制御するための手順は何か、制御する必要がある不良事象を回避する方法は何かなどを考える必要があります。大量のデータが手元にあるだけでゲームの始まりであり、それを有意義なパターンに変換できる能力が必要です。例えば、心臓発作で再入院した人々のリストがある場合、その人々の薬物、ライフスタイル、その他の要因を分析し、新たに入院した心臓発作患者も再発する可能性を予測することができるかもしれません。予測分析を通じて、将来起こりうることを観察し、臨床的にサポートする意思決定を行うことができます。

病院で見られる電子健康記録（EHR）は単なる始まりに過ぎません。EHRだけでは十分ではありません。例えば、患者のバイタルサインに関する最新情報を臨床医に提供する統合された医療機器があれば、以前の出来事の再発を防ぐのに大いに役立ちます。また、病院は患者の状態の重要な警告や警報を生成する臨床支援システムを導入することもできます。

ただし、これらの警報は日々の臨床家の業務に影響を与えないようにする必要があり、患者の状態に関する正確な診断に役立つものでなければなりません。多くの医療提供者が予測分析に貢献するインフラを確保しようと努力しており、予測分析によってもたらされる約束を実現する障壁を乗り越えようと努力しています。

指示的分析：

これは医療ビッグデータ分析の最後の段階です。過去の段階では、データの収集、そのデータからの洞察の抽出、そして提示されたデータに基づいた予測の作成について学びました。最後の段階では、単に何が起こるかを予測するだけでなく、行動を起こす能力に焦点が当てられます。例えば、ある地域で突然異常な感染症の症例で人々が病院に入院し始めたとします。予測分析を通じて、導入されたソフトウェアシステムは、異なる病院から収集されたデータからこの異常を警告するだけでなく、潜在的な被害者（同じ感染症にかかる可能性が高い人々）をマークし、感染症の拡散を防ぐための対策を提案するでしょう。

これにより、指示的分析は単に将来起こることを予測するだけでなく、医療機関に対して回避策を提案し、最適な方法を提案するのに役立ちます。これには、医療機関は最新の統合データ分析システムを持つ必要があります。ただし、残念なことに、ほんの一握りの医療機関しか大規模なスケールでこれを実現することができません。

ただし、指示的分析の重要性は、これが医療の未来であり、Internet of Things（IoT）の助けを借りて、意思決定能力が大きく前進していることです。IoTはアルゴリズムをまったく異なる方法で見ることを可能にし、アルゴリズムを制御する方法も大きく変化しました。食料品店で消費者が何かを選ぶことから重要な株式市場の決定をすることまで、変化は革命的でした。したがって、それが医療業界にどのように影響を与えるかを想像してみてください。

指示的分析は、従来の診断と治療の方法を変える可能性があります。それは患者ケアに対するまったく異なるアプローチをもたらすことができます。

人工知能と医療ビッグデータ分析

人工知能（AI）は、周囲の環境を認識し、特定の目標を達成するのに役立つデータ分析を行う機械に変換できるアプローチです。AIを通じて、データが収集され、それを活用してインテリジェントな解決策が提供されます。AIの応用範囲は広範で、特に医療、金融、経済、エネルギー消費などで重要です。

医療分野における人工知能は、パターンを識別して重要な決定を下すのに役立ちます。リアルタイムの洞察を活用して、より効率的な運用や患者のライフスタイルと健康に関する洞察を提供するのにも役立ちます。さらに、高度に複雑な意思決定を行うためにアルゴリズムを分析することによって、戦略的な意思決定を支援します。したがって、命に関わる病気を患った患者が病院に入院する際、コンピュータが診断を実行し、治療法の可能な形態、入院期間さえも提案するのです。コンピュータは大量のデータを分析し、Googleの膨大なコンピューティングリソースを活用して正確な診断を行います。

マイクロソフトが開発したAI技術「Hanover」は、医療分野のデータマイニングに人工超知能を使用しています。この技術を通じて、デバイスは医療研究論文を記憶してさまざまな患者のための可能な治療法を見つけることができます。これにより、患者の個人情報をその医療履歴を通じて分析し、医療研究論文からの情報と照らし合わせて効果的な治療法を提案することが可能です。

ブロックチェーンと医療ビッグデータ分析

ブロックチェーンは、不変なデジタル記録データがブロックとしてパッケージ化された分散型台帳または分散台帳の一種です。ブロックチェーンに記録されたデータは、単一の権限に依存するのではなく、複数のリソースの同時動作に依存しています。これらのリソースはコミュニティの参加メンバーであり、それぞれが独自の台帳コピーを持っています。

個々の有用な情報を共有し、最新の情報を選択します。正当な取引が記録されると、そのブロックチェーン上に永久のタイムスタンプが付与されます。このタイムスタンプは変更または変更できません。他の中央集権的なテクノロジーを調査すると、ブロックチェーン技術は安全で透明で迅速であることがわかります。これは重要な要素です。医療分野では、正確さと透明性が重要な特徴です。

ブロックチェーンの最も直接的な適用は、主に臨床試験の分野で行われています。これは、エラーのある記録主導の方法から、柔軟で信頼性のあるプロセスに移行するものです。この技術はあらゆる場所で存在感を示しており、AIベースの診断、相互運用性、ビッグデータ分析、データセキュリティ、データ共有、患者エンゲージメント、健康情報交換（HIE）、偽薬対策、R&D診断など、あらゆる場面で活用されています。

ブロックチェーンの主要な要素は3つあります。それらは分散ネットワーク、共有台帳、およびデジタルトランザクションです。分散ネットワークでは、データ構造が多数のノードに分散している可能性があり、それらは任意の場所や地域に存在するかもしれません。

共有台帳は一貫したコンポーネントであり、ノードアプリケーションが実行されている場合、対応する台帳内の生態系の内容を確認できます。審査はその特定の生態系の規則に従います。暗号技術はブロックチェーンで重要な役割を果たしています。これが無数のトランザクションのセキュリティ、データの妥当性と永続性を提供するものです。

トランザクションの分散台帳としてのブロックチェーンの特徴を示すために、ブロックが互いにリンクしていることがあります。したがって、この技術はデジタルトランザクションの未来であると言えるでしょう。患者に関する詳細な情報とその健康状態は、さまざまなシステムと共有され、さらなる研究やターゲットのマーケティングに役立つでしょう。

例えば、稀な病気の治療法を見つけるために新たな病気の振る舞いを研究する場合を考えてみましょう。ブロックチェーンを使用すると、異なる研究機関でデータが共有され、その病気の治療法を見つけるために協力することができます。患者のプライバシーやその他の詳細は保護されます。

人工知能、ブロックチェーン、ビッグデータ分析の医療分野での応用

医療分野におけるビッグデータ分析の影響は驚くべきものです。データの量は、患者の歴史、EHR、臨床試験などの形式で存在し、そのパターンを引き出すことは医療分野に革命をもたらすでしょう。

人工知能とブロックチェーンの組み合わせは、信頼性のあるデータ分析とデータ共有の新しい方法を提供します。例えば、ブロックチェーンを使用して患者の個人情報を保護し、同時に医療データを共有する仕組みを構築することが可能です。

さらに、AIはビッグデータからパターンを引き出し、疾患の早期検出、治療法の最適化、予防策の提案などに活用できます。たとえば、癌の早期診断は生死に関わる重要な問題ですが、AIは画像診断や遺伝子データの解析を通じて早期段階での発見を支援します。

将来的には、患者の健康データがブロックチェーン上で安全に管理され、医療プロフェッショナルが必要な情報にアクセスできるようになることが期待されます。治療法の提案、医療プロトコルの最適化、患者の個別化されたケアなどがAIとブロックチェーンの統合によって実現される可能性があります。

しかしながら、これらの技術を導入する際にはいくつかの課題が考慮される必要があります。プライバシーとセキュリティの問題、倫理的な懸念、データの品質と正確性の保証などが挙げられます。それでも、これらの技術が提供する可能性は非常に魅力的であり、医療の進歩に貢献することでしょう。

総じて、ビッグデータ分析、人工知能、ブロックチェーンの統合は、医療の未来を変える可能性を秘めています。この組み合わせは、効率的で個別に適応したケアを提供し、疾患の早期検出と予防、患者のエンゲージメントの向上、医療データのセキュリティの強化などに貢献するでしょう。

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