病院のワークフロー簡素化や病気の早期発見に貢献、医療を変える機械学習の実力

　従来の医療現場では、大量に押し寄せる外来患者に対してスタッフが足りず、待ち時間が慢性的に長時間化するなど、多くの課題を抱えていた。しかし、患者記録のデジタル化とクラウド活用によりデータプールを作成し、そこに分析ツールや機械学習を適用することで、さまざまな変化が生まれつつある。

　例えば、履歴データを利用して数日前に患者数を予測し、それに応じてERにスタッフを配置したり、数百万件の過去の記録を基に進行中の塞栓症を正確に特定したりといった事例は、既に報告されている。実際に、米国のある医療センターでは、CT画像に機械学習を適用することで、救急部門で費やされる時間を59分短縮するなど、多くの効果を得ているという。
　
　本コンテンツでは、AWS（Amazon Web Services）の機械学習ツールを活用し、患者と医療スタッフ双方に有益な結果を生み出す仕組みを開発している3社の事例を基に、その実力を紹介する。病院内のワークフローを簡素化し、診断プロセスも強化するテクノロジーにより、医療の現場がどう変わるのか、ぜひ確認してほしい。