インテリジェントシステム研究

医療機器のテクノロジー

アラン・チューリングの「模倣ゲーム」という概念は、医療業界における現在の知能システムに関する考え方の先駆けとなりました。予防保全やイノベーションへの知能システムの応用は、新たな可能性の世界を切り開きます。

この分野における知能システムの特性に対応するためのインフラ整備には、現在、他のどの業種よりも多くの投資が求められています。そのうちの36％弱が、現時点で必要とされています。

インテリジェントシステム研究

医療機器のテクノロジー

アラン・チューリングの「模倣ゲーム」という概念は、医療業界における現在の知能システムに関する考え方の先駆けとなりました。予防保全やイノベーションへの知能システムの応用は、新たな可能性の世界を切り開きます。

この分野におけるインテリジェントシステムの特性に対応したインフラ整備には、現在、他のどの業種よりも多くの投資が必要とされている。そのうちの36％弱が、現時点で必要とされています。

今やるべきこと

アクセンチュアの試算によると、2026年までにAIだけで米国の医療分野において年間1,500億ドルのコスト削減が可能になるとされています。自動化や医療機器のコネクテッドアプリケーションによって、さらにどれだけのコスト削減が可能になるか想像してみてください。共通の開発・運用プラットフォーム上でデータをほぼリアルタイムに処理し、患者と医療機関の両方に利益をもたらす機会は計り知れません。

医療技術セクターの経営幹部にとって、成功には以下の前提条件が不可欠です：

リアルタイムのコラボレーション型ワークフロー・プラットフォームの構築
フィードバックループを通じてデータを製品開発に結びつけ、知見を得る
事象の検知と解決
主要な成果に対する完全な自動化の実現

これら4つの特徴は一見無関係に見えるかもしれませんが、アプリケーション、機能、システム管理を統合し、長期的なパフォーマンスを達成するために必要な要素の組み合わせを表しています。

インテリジェントシステムの初期段階におけるこれらの特性は、インテリジェントシステムの成功に必要なすべての重要な特性の36％を占めています。これらの必須の前提条件について、18％を超えるスコアを記録しているセクターは他にありません。

「ファー・エッジ」での演算能力は、この分野におけるインテリジェントシステム機能の構築段階での成功にとって、次に重要な特性です。これは、ストレスや障害を予測・解決する能力、およびクラウド上でデバイスの体験をカスタマイズする能力と並び、今後3年から5年間にわたるニーズを包括的に満たす上で成功の核心となる3つの特性の一つです。

アラン・チューリングの「模倣ゲーム」という概念は、医療業界におけるインテリジェントシステムへの考え方の先駆けとなりました。予防医療やイノベーションへのインテリジェントシステムの応用は、極めて期待が持てるものです。

医療技術分野の経営幹部の多くは、インテリジェントシステムという概念に積極的に取り組んでいる（33％）か、あるいは実験段階にある（48％）かのいずれかです。前者のグループにおいて、コミットして成功している企業と、コミットしているものの成功していない企業との間には大きな差があります（20％対11％）。最初の5年間で達成すべき成功の2つの重要な要素は、AIとMLの活用、およびセンサーデータとアルゴリズムに基づいたアクションを実行する能力です。これらが、医療技術分野における長期的な目標の成功を牽引することになります。

インテリジェントシステムを構築するエグゼクティブにとって、本当に重要なことは何でしょうか？

インテリジェント・システムの主要な特性は13あるが、すべての特性が同等のプラスの効果をもたらすわけではない。あらゆるセクターの同業他社からは、特に65％以上がビジネスの成功を組み込みデバイスに依存している状況において、ファー・エッジが成功に不可欠であるとの声が寄せられた。

これらのスタックは、各インテリジェント・システムの特性がシステムに与える影響の大きさを表している。ブロックが大きいほど、その影響は大きい。このデータは、勢いや成功度合い、あるいは特定の業界ごとにグループ分けされた企業ごとに閲覧できる。