2024年に注目すべきAIを活用したヘルスケア業界のトップ8企業

2024年に注目すべきAI活用のヘルスケア業界トップ8企業

人工知能（AI）の導入は、絶えず変化するヘルスケア産業において、診断の方法、治療の実施方法、患者のケアの監視方法を変革し、医療従事者が医学を実践する方法を根本的に変える力として浮上しています。2024年に入ると、人工知能（AI）と医療の交差点は新しい高みに拡大し、医療業界を再定義する可能性のある開発が活気づけられています。医療のAIの先駆者たち、すなわち医療業界における基準を再定義し、このダイナミックな分野におけるケアの業界標準を押し進めている優れたイノベーターが存在します。

この記事では、「2024年の医療AI分野で注目すべきトップ8企業」について詳しく掘り下げます。これらの先見的な組織は、この技術革命の最前線に立ち、AIの力を活用して、患者の結果を向上させ、業務を効率化し、膨大な医療データから前例のない洞察を引き出しています。私たちと一緒に、これらの企業が行っている最新の革新と画期的な進展を探索し、私たちが現在知っている医療の未来を形作る過程を見ていきましょう。

こちらで医療技術について詳しく知ることができます： 注目すべきトップMedTech企業。

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• 「ヌガーで科学文書処理を高める」

目次

• IBM Watson Health
• NVIDIA
• Google Health
• GE Healthcare
• Tempus
• Butterfly Network
• Path AI
• Arterys
• 結論

IBM Watson Health

IBM Watson Healthは、人工知能（AI）とデータに基づく洞察を医療分野に応用するために設立されたIBMの部門です。 2015年に設立されたIBM Watson Healthは、AIアルゴリズムに大量の患者データを提供するという約束を実現し、医療と個別の治療法を革新しました。これにより、様々な側面の医療に対応するさまざまなAIパワードソリューションを提供することで、医療AI領域での主要なプレーヤーとなりました。これらのソリューションは、医療提供者、研究者、組織がより適切な意思決定を行い、患者の結果を改善し、コストを削減するのを支援することを目指しています。

IBM Watson Healthがこのテーブルにもたらすものは、AIに基づく臨床的な意思決定支援システムです。これにより、医療関係者が病気の診断、治療オプションの特定、および患者の結果の予測を行うことができます。これは個別の医療とより効果的なケアプランに役立ちます。この部門はまた、薬剤の発見と開発にも積極的に関与しています。 AIを使用して広範なデータセットを分析し、潜在的な薬剤候補を特定することで、研究プロセスを加速し、新しい治療法を市場に迅速にもたらす可能性があります。

IBM Watson Healthは、ユーザーのニーズに常に対応するために機能を進化させつつあり、以下は最近のアップデートのいくつかです。

• まず第一に、COVID-19パンデミック中、IBM Watson Healthはデータに基づく洞察、予測分析、および臨床試験のサポートにより、医療提供者と研究者を支援するという重要な役割を果たしました。
• この部門は医療画像の能力を向上させ続けており、放射線画像、病理学のスライドなどを分析することで、より正確な診断を可能にしています。
• また、ゲノム解析においても大きな進展を遂げており、遺伝子情報に基づいた治療法を提案するためにゲノムデータの解釈に助力しています。

IBM Watson Healthが貢献してきたいくつかの注目すべき事業には、以下のものがあります：

• がん）ケアにおいて、がんセンターとコラボレーションしてAIに基づく洞察を提供し、がん治療計画についての医師の意思決定をサポートしている。
• アルツハイマー病の研究など、様々な疾患の薬剤開発を加速するイニシアティブの一環として、大規模なデータセットの分析と潜在的な薬剤の標的の特定に取り組んでいる。
• AIを活用したアプリケーションを開発し、人々が積極的な健康管理ができるように支援する患者エンゲージメントシステムに取り組んでいる。

NVIDIA

NVIDIAは、グラフィックス処理ユニット（GPUs）の専門知識で知られるグローバルテクノロジーカンパニーです。主にゲームやグラフィックスアプリケーションで認知されていますが、NVIDIAはそのGPU技術を医療産業に活用することで大きな成果を上げています。NVIDIAが医療産業における関与の基盤としているのは、パワフルなGPUとAIフレームワークを活用した先端ソリューションの開発です。これらのソリューションは、ゲノム解析、薬剤研究、医用画像など、様々なテーマに対応しています。NVIDIAは、より高速な計算能力を提供することで、医療産業におけるAIの研究と応用を加速しています。

NVIDIAのGPUは並列処理能力で有名です。医療分野では、これによりAIモデルのトレーニングが大幅に高速化され、研究者や医療専門家が複雑なデータセットを効率的に扱うことが可能になります。これはNVIDIAの医用画像処理にも関連しており、X線、MRI、CTスキャンなどの放射線画像のより速いかつより正確な解釈が可能となっています。

NVIDIAは常にセクター内での能力を向上させるために取り組んでおり、以下の特徴がその助けとなっています：

• Clara HealthはNVIDIAによる統合ヘルスケアツールのスイートであり、ゲノム解析、医療記録の自然言語処理、AI支援医療画像などを提供しています。これにより、放射線学のワークフローを合理化し、患者ケアの向上を図っています。
• RAPIDSは、NVIDIAが開発したオープンソースのデータサイエンスおよび分析プラットフォームです。これにより、医療アプリケーションのための高速データ処理と分析が可能となります。
• Onto（NVIDIAのDGXシステム）は、医療機関の特別なニーズに対応した、研究および臨床アプリケーションをサポートするために設計されたAIコンピューティングプラットフォームです。

NVIDIAは、医療専門家や研究者が困難な医療課題に取り組み、改善された患者ケアを提供するために必要な計算能力とリソースを提供することで、医療分野におけるAIの進歩に取り組んでいます。

Google Health

Google Healthは、AIとデータドリブンの技術を医療分野に応用するためにGoogleが専門に取り組む部門です。データ管理、機械学習、クラウドコンピューティングにおける豊富な経験を持つGoogleは、医療AI市場で競争力を持っています。同社は最先端のAI技術を活用して、患者ケアの向上、医学研究の促進、医療の効率化を目指しています。

Google Healthは、薬剤開発、電子健康記録（EHR）の管理、医療画像、予測分析など、さまざまなAI駆動の医療アプリケーションに焦点を当てています。データ処理とAI技術の経験を活かすことで、医療の品質と効率を変革することを目指しています。

Google Healthは、AI駆動の他の企業と比べて、大量の医療データを安全に管理する能力に優れています。クラウドインフラストラクチャは既にスケーラブルで信頼性の高いストレージソリューションを提供しています。さらに、Google Healthは協力にも長けています。Northwestern Medicine、Stanford Medicine、Mayo Clinicなど、一流の医療機関や組織との協力を通じて、AIソリューションを開発・検証し、厳格な医療基準を満たすことを確認しています。

Google Healthは定期的に新しいイニシアチブを導入し、AIを医療に活用しています。以下にいくつかの例をご紹介します。

• DeepMindはGoogle Healthの子会社で、眼科や放射線科を含む医療画像解析のためのAIアルゴリズムを開発しています。これらのアルゴリズムは、糖尿病性網膜症や乳がんなどの疾患の検出に役立ちます。
• AIによって動力付けられたEHR管理ツールは、電子健康記録の効率的かつ安全な管理を支援し、医療従事者による臨床文書作成プロセスを簡素化します。
• AIを活用したチャットボットは、ユーザーに対して健康に関連するトピックのアドバイスや情報を提供し、医療ガイダンスへのアクセスを向上させ、医療機関の負担を軽減します。

Google Healthの乳がん検出プロジェクトは、AIとデータ駆動型の技術を活用して医療を進歩させ、患者の結果を向上させ、早期の疾患検出と介入に貢献するという同社の取り組みを示しています。このプロジェクトの主な目標は、乳房撮影で乳がんを高精度で検出できるAIアルゴリズムを開発することです。医療画像の分析を自動化することで、Google Healthは医療従事者が早期の乳がんの疑いを見つけるのを支援することを目指しています。この研究は、乳がんの診断精度が非常に高いレベルに達しており、一部の場合では人間の放射線科医よりも優れた結果を出しています。

Google Healthの乳がん検出イニシアチブは、より広く利用可能で、手頃な価格で正確な乳がん検査システムに変革する可能性を秘めています。乳がんを患っている人々のケアの水準を高めることで、世界中の医療システムに貢献することができます。

GE Healthcare

GE Healthcareは、医療画像、モニタリング、診断、医療ITなどの医療技術に特化したGeneral Electric（GE）の子会社です。GE Healthcareは1800年代後半からの歴史を持ち、医療業界でリーダーとなってきました。近年、AIと機械学習を取り入れて医療ソリューションを強化しています。

GE Healthcareが医療に関して提供するものは多岐にわたります。例えば、AIを活用した遠隔患者モニタリングソリューションは、患者のバイタルサインを追跡し、医療従事者にタイムリーな警告を提供することで、予防的なケアを確保します。また、医療画像の改善においても強みを持っています。GE HealthcareはMRIやCTスキャンなどの医療画像ソリューションにAIを統合し、画像の品質を向上させ、スキャン時間を短縮し、診断の精度を高めています。

最後に、会社の業務改善に取り組んでいます。GE HealthcareのAI駆動のツールは、医療提供者がワークフローを最適化し、患者データを管理し、医療配信の効率を向上させるのを支援します。

GE Healthcareは、AI駆動のアプリケーションやサービスを開発・展開するための中心となるEdisonプラットフォームを提供しています。

GE Healthcareが使用するAIアルゴリズムは、放射線科医が医療画像の異常を認識するのを容易にします。例えば、肺腫瘍、骨折、心臓画像の異常などを見つけることができます。

AI駆動の臨床選択支援システムは、医療従事者に根拠に基づいた推奨事項を提供し、患者のケアについてより情報を持った意思決定を支援します。

GE Healthcareは、患者のケアの向上、診断の精度、医療システム全体の効果を改善することに焦点を当てており、AIを医療技術に取り入れることに対する取り組みが見受けられます。このビジネスは、医療の変化する課題に適応し、AIを活用することで患者の結果を改善するお手伝いをしています。

Tempus

Tempusは、AIとデータ駆動の手法を活用して医療を変革する技術企業です。精密医療の先駆者であるTempusは、Eric LefkofskyとBrad Keywellによって2015年に設立され、大きく成長しました。同社の目標は、医療従事者に先進的なリソースと知識を提供することで、がん治療を向上させることです。

テンパスが業界に提供する多くの素晴らしい機能には、他社との差別化を可能にするいくつかの特徴があります：

• テンパスが電子健康記録（EHR）、画像データ、ゲノム情報、リアルワールドデータを含む広範な臨床および分子データを集約・統合する能力は、医療業界にとって重要です。この包括的なアプローチにより、より全体的な患者の健康理解が可能となります。
• ゲノムシーケンスを実施することで、テンパスはがん患者の遺伝的変異や変化を見つけることができます。このデータを活用して治療方針をカスタマイズし、臨床試験の機会を見つけることができます。
• テンパスはAIを使用して医療関係者の臨床的な意思決定を支援しています。患者の分子プロファイルと医療経歴に基づいて、治療の提案、試験のマッチング、将来的な治療選択に関する洞察を行います。

テンパスは、企業が医療に与える影響を示すいくつかの知名度の高いイニシアチブに取り組んできました。例えば、がんセンターや医療機関との提携、ノースカロライナ大学（UNC）などと協力して包括的なゲノムデータベースを構築しています。これらのデータベースはがん患者の傾向、バイオマーカー、治療法の候補を特定するために使用されます。テンパスのAI駆動型プラットフォームは、関連する臨床試験に参加するがん患者をマッチングし、適切で潜在的に命を救う治療法を見つける可能性を高めます。

バタフライネットワーク

革新的な医療技術企業であるバタフライネットワークは、AIと医療画像の融合において大きな進歩を達成しています。バタフライネットワークは、2011年にドクター・ジョナサン・ロスバーグによって設立され、バタフライiQとして知られるユニークな携帯型超音波装置を開発しました。AI駆動のソフトウェアとコンパクトなポケットサイズの超音波装置を利用することで、医療関係者はさまざまな医療目的で高品質な超音波検査を行うことができます。AIアルゴリズムをプラットフォームに統合することで、バタフライネットワークはリアルタイムの画像解釈を可能にし、医療提供者の診断能力を向上させます。画像の収集、解釈、分析がAI技術によって容易になります。

バタフライiQ超音波装置は、その革新的なデザインと携帯性で注目されています。従来の大型超音波装置をコンパクトな手持ち型のスマートフォン連携デバイスで置き換え、優れた画像品質を提供します。バタフライiQは、心臓病学、産婦人科学、緊急医療、一次医療など、さまざまな医療専門分野で使用することができるため、非常に多目的です。その適応性により、さまざまな医療現場で貴重なツールとなります。バタフライiQの携帯性と使いやすさは、遠隔医療のアプリケーションにぴったりです。医療提供者は遠隔超音波検査を行い、リアルタイムで専門医と相談できます。

バタフライネットワークは、以下に示すいくつかのプロジェクトに関与しており、医療への影響を示しています：

• バタフライネットワークの技術により、慢性疾患の遠隔患者モニタリングが可能になりました。患者は自宅で超音波検査を行い、医療提供者は遠隔で健康状態を評価することで、患者ケアを向上させ、対面訪問の必要性を減らすことができます。
• 同社は、医学研究イニシアチブにおいて学術機関や医療専門家と連携し、AIを支援した超音波検査による早期疾患検出や治療効果の評価に取り組んでいます。
• バタフライネットワークは、お手軽で安価な超音波技術を資源に乏しい地域の医療関係者に提供するグローバルヘルスプロジェクトに積極的に参画しています。これは、母体保健や限られたリソースのある環境でのポイントオブケア診断にとって特に有益です。

バタフライネットワークの目標は、高品質な医療画像を携帯可能でアクセス可能かつAI強化することで、医療提供の方法を革新することです。最先端の超音波技術へのアクセスを民主化することで、バタフライネットワークは世界中の医療従事者が患者の結果を向上させ、診断医学の限界に挑戦できるようにしています。

Path AI

Path AIは、病理学と診断サービスを向上させるためにAIを活用する先進的な医療技術企業です。2016年に設立された同社は、AI駆動の画像解析を活用して病理学の業務を自動化し、病気の診断精度を向上させることを意図しています。Path AIが開発した技術により、病理学者はより正確かつ迅速に患者の診断を行うことができます。結果として、患者ケアが向上します。

今回は、Path AIの主な強みについて紹介します。Path AIは、病理学的な検体のAI駆動画像解析を専門としています。そのディープラーニングアルゴリズムは、膨大な数の医療画像を分析し、病理学者が高い精度で病気を検出し診断するのを支援します。Path AIはAIアルゴリズムに品質管理の手法も組み込んでおり、診断結果が正確かつ信頼性があることを保証しています。この品質への取り組みにより、医療専門家はAIを支援とした病理学に対して信頼を寄せています。

以下は、Path AIが医療業界を改善するために開発し続けている新機能です：

• 会社は常にAIアルゴリズムを改良し、病理学画像解析の正確性と速度を向上させています。これには微細な異常の検出や病気の進行の予測分析も含まれます。
• Path AIは既存の病理検査情報システム（LIS）や電子健康記録（EHR）システムとのシームレスな統合を目指しています。これにより、病理結果が医療提供者にすぐに利用できるようになります。
• このプラットフォームはテレパソロジーを提供し、未開地域の医療施設と遠隔で協力できるようにします。

Arterys

Arterysは、AIを医療画像に応用する先進的なヘルスケアテクノロジー企業です。2011年に設立され、本社はカリフォルニア州サンフランシスコにあります。Arterysは、クラウドベースのAIアルゴリズムを活用した革新的な医療画像解析手法で大きな評価を得ています。これにより、医療専門家が様々な病気の診断と治療をサポートすることができます。

Arterysは医療画像領域でAI革命の最前線に立っており、そのプラットフォームは放射線科医、心臓病医、他の医療専門家がより効率的かつ正確に医療画像を分析できるようにする高度なクラウドベースのソリューションを提供しています。Arterysは心臓血管画像、がん学、神経学などの重要な領域に焦点を当てています。ArterysのクラウドベースのプラットフォームはAIの力を活用し、医療専門家にリアルタイムのAI駆動の洞察を提供します。これにより、診断の精度と速度が向上します。

ここでは、Arterysの最新の機能と能力のいくつかを紹介します：

• Cardio AIは心臓画像のAIソリューションを提供し、心臓疾患の検出と心臓機能の量的評価を支援します。
• 同社のAIアルゴリズムはがん学の画像解析を支援し、腫瘍の識別と治療効果の評価をサポートします。
• Neuro AIは神経画像のAIツールを提供し、神経疾患の診断と治療をサポートします。

総じて、医療画像に重点を置いたArterysは、AIと医療の融合において重要な役割を果たしています。最先端のアルゴリズムとクラウドベースのソリューションにより、様々な医療分野での診断と治療が効果的かつ正確に行われる可能性があります。

まとめ

2024年は、医療部門におけるAIの開発において重要な転機となる見込みです。AIと医療の融合により、診断、治療、患者ケアの方法が大きく変わるでしょう。

本記事で紹介した8つの先進的な企業はこの技術革新の最前線におり、将来の医療提供方法に影響を与える存在です。

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