ヘルスケアにおけるAIの活用によるデータ統合

写真のキャプション — AI時代において、統合データセンターの構築は医療業界の持続的かつ効果的な発展の前提条件です。

分散データは医療システムの最適化を妨げる

今日のヘルスケア業界の「ボトルネック」の 1 つは、断片化されたデータです。分離されたデータコンポーネントには、電子カルテ、ナースコールシステム、ベッドの状態、運用データ（医薬品および医療用品の倉庫、シフト、患者サービス管理システム、ビル管理システムなど）、IoT センサーからのデータなどが含まれます。

これらのデータは、互いに同期されていない別々のシステムに保存されることが多く、病院が膨大な量のデータを保有しているにもかかわらず、その価値を最大限に活用することが不可能になっています。その結果、ベッド管理、薬剤在庫、看護依頼処理などの業務プロセスが重複し、非効率になります。医療従事者は、さまざまなプラットフォームでデータを検索したり更新したりするのに時間を費やす必要があります。

医療レベルでは、リアルタイムの最新データが不足すると、処方、治療、病状の監視において潜在的なエラーが発生する可能性があります。健康リスクの早期警告が間に合わず、医療対応が消極的になった。患者にとっても、異なる診療科で何度も情報を申告しなければならない場合、診察や治療が煩雑なものになります。

データの統合が失敗すると、病院にコストと人的資源の負担も生じます。手動操作ではより多くの人手が必要となり、それに見合った価値は提供されずに運用コストが増加します。さらに、医療施設では、包括的な分析機能と貴重な洞察を引き出す集中型データソースが不足しているため、内部効率を改善し、サービス品質を高める機会を逃す可能性があります。

AI – 統合医療データエコシステムへのソリューション

人工知能（AI）の急速な発展は、ヘルスケアや医療を含む多くの分野に無限の可能性をもたらしました。

AI は、データを収集、リンク、分析する機能により、さまざまなシステムからすべてのデータを統合されたデータセンターに集めることができます。そこから、AI モデルをトレーニングして、行動を分析し、プロセスを最適化し、医療従事者に早期警告を提供できるようになります。

このアプローチは、医療施設が「受動的な管理」モデルから「能動的な管理」モデルに移行するのに役立ちます。たとえば、AI は治療データを通じて退院間近の患者を識別し、一連の関連タスクを直ちに開始できます。退院書類の準備、患者を自宅へ搬送するための輸送システムへの通知、室内清掃チームの調整、調剤部門への処方箋の送信、空床の更新、退院後治療のスケジュール設定などです。これらはすべてシームレスに実行され、待ち時間を短縮し、リソースを最適化します。

エネルギー管理と自動化のデジタル変革における世界的リーダーであるシュナイダーエレクトリックは、世界中の多くの病院にこのようなソリューションを導入しています。

約 140 万人の患者を抱えるリール大学病院 (フランス) では、シュナイダーエレクトリックの EcoStruxure Power Monitoring Expert プラットフォームが全体的なエネルギー消費量の正確な評価と、メンテナンス戦略の予測に役立っています。特に、24時間365日の電力供給が保証され、エネルギー消費量が15％削減されるため、エネルギーコストが削減されます。

一方、ペンシルバニア大学病院（米国）のパビリオンでは、シュナイダーエレクトリックの統合ビルディングソリューションにより、患者が自動技術を通じて照明、温度、カーテンを自分で調整できるようになりました。これにより、看護師の負担が軽減されるとともに、患者の体験も向上します。

シュナイダーエレクトリックが追求するソリューションの中核価値は、情報技術 (IT) と運用技術 (OT) の連携にあります。医療記録から技術システムまでのデータ層間の同期は、現代の医療エコシステムで AI が真に効果を発揮するための基盤です。

AI時代において、統合データセンターの構築は、医療業界が持続的、効率的、柔軟に発展し、患者により良いサービスを提供するための前提条件と考えられています。これが未来の病院モデルです。

出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/ung-dung-ai-trong-co-so-y-te-de-hop-nhat-du-lieu/20250526084413436