色々なIOTの活用事例

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初期診断はIoTにお任せ!?

質の高い医療のためには適切な初期診断が必要です。
初期診断が間違っていると、正しい治療ができないために症状が抑えられなかったり、最悪の場合には悪化させてしまいます。
それゆえ、適切な初期診断をするためには、優秀な医師が初期診断に時間をかけられることが必要でした。

しかし、優秀な医師は多忙なもので、これまで「適切な初期診断」は理想論に過ぎませんでした。
こうしたジレンマを突破できるかもしれないと考えられているのが、IoTです。

人工知能(AI)が豊富なデータに基づいて初期診断を担当することによって、患者を適切な治療に振り分けることが可能になるかもしれません。
さらには、パソコンやスマホで患者自身が手軽に初期診断を行う可能性も広がってきています。
今回の記事では、IoTが初期診断を行うメリットとそのメカニズムについて解説します。

IoTで医療コストを劇的にカット?

人口の高齢化に伴い、現代日本では医療費が膨らむばかりです。厚生労働省の調査によると、平成27年度は13年連続で過去最高を更新し、はじめて40兆円を突破しました。

参考:「平成27年度 医療費の動向」について

そこで、IoTを利用して初期診断を患者自身が行うとともに質を高めることで、実際に医者を訪れる人の数を減らすプランが存在します。
適切な初期診断は、深刻な病気のリスクを減らします。
IoTによって電子カルテや生体データなど膨大な医療データを初期診断に活用できれば、医者の負担を増やすことなく初期診断の質を高めることができるかもしれないと期待されているのです。

自分の生体データ登録で手軽に病状判断が可能に

そのための具体的な方法の一つが、自分の症状を自分で診察して情報を登録し、病歴データを組み合わせることで必要な対処法を診断することです。
普段から血圧や心拍数、体温などを計測するデバイスを身につけ、症状が出たときには診断キットで情報をクラウド上へ登録すれば、健康な状態との違いを自分で認識し、必要な処置(病院へ行く、安静にするなど)を判断できるようになる可能性があります。

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さらに、病院へ行くとしても、ただ症状を自分の口から説明するだけではなく、過去の自分の生体データを医者に提示することができるようになります。
医者にとって初期診断の参考になることでしょう。

クラウドデータとの照合で人工知能(AI)が初期診断 初期診断を人工知能が担当することで、軽微な症状の患者が病院を訪れる頻度を減らし、医療費抑制につなげられる可能性があります。
医療技術の進展によって、遺伝レベルで病気のかかりやすさや体質などが明らかにされています。 こうした病気・体質データがクラウドのデータベース上に蓄積され、人工知能がそれを活用できるまでにIoT=端末とデータベースのネットワークが広がれば、医者ではなく人工知能が初期診断を担当する世の中が到来するかもしれません。
はっきりした病気になってから医療機関を受診するのではなく、普段から生体データを登録・蓄積して、病気・体質データと照合することで、ちょっとした異常であっても機械的に検知することができます。 医者は重篤な患者だけを担当し、軽微な患者は人工知能が担当するという棲み分けができれば、医師不足や医療費の増加などといった医療システムの課題を緩和することにつながります。

遠隔地にいる医師が診断

自分の生体データをクラウド上にアップロードすることで、直接相対することのない医師であっても診察が可能になります。こうした医師が初期診断を行い、場合によっては総合病院の受診を推奨することもできます。個人情報に配慮する必要はありますが、電子カルテのデータをクラウド上に蓄積することができれば、初期診断を担当する「かかりつけ医」を必ずしも近所に持つ必要はなくなります。
遠隔地にいる医師の初期診断を受けられるようになれば、無医村や過疎などの課題を抱える地方の山村でも、都会と変わらない質の医療を実現できる可能性があります。

まとめ

IoTの可能性は計り知れず、医療の領域では予防や初期診断といった分野に可能性が見出されています。人間の健康と病気に基づく膨大なデータがIoTによってあらゆるデバイスの間でやり取りされるとともに、それらを活用して適切な初期診断を行うのです。<> これが実現できれば、患者の健康と経済面に大きなメリットをもたらすだけではなく、医者の負担を軽減することにもつながります。社会的には、医療費抑制という大きな課題を解決する鍵になる可能性があります。

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