編集者注：これは最近の物語版です 楽観的な見通し ポッドキャストエピソード、」AI、ヘルスケア、製造：なぜ採用が本当の問題なのか」—シーメンスDigital Industries Software 担当副社長のBrittany NgとRad AIの最高イノベーション責任者であるDemetri Giannikopoulosの対談では、必要なデータがあれば、ヘルスケアと製造という2つの重要な分野にわたるAIの可能性について説明しています。
人工知能は実験から現実の世界へと決定的に移行しつつあり、病院と産業環境の両方で重要な仕事をする方法を変えています。放射線科から造船所まで、話題はもはやAIで何ができるかではなく、測定可能な効果をもたらすためにすでに人間の専門知識をどのように強化しているかについてです。
シーメンスDigital Industries Software Brittany NgとRad AIの最高イノベーション責任者であるDemetri Giannikopoulosとの最近のOptimistic Outlookポッドキャストインタビューで、共通のテーマが浮かび上がりました。ヘルスケアと製造イノベーションにおける産業用AIの未来は、人を置き換えることではなく、ハイリスクな環境でより良い意思決定を行えるようにすることにかかっているということです。
患者に適切な医療データを提供する
業界を問わず、AIは人間の判断力を置き換えるのではなく、強化するときに最も価値があることが証明されています。データ量が最も経験豊富な臨床医でさえも圧倒する可能性があるヘルスケアほど、これが明確な場所はありません。
Giannikopoulosはポッドキャストで、「ヘルスケアは、出てくる情報の量が圧倒的に多い分野です」と述べています。「その雑音を切り抜けるのは信じられないほど難しいかもしれません。」
医療におけるAIは、データを大規模に集約して解釈することで、臨床医が点と点をより早く結び付けるのに役立ちます。診断のミスや遅延を減らし、より正確なケア経路を導くことができます。ポッドキャストで、Giannikopoulosは、システムや専門分野を超えて断片化された情報をまとめて、患者の健康状態をより明確かつ完全に把握できるAIの能力を指摘しました。
「その核となるのは、AI。。私たちが持っている信じられないほどの量のデータを取得できます。。そして最終的には、その患者さんに利用可能な最良の情報と最良の経路をつなぐ手助けをします」と言いました。
業界の「デジタルバックボーン」を使ったイノベーション
利害関係は異なるかもしれませんが、製造と造船における根本的なシステム上の課題は、医療の課題と非常に似ています。複雑なシステム、高い安全要件、そしてあらゆる段階での精度の必要性です。
Brittany Ngがポッドキャストで述べたように、ターニングポイントは、デジタルツイン製造環境や接続された生産システムなど、強固なデジタル基盤の出現です。
「ついに私がデジタルバックボーンと呼んでいるものが手に入りました」とNg氏は言います。「AIは今、断片化されたスプレッドシートだけでなく、構造化されたコンテキストデータを扱えるようになりました。」
このデジタルバックボーンにより、AIは理論的な洞察から実行可能な推奨事項へと進むことができます。つまり、国防と経済的レジリエンスに不可欠な産業における計画の最適化、品質の向上、生産能力の強化などです。