最近の研究では、ほとんどの高齢者が通常必要とする複雑な投薬計画の管理において、AI が大きな役割を果たす可能性を秘めていることが示唆されています。 ハーバード大学医学部の研究者らは、OpenAI プログラム ChatGPT の分析を追跡調査しました。このプログラムは、高齢者に必要最小限の薬を効果的に推奨するのに十分な機能を備えています。 したがって、そのような属性は、その使用に関連するリスクを軽減することにより、ポリファーマシーの安全性を高めることに貢献できます。
AI を活用した構築済みインフラストラクチャを提供します。
高齢者の40％以上は5種類以上の薬を処方されており、それに伴い薬物紛争のリスクは本質的に高くなっています。 その反動として、AIを利用して高齢者に不要な薬物のリストを共有し、アドバイスを提供する人もいた。 AI はほとんどの場合、余分な錠剤を削除します。 したがって、これらの発見は、高齢者にとってより安全な投薬プロトコルの遵守を補完する AI の有益な能力の概要を示しています。
医療における人工知能 (AI) の倫理的影響は、激しい議論のテーマとなっています。 研究主任のアリア・ラオ氏は、最良の結果をもたらすためには AI テクノロジーを継続的に改善する必要があると強調した。 「高齢患者の投薬管理における人工知能: Journal of Medical Systems の研究」と題されたこの記事は、AI ベースのツールが将来、より良い投薬を通じて高齢者の安全と健康を確保する鍵となる可能性があることを示しています。管理。
さまざまな臨床シナリオにおける AI
研究チームは、心臓病など異なる健康状態を持つ同じ高齢患者を対象としたさまざまな臨床シナリオでAIのパフォーマンスをテストした。 AI は心臓病が関係するシナリオではより高い警戒心を示し、多くの場合、既存の投薬リストを維持することを選択しました。 逆に、患者の日常生活障害の存在は AI の推奨に大きな影響を与えず、AI の意思決定プロセスにさらなる改善の余地があることを示唆しています。
興味深いことに、AI は、高コレステロールや高血圧などの慢性疾患の治療薬よりも鎮痛剤の除去を優先する傾向を示しました。 AI のパフォーマンスのこの側面は、患者の健康のあらゆる側面に対する包括的なケアを確保するために注意を必要とする自動化システムの潜在的なバイアスを示しています。
今後の方向性と課題
高齢者の間で複数の薬剤の使用が増えているため、医師、特に一般開業医がこれらの複雑な治療法を効果的に管理することがますます困難になっています。 この研究の上級研究員であり、ボストンのマサチューセッツ・ジェネラル・ブリガム放射線科でイノベーションと商業化の副委員長を務めるマーク・スーッチ博士は、プライマリ・ケア医が直面する負担の増大を強調した。 同氏は、AI支援による服薬管理システムの精度と信頼性を高めるためのさらなる研究を提唱した。
サッチ博士はまた、高齢化人口の医療成果を大幅に改善できる、特別に訓練された AI ツールの必要性も指摘しました。 AI テクノロジーが進歩するにつれ、医療従事者の負担を軽減するだけでなく、高齢者が受けられるケアの水準を向上させることも期待されています。
この研究の洞察は、AI が高齢者医療、特に投薬計画を最適化して健康転帰を高め、多剤併用に関連するリスクを軽減するのに大きく役立つ可能性がある有望な将来を示しています。 これらのツールの継続的な開発と改良の必要性は、医療行為に AI を統合する積極的なアプローチを示しており、高齢者へのケア提供を変革する可能性のあるイノベーションへの道を切り開きます。
