植物生化学および生理学ジャーナル
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概要

麻酔分野における人工知能とデータ分析の影響

ハリー・マクグラス

人工知能 (AI) とデータ分析は私たちの生活を認識できないほど変えるでしょう。そして、それらはインターネットやモバイル技術よりもはるかに大きな影響を与えるでしょう。私たちは今、歴史上初めて、機械知能が特定の限られた側面において人間の知能に匹敵する境界に立っています。ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方の技術の向上により、医療を含む多くの分野で人間の意思決定が AI に劣り、より不安定になっています。しかし、機械と競争するのではなく、AI を使用してより情報に基づいた意思決定を支援し、支援することが将来の医療の鍵であることは広く認められています。麻酔などの分野では、データ分析を使用して、機械学習に基づく有用な高度な臨床意思決定支援ツールを開発できます。 

データ分析と AI 技術は、効率性と正確性の点でこれまでにないレベルに医療を変革する可能性を秘めていますが、同時に不安を生み出し、専門分野の知識を機械に移転することを可能にします。しかし、麻酔などの医療のすべての分野に AI を適用しても、人間の専門家を超える改善が達成されると自動的に想定することはできません。検討されているのは「人工」知能であることが忘れられがちです。手術中の麻酔深度のモニタリングは主観的であり、患者の ASA 分類と手術の種類に依存し、測定された患者の覚醒状態に対して正確な薬剤投与を可能にします。患者の感受性は手術手順全体にわたって変化する可能性があり、薬剤の血行動態効果により安全に投与できる量が制限される場合があります。麻酔は、認知と器用さに基づく作業が多く含まれる複雑な医療分野であり、AI が経験豊富で知識豊富な医療従事者を簡単に置き換えることができると想定するのは非常に無理な期待です。技術の進歩により、ロボットは手術を含むいくつかの分野で不可欠な部分になりました。薬理学的ロボットは閉ループ システムであり、催眠、鎮痛、神経筋遮断に関して、麻酔薬の投与量を事前設定された値に正確に滴定することができます。機械ロボットは手動タスクを自動的に再現し、有望なパフォーマンスを示します。意思決定支援システムは、臨床診療を改善できます。麻酔におけるロボットの使用は、作業負荷の反復部分を排除し、麻酔科医が患者のケアに集中できるようにするという利点を示しています。現在のディープラーニング システムの主な問題は「不透明性」です。マシンは特定の入力出力マッピングを実行するようにトレーニングできますが、トレーニング ネットワークのどの部分が特定の結果の原因であるかは不明瞭な場合がよくあります。