市場調査レポート
商品コード
1322960
医療相互運用性:技術革新と成長機会Healthcare Interoperability: Technology Innovation and Growth Opportunities |
医療相互運用性:技術革新と成長機会 |
出版日: 2023年07月31日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 46 Pages
納期: 即日から翌営業日
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AIベースのAPIイノベーションによる、医療データの管理・分析の改善
医療相互運用性とは、異なる医療システムやアプリケーションが患者の健康データをシームレスに交換・利用できることであり、高度で正確な個別化医療には不可欠です。データの相互運用性は、高度で、正確で、個別化された医療にとって極めて重要です。しかし、医療データの複雑な性質と、異なる医療組織間で使用される多数のシステムと標準のために、相互運用性の実現は大きな課題でした。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の出現により、AIベースのAPIを活用することで、異なるシステムや組織間での医療データの交換と利用を促進し、相互運用性を実現することができます。
今回のFrost & Sullivanの調査では、自然言語処理 (NLP)、生成AI、会話型AIなど、医療の相互運用性を実現する主な技術的進歩について調査しています。これらのアプリケーションは、非構造化医療情報をFHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) やHL7 (Health Level Seven) 標準に準拠した構造化デジタルテキストに変換します。この構造化データは複数の医療システムで解釈され、一般的に使用されている電子カルテ (EHR) にシームレスに統合することができます。これらのテクノロジーは、安全で効率的なデータ共有、同意管理、分析を容易にし、最終的には医療の転帰を改善します。
この研究はまた、相互運用性イニシアチブを推進する上でのパートナーシップと協力の重要性を強調しています。また、データプライバシー、セキュリティ、法規制の遵守など、相互運用性ソリューションを導入する際の課題や留意点についても論じています。
さらに、業界動向や新たな成長機会を分析することで、医療相互運用性における成長とイノベーションの可能性について洞察しています。医療機関、技術プロバイダー、政策立案者が相互運用性の力を活用することで、医療提供の変革、患者ケアの強化、データ主導の意思決定を可能にすることを目的としています。
AI-based API Innovation is Improving Healthcare Data Management and Analysis.
Healthcare interoperability, the ability of different healthcare systems and applications to seamlessly exchange and use patient health data, is critical to advanced, precise, and personalized healthcare. Data interoperability is crucial to advanced, precise, and personalized healthcare; however, achieving interoperability has been a significant challenge due to the complex nature of healthcare data and the multitude of systems and standards used across different healthcare organizations. With the emergence of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies, AI-based APIs can be leveraged to enable interoperability by facilitating the exchange and use of healthcare data between different systems and organizations.
This Frost & Sullivan study explores key technological advancements that enable healthcare interoperability, including Natural Language Processing (NLP), Generative AI, and Conversational AI. These applications convert unstructured medical information into structured digital text that adheres to Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) and Health Level Seven (HL7) standards. This structured data can be interpreted by multiple health systems and seamlessly integrated into commonly used electronic health records (EHRs). These technologies facilitate secure and efficient data sharing, consent management, and analysis, ultimately improving healthcare outcomes.
The study also highlights the importance of partnerships and collaborations in driving interoperability initiatives. It discusses the challenges and considerations of implementing interoperability solutions, such as data privacy, security, and regulatory compliance.
In addition, the study provides insight into the potential for growth and innovation in healthcare interoperability by analyzing industry trends and emerging growth opportunities. It aims to guide healthcare organizations, technology providers, and policymakers in harnessing the power of interoperability to transform healthcare delivery, enhance patient care, and enable data-driven decision-making.