2025年のヘルステックのトップトレンド

専門家たちは、2025年に医学が変革を遂げる 1 年を期待しています。これらの変化は、診断、治療、健康管理を変革する進行中の技術革命によって推進されています。

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それでも、最良の価格と最高の利益率を維持しながら、最新かつ最も効果的な処置を提供するという課題は、医療機関のリーダーが現在抱えている最大の懸念事項です。医療ソリューションの推進にはソフトウェア開発者が重要な役割を果たすため、テクノロジーの進歩こそが彼らの悩みの答えとなるでしょう。

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この記事では、ダイロックスが主要なイノベーションと開発者の将来への貢献を探ります ヘルステック。

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1。診断と個別化治療における人工知能 (AI)。

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予測分析

迅速かつ効率的な治療を提供するためには、患者の治療成績を正確に予測することが不可欠です。従来のリスク評価手法では、患者様の状況の複雑さと動的な特徴を十分に捉えきれないことがよくあります。しかし、精度を高め、患者の治療結果を最適化する有望なチャンスは、以下の開発によってもたらされています。 AI 予測分析。

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AI 予測分析は、遺伝データ、環境データ、ライフスタイルデータから収集された膨大な量の患者データを分析して、糖尿病や心臓病のリスクがある個人を特定します。AI アルゴリズムは、このデータからパターンや相関関係を見つけることで、従来の手法よりも患者の治療成績をより正確に予測できる予測モデルを作成できます。

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アクセンチュアのレポートによると、AIを活用した予測分析は米国の医療制度を救う可能性がある 1,500億ドル 2026年までに毎年です。

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AI アシスト診断

多くの場合、早期診断が治療を成功させる鍵となります。たとえば、がんは早期に診断された方が生存率がかなり高くなります。 AIは診断の精度と速度を向上させます特にがんや神経疾患のような複雑なケースでは。

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グーグルのディープマインドが示した 90% 以上の精度 眼疾患の診断に。人工知能は心血管疾患の早期発見と予測にも使用されており、93% という心臓病分類を含め、数々の研究で驚異的な精度が示されました。こうした理由から、健康状態を改善する上での AI 主導の診断の重要性を見逃すわけにはいきません。

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さらに、バックエンドのAIアプリケーションからチャットボットやバーチャルアシスタントなどの患者向けツールへの移行により、より迅速な介入と患者体験の向上が保証されます。

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パーソナライズドトリートメント

多くの分野、特に腫瘍学では、AIは遺伝情報を含む膨大なデータセットを分析して、個々の患者に合わせて治療を調整します。

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たとえば、 テンパス データと人工知能を使用して、腫瘍学、心臓病学、うつ病の診断を含む精密医療ソリューションを作成します。Tempus の発見により、医療提供者は患者の治療をカスタマイズするプロセスをスピードアップすることができました。

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Tempus は 2024 年 6 月に公開され、ヘルスケアのリーダーやテクノロジー愛好家から大きな注目を集めています。近い将来、より多くのプレイヤーがゲームに参加することを示しています。

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2。遠隔医療とリモートモニタリング

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リモートモニタリングの AI

AIは医療提供者のあり方を再定義しています 患者をリモートで監視します。 AIを搭載したアルゴリズムは、ウェアラブルデバイスやその他のリモート監視ツールからのデータを分析して、心拍数、呼吸数、血圧などのバイタルサインを追跡できます。これらのシステムは、異常が検出されると医療提供者と患者にリアルタイムで警告を発し、タイムリーな介入を可能にします。

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たとえば、 バイオインテリセンスのバイオステッカー バイタルサインやその他の指標を継続的に監視し、心不全やCOPDなどの慢性疾患を管理するための洞察をリアルタイムで提供します。同様に、Current Health 社のリモートモニタリングプラットフォームなどのシステムの AI アルゴリズムは、再入院の予測に成功し、医療施設への負担を軽減することが実証されています。

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ウェアラブルと IoT インテグレーション

ウェアラブルと モノのインターネット (IoT) デバイス 継続的な健康モニタリングには欠かせないものになっています。Apple Watch などのデバイス、 フィットビット、および ガーミン フィットネストラッキングだけでなく、高度な健康機能も取り入れています。これらのデバイスは、血糖値の測定、睡眠パターンの監視、心房細動の検出が可能なため、患者が積極的に健康管理を行えるようになります。

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IoT 統合により、これらのデバイスの機能が以下のように強化されます。 それらをより広範な医療ネットワークに接続する。たとえば、血糖値計と血圧計を接続すると、データを医療提供者に直接送信できるため、より個別化された治療計画が可能になります。世界のウェアラブルヘルスケア機器市場は、2020年の184億ドルから2020年にかけて成長すると予想されています。 2025年までに466億ドルに達し、 このテクノロジーの採用の増加を反映しています。

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注目すべき例の 1 つは デクスコムの連続血糖モニタリング (CGM) システムは、IoTを使用して糖尿病患者にリアルタイムの血糖値を提供します。患者はこれらの測定値をケアチームと共有できるため、疾患管理の改善と合併症の軽減につながります。

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データセキュリティ:重大な懸念

遠隔医療と遠隔監視は大きく依存しているので デジタルデータ交換、 確保する 患者情報のセキュリティ 最優先事項です。 サイバーセキュリティの脅威 医療機関に重大なリスクをもたらし、 4,140万件の患者記録が破られた 2019年だけでも、米国ではそうです。

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開発者は r を実装することにより、これらのリスクを軽減する上で重要な役割を果たします。堅牢な暗号化プロトコル そして 安全な認証メカニズム。ブロックチェーン技術は患者データを保護するためのソリューションとしても登場しつつあります。

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例えば、 エストニアのeヘルスシステム ブロックチェーンを使用して、データの整合性を確保しながら、デジタル医療記録への安全なアクセスを提供します。

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医療提供者は次のような規制も遵守する必要があります ヒパー 米国では GDPR ヨーロッパでは、コンプライアンスを維持し、患者のプライバシーを保護しています。脆弱性を最小限に抑えるには、定期的なセキュリティ監査、従業員研修、AI 主導のサイバーセキュリティツールの使用が不可欠です。

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3。次世代ウェアラブル:プロアクティブな健康管理

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フィットネスを超えて:主要な健康指標のモニタリング

現代のウェアラブルは、フィットネストラッカーとしての起源を超えて、フィットネストラッカーに欠かせないツールとなっています 重要なヘルスパラメータの監視。

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などのウェアラブル デクスコムのG6連続血糖値モニター (CGM) 糖尿病患者にリアルタイムのグルコース測定値を提供します。CGMをスマートフォンやその他のデバイスと統合することで、ユーザーは血糖値を継続的に追跡できるようになり、指で刺すような検査の必要性が減ります。

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メンタルヘルスを監視するためのウェアラブル端末も開発されています。Fitbit Sense などのデバイスには、ストレスレベルを測定して追跡するセンサーが搭載されています。 皮膚電気活性 (EDA)。これらの洞察により、ユーザーはストレスの引き金を認識し、対処戦略を採用することができます。

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慢性疾患管理

ウェアラブルは変革の役割を果たしています 慢性疾患の管理 糖尿病、高血圧、心臓病とか提供することによって 継続的な監視と実用的な洞察、これらのデバイスは、患者や医療提供者が潜在的な合併症を未然に防ぐのに役立ちます。

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ウェアラブルとAIおよびIoTの統合により、糖尿病患者は血糖値の異常に関するアラートを受け取ることができます。たとえば、 アボットのフリースタイルリブレ 継続的に血糖値を監視し、コンパニオンアプリを通じて実行可能な推奨事項を提供します。

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同様に、次のようなウェアラブル アライブ・コーズ・カードディア・モバイル 心臓のリズムを監視し、次のような状態を検出します 心房細動 (心房細動) 早い。この早期発見により、重篤な合併症を予防し、入院を減らすことができます。

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AI インテグレーション

人工知能の統合 未加工データを以下のように変換することにより、ウェアラブル機器の有用性を高めます 有意義でパーソナライズされた洞察。AI アルゴリズムは傾向を分析し、異常を検出し、個々のユーザーに合わせた推奨事項を提供します。

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たとえば、 Whoopのフィットネスとヘルストラッカー AIを使用して回復指標、睡眠パターン、緊張レベルを分析し、パフォーマンスと健康を最適化するためのカスタマイズされた推奨事項をユーザーに提供します。

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ウェアラブルデータを分析することで、AIシステムは潜在的な健康危機について医療提供者にリアルタイムでアラートを送信できます。例として、UMass Memorial Healthのリモートモニタリングプログラムがあります。 心不全による30日間の再入院を 50% 削減 AIとヒューマンケアチームを使用する。

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4。ヘルスケア向けブロックチェーン

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データセキュリティとプライバシー

の最も重要なアプリケーションの一つ ブロックチェーン ヘルスケアでは データセキュリティとプライバシー の作成とともに 分散型で安全な医療記録。

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強固なデータセキュリティの重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。2021 年、米国の医療セクターでは記録的な数のデータ漏えいが発生し、影響を受けました。 4,500万人を超える個人。ブロックチェーンの暗号化と分散化により、これらのリスクが大幅に軽減されます。

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Polaris Market Researchのレポートによると、ブロックチェーンヘルスケア市場は2024年に8億3,154万米ドルと評価され、次のように成長すると予測されています。 178,91,032万米ドル 2034年までに、主にデータセキュリティの向上に対する需要に牽引されています。

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サイバー攻撃に対して脆弱な従来の集中型データベースとは異なり、ブロックチェーンは患者データを暗号化してネットワーク全体に分散させるため、不正アクセスはほぼ不可能になります。医療記録のトランザクションや更新はそれぞれ タイムスタンプ付き、暗号化済み、追加 不変の台帳、データの整合性を確保します。

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例えば、 エストニアのeヘルスシステム ブロックチェーン技術を使用して、市民のデジタル医療記録を保護しています。患者は、データ全体のセキュリティを損なうことなく、特定の医療提供者にアクセスを許可できます。

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サプライ・チェーン・マネジメント

ブロックチェーン技術も革命を起こしています 医薬品サプライチェーン 透明性とトレーサビリティを導入することで世界の医薬品市場は、次のような課題に直面しています。 偽造医薬品とサプライチェーンの非効率性。ブロックチェーンは、利害関係者が医薬品の製造から配送までの道のりを追跡できるようにすることでソリューションを提供します。

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ブロックチェーンは、サプライチェーンのすべての取引について不変の記録を作成します。たとえば、 IBMのブロックチェーン・トランスペアレント・サプライ・ソリューション 医薬品の信頼性を確保し、トレーサビリティを向上させるために製薬会社によって採用されています。各貨物はブロックチェーンに記録され、以下が提供されます。 リアルタイム更新 すべての利害関係者に。

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メディ・レジャー、 ブロックチェーンベースのプラットフォームは、製薬会社が米国の医薬品サプライチェーンセキュリティ法（DSCSA）を遵守するのをすでに支援しています。

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5。医療訓練における仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR)

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手術トレーニング用 VR

バーチャルリアリティ 医療訓練、特に外科教育において非常に貴重なツールとなっています。VRはリスクのない環境を提供することで、医療専門家が患者を危険にさらすことなく複雑な処置を行うことを可能にします。

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外科医は、制御された環境でVRシミュレーションを使用してスキルを磨くことができます。のようなプラットフォーム オッソ VR 整形外科手術から心臓手術に至るまで、さまざまな治療に対応した完全没入型トレーニングモジュールを提供します。

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VR シミュレーションは、反復的な診療とリアルタイムのフィードバックを提供することで、手術ミスを減らすのにも役立ちます。たとえば、 タッチ・サージェリーのVRプラットフォーム これにより、外科医は手術を段階的にリハーサルできるため、実際のシナリオに十分に備えることができます。 イェール大学の研究 VRで訓練を受けた外科医は 29% 高速化とエラー数の減少 従来の方法で訓練されたものと比較してください。

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患者教育のための AR

同時に、 拡張現実 患者が医療処置や病状を理解する方法に革命をもたらしていますAR は、デジタル情報を現実世界の環境に重ね合わせることで、わかりやすい視覚的な説明を提供します。

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などの AR アプリケーション アキュベイン プロジェクションベースのテクノロジーを使用して患者の皮膚に静脈の位置を表示できるため、採血や点滴の挿入のプロセスが簡単になります。これにより、患者の快適性が向上するだけでなく、処置ミスも減ります。

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ARツールは、複雑な病状について患者を教育するためにも使用されます。たとえば、次のようなプラットフォームがあります。 医療拡張現実 (MedAR) 医師が解剖学的構造と外科手術を3Dで視覚化できるようにします。これにより、患者は治療法の選択肢について情報に基づいた決定を下すことができます。

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6。AI 主導の創薬と臨床試験

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創薬

新薬発見 は伝統的に時間と費用のかかるプロセスであり、多くの場合10年以上かかり、数十億ドルの費用がかかりました。しかし、AI モデルは、有効な薬剤候補をより効率的に特定することで、これらのスケジュールとコストを大幅に削減しています。

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AI が優れているのは 広範なデータセットの処理潜在的な創薬標的を特定するためのゲノムデータ、分子構造、および臨床記録を含む。AI モデルは、潜在的な薬物が生物系とどのように相互作用するかを予測するので、広範な実験室での実験の必要性が減ります。

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たとえば、 インシリコ・メディスン AIプラットフォームを使用して特発性肺線維症の薬剤候補を発見しました わずか46日で通常、このプロセスには何年もかかります。AtomwiseのAIプラットフォームには 疾患に有望な化合物を同定 エボラ出血熱や多発性硬化症など。これらのブレークスルーは、コストを大幅に削減するAIの能力を浮き彫りにしており、AIによるコスト削減の可能性が示唆されています。 年間最大700億ドル 創薬プロセスにおいて

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臨床試験

臨床試験 医薬品開発におけるもう1つのボトルネックであり、コストが高く、物流上の課題があります。AI は、最適な患者集団を特定し、試験結果を予測することで、試験デザインを合理化します。一方、ウェアラブルと遠隔医療ソリューションにより、治験参加者の遠隔モニタリングが可能になり、頻繁な通院の必要性が減ります。

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たとえば、組み込まれた研究 関節リウマチ試験におけるウェアラブルデバイス 患者の状態を継続的に監視します。このアプローチにより、参加者の定着率が向上し、分析用の豊富なデータセットが得られました。

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7。ヘルスケアの脱炭素化

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バーチャルケアモデル

遠隔医療とバーチャルケア 環境への影響を大幅に減らしながら、医療提供を変革しています。これらのモデルは、対面での訪問の必要性を最小限に抑えることで、輸送による排出量と資源消費量を削減します。

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世界中の医療システムが遠隔医療をより大規模に採用しています。たとえば、COVIDの時代には、 米国の病院の 76% ビデオやその他のテクノロジーを使用して、離れたところにいる患者や医療従事者とつながることができます。バーチャルケアを拡張することで、医療提供者はアクセシビリティを向上させるだけでなく、物理的な医療施設のエネルギー需要を減らすことで持続可能性にも貢献しています。

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診察に加えて、遠隔患者モニタリングは脱炭素化をさらに支援します。バイタルサインや慢性疾患を追跡するデバイスがあれば、患者は頻繁に診療所や病院に行かなくても治療を受けることができます。これらのイノベーションは、インフラのエネルギー使用量を削減し、持続可能な医療行為を促進します。

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エネルギー効率の高いソフトウェア

エネルギー効率の高いソフトウェアは、医療機関の二酸化炭素排出量を削減するためのもう1つの重要なツールです。開発者は、高いパフォーマンスと信頼性を維持しながらエネルギー使用量を最適化するシステムの設計に注力しています。

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病院や診療所では、電子医療記録（EHR）、画像診断、サプライチェーンロジスティクスなどの業務管理にエネルギー効率の高いソフトウェアを採用するケースが増えています。

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例えば、エピックシステムズは 省エネ機能 同社のEHRプラットフォームでは、ピーク時以外の電力消費量を削減しています。

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8。AI と自動化による臨床医の支援

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管理タスク 多くの場合、臨床医の時間のかなりの部分を消費します。燃え尽き症候群は医療従事者にとって重大な問題であり、研究により次のようなことが示されています。 米国の医師の 42% 近く 燃え尽き症候群の症状を経験します。自動化技術はこの負担を軽減し、効率と仕事の満足度を向上させます。

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アポイントメントスケジューリング

自動システムにより、予約のスケジュールが合理化され、管理作業負荷が軽減され、患者の待ち時間が最小限に抑えられます。たとえば、 ゾクドック これにより、患者はシームレスに予約できるようになり、バックエンドシステムはスケジュールを自動的に最適化してギャップを埋め、ノーショー（無断キャンセル）を減らすことができます。

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レコード管理

AI主導の自動化により、医療記録管理が簡素化され、正確で効率的なデータ入力が可能になります。 マッキンゼーによる報告 管理業務を自動化することで米国の医療制度を救うことができると推定 1,500億ドル 毎年。

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ワークフロー最適化

AI搭載システムは、タスクに優先順位を付けてリソースを割り当てることにより、ワークフローの効率を高めます。たとえば、 アベントス「プラットフォームは患者の退院時間を予測し、病院がベッドの空き状況を管理し、過密状態を軽減するのに役立ちます。

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結論

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AI、ウェアラブル、ブロックチェーン、デジタルヘルスのイノベーションは医療を変革し、効率とパーソナライズを強化しています。医療提供を変革し、患者に力を与えるには、開発者が鍵となります。

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これらのテクノロジーを設計して実装することで、開発者は潜在能力を最大限に引き出す上で重要な役割を果たします。彼らの仕事は、臨床医に力を与えるだけでなく、ヘルスケアにおける患者中心の持続可能な未来への道を開くことにもつながります。

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