フロスト&サリバン、ヘルスケアにおける生成 AI の活用と精密医療による心臓代謝の健康の改善に関する重要な機会と洞察を公表
2024年10月22日、フロスト&サリバンは、ヘルスケアにおける生成 AI の活用と精密医療による心臓代謝の健康の改善に関する重要な機会と洞察を公表した。
急速に進化する今日の医療環境において、2 つの強力な力が、健康状態の診断、治療、管理の方法を変えつつあります。それは、生成型人工知能 (GenAI) と心臓代謝の健康のための精密医療です。GenAI は、業務効率、財務ワークフロー、臨床結果に革命をもたらすと期待されており、心臓代謝治療の進歩は、患者中心の個別ケアへの道を開きます。しかし、これらのイノベーションには、データ プライバシーの懸念やカスタマイズされた治療オプションの必要性など、課題が伴います。この記事では、両方のトピックの機会と戦略的必須事項を検討し、これらが連携して医療に前向きな変化をもたらす方法を明らかにします。
ジェネレーティブ AI : 医療業務の変革
GenAI の将来性
特に ChatGPT-4 のような進歩を受けて、Generative AI は医療ビジネス活動を変革する大きな可能性を秘めています。運用、臨床、財務プロセスを合理化することで、GenAI は医療提供者と支払者が患者体験の向上、集団の健康の改善、コストの削減、健康の公平性の推進という 5 つの目標を達成できるようにします。ただし、GenAI の導入には注目すべき懸念が伴います。
実装のための戦略的必須事項
GenAI の力を安全に活用するために、いくつかの戦略的必須事項が浮上しています。
• ユースケースの拡大: GenAI のアプリケーションが拡大するにつれて、関係者が革新を起こすためのより安全な環境が必要になります。まずは、よりシンプルなドキュメントと知識管理から始めて、支払者とプロバイダーの医療バリュー チェーン全体にその影響を拡大します。
• 新しいビジネス モデル: 人間の創造性と機械知能の統合により、医療ソリューションの開発方法が再定義され、組織が従業員を強化するテクノロジーに適応するにつれて、人間が監督する自律プロセスの使用が増える可能性があります。
• サイバー セキュリティの懸念: 高度なサイバー脅威の増加に伴い、医療組織は堅牢なサイバー セキュリティ ソリューションに積極的に投資する必要があります。サイバー攻撃のコストは 2030 年までに 90 兆ドルに達すると予測されており、医療提供者が GenAI 機能を活用しながら機密情報を保護する必要性が強調されています。
• ユースケースの拡大: GenAI のアプリケーションが拡大するにつれて、関係者が革新を起こすためのより安全な環境が必要になります。まずは、よりシンプルなドキュメントと知識管理から始めて、支払者とプロバイダーの医療バリュー チェーン全体にその影響を拡大します。
• 新しいビジネス モデル: 人間の創造性と機械知能の統合により、医療ソリューションの開発方法が再定義され、組織が従業員を強化するテクノロジーに適応するにつれて、人間が監督する自律プロセスの使用が増える可能性があります。
• サイバー セキュリティの懸念: 高度なサイバー脅威の増加に伴い、医療組織は堅牢なサイバー セキュリティ ソリューションに積極的に投資する必要があります。サイバー攻撃のコストは 2030 年までに 90 兆ドルに達すると予測されており、医療提供者が GenAI 機能を活用しながら機密情報を保護する必要性が強調されています。
成長の原動力と課題
医療における GenAI への関心を高めている要因には、次のようなものがあります。
• 医療消費者主義の高まりと価値ベースのケア モデルへの移行。
• 臨床、運用、管理の各領域にわたる世界的な労働力不足。
• データ接続と分析の改善の必要性。
ただし、その可能性を最大限に引き出すには、高い責任、ガバナンスのギャップ、既存のワークフローへの GenAI の統合の複雑さなどの課題に対処する必要があります。
• 医療消費者主義の高まりと価値ベースのケア モデルへの移行。
• 臨床、運用、管理の各領域にわたる世界的な労働力不足。
• データ接続と分析の改善の必要性。
ただし、その可能性を最大限に引き出すには、高い責任、ガバナンスのギャップ、既存のワークフローへの GenAI の統合の複雑さなどの課題に対処する必要があります。
GenAI の利害関係者にとっての主要な機会
ヘルスケア組織は、次のようないくつかの成長機会を検討する必要があります。
• 次世代デジタル フロント ドア: 自動化されたユーザー フレンドリーなインターフェイスを開発して、患者とのやり取りを改善します。
• 合理化された事前承認プロセス: 自動化によりコミュニケーションを強化し、拒否率を削減します。
• パーソナライズされたコミュニケーション: AI を活用してカスタマイズされたメッセージングを行い、健康成果を改善します。
• 次世代デジタル フロント ドア: 自動化されたユーザー フレンドリーなインターフェイスを開発して、患者とのやり取りを改善します。
• 合理化された事前承認プロセス: 自動化によりコミュニケーションを強化し、拒否率を削減します。
• パーソナライズされたコミュニケーション: AI を活用してカスタマイズされたメッセージングを行い、健康成果を改善します。
精密心臓代謝健康の台頭
治療アプローチの変革
肥満、2 型糖尿病、心血管疾患などの心血管疾患は、世界中で増加傾向にあります。従来の治療モデルは個別化が不十分で、個々の患者の固有のニーズに対応できないことがよくあります。プレシジョン ヘルスは、ゲノミクス、薬理ゲノミクス、オミクス ベースの研究を統合してカスタマイズされた治療法を開発することで、この状況を変えることを目指しています。
心臓代謝の健康を再形成する戦略的課題
• 患者ケアの最適化: 今後 2 ～ 5 年間で、精密医療アプリケーションによって患者ケアが強化され、集団の健康が改善されます。ライフ サイエンス企業は、心臓代謝疾患の効果的な治療法を開発するために、オミクス ベースの研究に注力します。再生医療やピル以外のソリューションを推進するために、ゲノム データ プロバイダー、バイオバンク、医療センターとの戦略的パートナーシップとともに、マルチオミクス ソリューションの採用が増加します。
• AI と機械学習の統合: AI と機械学習 (ML) の使用により、遺伝子および表現型データの分析が強化され、患者の層別化が改善され、予防ケアのための多遺伝子リスク スコアの開発につながります。
• 統合ケア モデルの主流化: 今後 2 年間で、遠隔医療、患者モニタリング、デジタル治療の融合により、心臓代謝疾患の統合ケア モデルが主流になります。ライフサイエンス企業とデジタルヘルス企業との提携は拡大し、協調的なバーチャルケアの需要に応え、在宅ケアを強化し、パーソナライズされた投薬の推奨と患者の転帰の改善をもたらします。
• AI と機械学習の統合: AI と機械学習 (ML) の使用により、遺伝子および表現型データの分析が強化され、患者の層別化が改善され、予防ケアのための多遺伝子リスク スコアの開発につながります。
• 統合ケア モデルの主流化: 今後 2 年間で、遠隔医療、患者モニタリング、デジタル治療の融合により、心臓代謝疾患の統合ケア モデルが主流になります。ライフサイエンス企業とデジタルヘルス企業との提携は拡大し、協調的なバーチャルケアの需要に応え、在宅ケアを強化し、パーソナライズされた投薬の推奨と患者の転帰の改善をもたらします。
成長の原動力と機会
革新的な心血管代謝ソリューションの需要は、次の要因によって促進されています。
• 心血管代謝疾患の発生率の上昇。
• 予防医療と個別治療への注目度の高まり。
• 個別治療と患者エンゲージメントの向上を可能にする技術の進歩。
さらに、ライフサイエンス企業とデジタルヘルスプロバイダーのパートナーシップにより、製品開発が促進され、患者へのリーチと治療効果が向上します。
心血管代謝健康の利害関係者にとっての主要な機会
主要な成長分野は次のとおりです。
• グルカゴン様ペプチド-1 (GLP-1) ベースのマルチアゴニスト: 忍容性を向上させた効果的な減量を実現する高度な治療法の開発に重点を置きます。
• データ駆動型研究のためのバイオインフォマティクス: データ分析を利用して新しい薬物ターゲットを特定します。
• プレシジョンヘルスパートナーシップ: 有病率の高い地域で協力し、カスタマイズされた介入を通じて糖尿病管理を強化します。
• 心血管代謝疾患の発生率の上昇。
• 予防医療と個別治療への注目度の高まり。
• 個別治療と患者エンゲージメントの向上を可能にする技術の進歩。
さらに、ライフサイエンス企業とデジタルヘルスプロバイダーのパートナーシップにより、製品開発が促進され、患者へのリーチと治療効果が向上します。
心血管代謝健康の利害関係者にとっての主要な機会
主要な成長分野は次のとおりです。
• グルカゴン様ペプチド-1 (GLP-1) ベースのマルチアゴニスト: 忍容性を向上させた効果的な減量を実現する高度な治療法の開発に重点を置きます。
• データ駆動型研究のためのバイオインフォマティクス: データ分析を利用して新しい薬物ターゲットを特定します。
• プレシジョンヘルスパートナーシップ: 有病率の高い地域で協力し、カスタマイズされた介入を通じて糖尿病管理を強化します。
ヘルスケアの未来を発見
これらの変革的トレンドの包括的な分析については、当社の完全な分析レポートをダウンロードしてください。また、今後開催予定の業界をリードする関係者によるウェビナーにご参加ください。業界の一流専門家が GenAI と精密な心臓代謝の健康に関する詳細な洞察を提供します。
ウェビナー 1:
「医療における大規模言語モデルと生成 AI: ベスト プラクティスと競争上のポジショニングの探求」
医療における生成 AI の可能性を探る業界リーダーから学びましょう:
Greg Caressi – Frost & Sullivan の成長コーチ兼シニア バイス プレジデント
Nitin Manocha – Frost & Sullivan の成長エキスパート兼シニア インダストリー アナリスト
Rom Eizenberg – Kontakt.io の最高売上責任者
Alex MacLeod – InterSystems のヘルスケア ソリューション イノベーション開発担当ディレクター
Nirmal Ranganathan – Rackspace Technology の人工知能エンジニアリング担当バイス プレジデント
「医療における大規模言語モデルと生成 AI: ベスト プラクティスと競争上のポジショニングの探求」
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Nirmal Ranganathan – Rackspace Technology の人工知能エンジニアリング担当バイス プレジデント
ウェビナー 2:
「次世代の心臓代謝健康: 精密医療主導のイノベーションに向けた戦略的パートナーシップ」
精密医療が心臓代謝ケアにどのような革命をもたらしているかについて洞察を得ましょう:
Unmesh Lal – Frost & Sullivan の成長コーチ兼リサーチ ディレクター
Supriya Lal Kundu – Frost & Sullivan の成長エキスパート兼業界アナリスト
Nadia Ahmad – Eli Lilly の副社長兼医療ディレクター
Luke Twelves – Lindus Health の医療担当副社長
Amit Shah – Virta Health の最高執行責任者
「次世代の心臓代謝健康: 精密医療主導のイノベーションに向けた戦略的パートナーシップ」
精密医療が心臓代謝ケアにどのような革命をもたらしているかについて洞察を得ましょう:
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Nadia Ahmad – Eli Lilly の副社長兼医療ディレクター
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Amit Shah – Virta Health の最高執行責任者
上記２つのウェビナーはそれぞれ10月31日、11月14日の日本時間深夜に開催されるため、後日アーカイブ配信をご案内いたします。アーカイブ配信視聴をご希望の方はこちらまでご連絡ください。Marketing.jp@frost.com
これらの思想的リーダーと交流し、ヘルスケア イノベーションの未来を探るチャンスをお見逃しなく。
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フロスト＆サリバンについて
フロスト＆サリバンは、60年以上にわたり、フォーチュン1000企業、政府、投資家の持続可能な成長戦略の構築を支援してきました。私たちは、実用的な洞察力を駆使し、経済の変化をナビゲートし、破壊的なテクノロジーを特定し、新たなビジネスモデルを策定することで、将来の成功を導く革新的な成長機会の流れを作り出します。
そして、成長パイプラインの専門企業として、お客様の成長を加速させ、イノベーションとリーダーシップの面で業界トップクラスのポジショニングを実現します。フロスト＆サリバンの「Growth Pipeline-as-a-Service」は、成長機会の創出、評価、実行を促進する変革戦略とベストプラクティスモデルを企業の経営陣に提供します。
ホームページ：https://frost.co.jp/
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