医療・製薬業界のチャットボット成功事例

あらすじ

過去数年にわたって、AIは製薬技術業界の見出しを席巻してきました。

例えば、Googleは、より良く、より迅速に医療サービスを提供するために、医療データを利用するGoogle Deepmind Health projectを開始しています。

また、Watson for Oncologyは、クリニカルパスを選択するための臨床上の記録や臨床レポートにおける構造化、もしくは構造化されていないデータの文脈と意味を分析する高度な技術を備えています。

GlaxoSmithKlineは最新のスーパーコンンピュータと機械学習システムを利用し、どのように分子が動くか、またそれらが有益な医薬品を生み出すかを予測し、それにより医薬品発見のスピードを上げるため、不必要なテストの時間と費用を削減する、4,300万ドルの新しいプロジェクトを進めています。

しかし、実はもっと密かに革命が進行中しており、それはチャットボットによるものです。

自己診断ツールは長年にわたって存在していますが、それらはほとんど流行しておらず、どのような症状をWebMD(健康や福祉に関するニュースや情報を提供している米国企業のサイト)に入力しても“ガンです”という、ジョークの様な現状です。

しかし、チャットボットはインタラクティブです。

また、ウェブフォームは面倒で、ある事例では、フォームの応答率は3%に対して、チャットボットの応答率は最大で20%という結果が出ています。

応答性の向上だけでなく、チャットボットは財政上のメリットも生み出します。

Juniper Research はこの技術で、2020年には世界中で最大で年間80億ドルの売り上げ増加により、製薬会社と病院を救うことができると予測しています。

製薬・医療用チャットボットの成功事例

以下は製薬・医療用チャットボットの幾つかの事例です。

Florence

このチャットボット看護師は薬を飲むタイミングを教えてくれます。

もし薬を飲むのを忘れていたら指示を与えてくれ、健康状態(および生理周期)をモニターし、あなたの地域の専門医を見つけ、予約の手助けをしてくれます。

Your. MD

総合診療医に変わって、専門医が十分に検討した症状についての質問をして、健康状態を確率的に特定し、その後予約と医師への紹介を行います。

Babylon Health

対話型医療ケアアシスタントで、医師の予約機能も備えています。

SimSensei

音声と顔認証を使用し、セラピストを模倣して、より深く患者とコミュニケーションを行います。(実験段階)

ヘルスケア・チャットボットの未来

スケジュールを立てる単純な作業を例にしてみましょう。

患者は退院後の経過観察に関する状況を整理し、医師あるいは看護師にチャットボットで情報共有することで不必要な再入院等を減らすことができます。

もし、患者が支援を必要としていたり、容体が急変したことを医療チームに伝える必要があったり、もしくは緊急事態となった場合に、チャットボットはシグナルを病院スタッフへと発信することも出来ます。

チャットボットは医療のフロント・オフィスにも画期的な影響を与えることができます。

入館、退院と転院の要請、患者の相談をスケジュール化し、そして紹介状の送受信の効率化が可能です。

患者の病歴や処方のアラート通知のを実装することもできます。

もはや患者は説明を受けるためだけに診察を受けに行く必要はなくなります。

チャットボットは自動的に関連のある資料、病歴そして患者に必要な適切なデータを関係者に送信することも可能です。

また各システムのデータベースを統合することで、情報を一元化し、時間や費用を削減します。

チャットボットは、病院と医師の膨大な労働時間を削減することができ、ユーザーにとっても、コストの削減とサービス品質の向上に繋がります。

原文

https://chatbotslife.com/necktie-germs-and-ai-2df4370978f4

チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
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