世界を動かすスマートヘルスケア
診察室から画像処理部門、研究ラボに至るまで、医療現場では、治療の際にリアルタイムで動作し、レイテンシーやエラーを一切許容しない AI が求められています。インテルのオープンなエッジ AI ポートフォリオは、患者により近い場所で、データ主権を維持した効率的な推論を提供します。
豊富なデータを迅速な意思決定へ
ヘルスケア業界では、医用画像、ゲノム配列、患者モニタリング・データ、臨床記録など、ほぼあらゆる業界を上回る量のデータが生成されています。しかし、その多くはサイロ化されており、医療現場から離れた場所で事後的に処理されています。インテルは、医療機関や研究機関がこのギャップを解消できるよう支援しています。インテルのエッジ AI ポートフォリオは、臨床環境にアンビエント・インテリジェンスを、診断ワークフローに認知推論を、手術用ロボット工学とラボ・オートメーションにフィジカル AI を取り入れています。パフォーマンス、プライバシー、規制要件を満たすように設計されたオープン・プラットフォーム上で、データ主権を維持したローカル推論をリアルタイムで実行します。
エッジに導入された 2 億個以上の x86 プロセッサー、ヘルスケア分野ですでに稼働している数千の本番環境 AI システム、インテルのシリコンを基盤とする 4,000 社以上のパートナー・エコシステムを活用し、医療システムをパイロット段階から本番環境へと移行できるよう、大規模な展開と所有コストの削減を実現します。
医療現場を支える
プライバシーとコンプライアンスの要件を満たしながら、リアルタイムの患者モニタリング、臨床記録の自動化、インテリジェントなナースコールの優先順位付け、環境センシングを医療施設に導入します。
スマートホスピタルについてもっと知る
デジタル・インフラストラクチャーの最新化
画像診断デバイスやワークステーション上でローカルに推論を実行するエッジ AI により、リアルタイムの画像再構成、AI を活用した検出と分類、人による確認を組込んだ 3D 可視化を実現し、画像診断ワークフローを加速します。
医用画像処理の詳細を見る
科学的発見を加速
インテルは、ライフサイエンス分野における深い専門知識、幅広い製品ポートフォリオ、グローバルな規模を組み合わせることで、科学的発見を加速させ、お客様が世界最高水準の競争力と革新性を備えたライフサイエンス機器を開発できるよう支援する、シリコンベースのテクノロジーを提供しています。
ラボ・オートメーションの詳細を見る
医療およびライフサイエンス向けエッジ AI スイート
患者モニタリングのユースケースにマルチモーダル AI 機能を導入するのに役立つ、検証済みのリファレンス・ワークロードとベンチマーク・ツールをご覧ください。この新しい「医療およびライフサイエンス AI スイート」は 2026年後半に提供開始予定ですが、プレビュー版を今すぐお試しいただけます。
お客様の事例
最新のストーリー、ケーススタディー、実例をご覧いただき、患者ケアと医療提供の向上をどのように実現しているのかをご確認ください。
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現在の患者モニタリングを取り巻く状況
多くの病院で、より迅速な臨床意思決定を支援するために、継続的で高品質なデータへの依存が高まっていますが、現代の患者モニタリングの多くは、依然として病棟、デバイス、ワークフローによって大きなばらつきがあります。本エピソードでは、「Health and Life Sciences at the Edge」(エッジにおける医療、ライフサイエンス) シリーズ (全 5 回) の第 1 弾として、患者モニタリングの未来を探ります。
スマートホスピタルの実現を阻む隠れた障壁
病院は、より迅速かつ情報に基づいた意思決定によって患者の治療成果向上を目指していますが、インフラストラクチャーの制約は依然として大きな課題となっています。「Health and Life Sciences at the Edge」(エッジにおける医療、ライフサイエンス) シリーズ (全 5 回) の第 2 弾となる今回のエピソードでは、「患者モニタリングの未来」をテーマに、よりスマートで連携の取れた医療の実現を妨げている要因について詳しく掘り下げます。
急性期医療を超えて広がる患者モニタリング
病院が ICU の枠を超えて、ケアの全過程にわたる治療成果の向上を目指す中、一つの重要な課題が浮かび上がっています。アラーム、ノイズ、業務負担の増加により医療従事者に過度な負荷をかけることなく、患者モニタリングをどのように拡大していけばよいのでしょうか。本エピソードは、「患者モニタリングの未来」をテーマとした「Health and Life Sciences at the Edge」(エッジにおける医療、ライフサイエンス) シリーズ (全 5 回) の第 3 弾として、集中治療の枠を超えて、継続的なモニタリングを実用的かつスケーラブルで、臨床的に有用なものにするために必要な要素について掘り下げます。
患者ケアに向き合う理由
「患者モニタリングの未来」シリーズの第 4 弾では、インフラストラクチャーやイノベーションから一歩距離を置き、さらに深いテーマに迫ります。テクノロジーを支える人々と、彼らがよりスマートなシステムを長年にわたり構築する中で得てきた知見について学びましょう。
適切に実現された先に描かれる未来
「患者モニタリング」シリーズの締めくくりとなる本エピソードでは、今日の課題から未来の可能性へと話題を移します。全 5 回にわたる「Health and Life Sciences at the Edge」(エッジにおける医療、ライフサイエンス) シリーズの最終回では、患者モニタリングが適切に実現された先に、医療がどのような姿になり得るのかを取り上げます。
医療従事者向けリソース
開発者ツールにアクセスし、インテルのパートナーになる方法を確認し、インテルのエキスパートから新技術について学びましょう。
ヘルスケアおよびライフサイエンス分野のテクノロジー・イニシアチブを始動
インテルは、ソリューション、パートナーシップ、ソリューション開発者向けのサポートを通じて、お客様が次のプロジェクトを迅速に開始し、実行できるよう支援します。
よくある質問
ヘルスケアにおけるロボティクスとは？
1980年代に医療分野へ導入された最初のロボットは、ロボットアーム技術を用いた手術支援を実現しました。それ以来、人工知能 (AI)、コンピューター・ビジョン、データ分析の活用を促進するテクノロジーの進歩により、医療ロボットは大きな進化を遂げ、その機能はヘルスケアのさまざまな分野へと拡大しています。
現在、ロボットは手術室だけでなく臨床現場でも活用されており、医療従事者の支援と患者ケアの向上に貢献しています。
例えば、ヘルスケアにおける AI 搭載ロボットは、病室の清掃や準備を自律的に行うほか、病院での薬剤の識別、照合、患者への配布にかかる時間を短縮できます。ソーシャルロボットは、患者の生活の質向上を支援したり、来院者の道案内をサポートしたりすることができます。その結果、医師、看護師をはじめとする医療従事者は、直接的な患者ケアの提供により多くの時間を充てられるようになります。
また、ロボット工学とオートメーションの使用は研究所にも拡大しており、手作業による反復的な大量のタスクを自動化することで、技術者や研究者は、発見を加速するためのより戦略的なタスクに集中できるようになっています。
遠隔医療テクノロジーとは？
遠隔医療とは、オンライン診療やウェアラブル診断デバイス、ロボットアームを用いた手術など、重要なヘルスケアサービスを遠隔で提供することです。
総合的に、遠隔医療は慢性疾患の管理を支援するとともに、医療へのアクセス向上に貢献します。遠隔医療テクノロジーにおける最新のイノベーションにより、医療機関は業務効率の向上のほか、AI を活用して治療結果の予測と改善を図っています。また、ウェアラブル・デバイスやその他の遠隔患者モニタリング・ツールで患者とのつながりを維持し、ロボティクスを活用することで、これまで提供できなかった場所にも専門医療を届けられるようになっています。遠隔医療により、医療従事者はより多くの患者に対応できるようになります。
ヘルスケアにおける予測分析とは？
高精度医療とは？
高精度医療では、患者データと関連する母集団健康データを詳細に分析し、現在の状況だけでなく将来にわたって予測される遺伝子マーカー、形質、疾患の状態に関する情報に基づき、一人ひとりの患者に合わせて診断、治療、予後予測をパーソナライズします。高精度医療は、健康状態の傾向やさまざまな集団に属する人々の具体的なニーズをより深く理解するために活用されており、健康に対する成果、医薬品開発、ケアプランの向上に役立つインサイトを提供します。
ヘルスケアにおけるエッジ・コンピューティングとは？
慌ただしい救急処置室から遠隔患者モニタリング・システムまで、ヘルスケア業界では、データをローカルで処理し、レイテンシーを低減し、瞬時の意思決定を支援するために、エッジ・コンピューティング・インフラストラクチャーの導入が進んでいます。集中型クラウド・コンピューティングから分散型エッジ処理への移行は、単なる技術的な進化にとどまらず、ヘルスケアの提供方法、医療体験、そして医療の最適化を大きく変えつつあります。
エッジ・コンピューティングは、データが生成される場所、つまり患者やモノのインターネット (IoT) を活用した医療デバイスの近くにあるネットワークの「エッジ」で処理を行うことで、コンピューティング性能をデータソースの近くに配置する革新的なソリューションとして注目されています。具体例として、次のようなものがあります。
- ウェアラブル端末: これらのデバイスは、心拍数、血圧など、患者の重要なバイタルの状態を医師にタイムリーに通知し、医療スタッフに対して警告を発して問題を未然に防ぎます。
- ヘルスモニター: 医療従事者は、ヘルスモニターを使用して患者データを収集し、必要な対応をトリガーすることで、遠隔医療の質を向上させることができます。例えば、エッジデバイスは血糖値をモニタリングし、その情報をインスリンポンプなどの連携デバイスに送信して、インスリンの投与を行えます。
- 人工知能 (AI) 対応デバイス: AI を活用することで、医用画像から異常の可能性を検出し、それらの画像を放射線科医や医師によるレビューの優先対象として特定することができます。