[論文レビュー] Smart Healthcare in the Age of AI: Recent Advances, Challenges, and Future Prospects

Mahmoud Nasr, Md. Milon Islam+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2021

COVID-19 diagnosis using AI参考文献 133被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、最近のAI駆動型スマートヘルスケアシステムにおける進展をレビューし、ウェアラブルデバイス、疾患診断のための機械学習、高齢者や障害者ケアのためのソーシャルロボットに焦点を当てる。AI、データ分析、リアルタイムモニタリングを統合したソフトウェアアーキテクチャを提示し、個別化・分散型ヘルスケアを可能にする。スケーラブルで倫理的な展開のための主な課題と今後の研究方向性を強調する。

ABSTRACT

The significant increase in the number of individuals with chronic ailments (including the elderly and disabled) has dictated an urgent need for an innovative model for healthcare systems. The evolved model will be more personalized and less reliant on traditional brick-and-mortar healthcare institutions such as hospitals, nursing homes, and long-term healthcare centers. The smart healthcare system is a topic of recently growing interest and has become increasingly required due to major developments in modern technologies, especially in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). This paper is aimed to discuss the current state-of-the-art smart healthcare systems highlighting major areas like wearable and smartphone devices for health monitoring, machine learning for disease diagnosis, and the assistive frameworks, including social robots developed for the ambient assisted living environment. Additionally, the paper demonstrates software integration architectures that are very significant to create smart healthcare systems, integrating seamlessly the benefit of data analytics and other tools of AI. The explained developed systems focus on several facets: the contribution of each developed framework, the detailed working procedure, the performance as outcomes, and the comparative merits and limitations. The current research challenges with potential future directions are addressed to highlight the drawbacks of existing systems and the possible methods to introduce novel frameworks, respectively. This review aims at providing comprehensive insights into the recent developments of smart healthcare systems to equip experts to contribute to the field.

研究の動機と目的

• 慢性疾患管理および高齢化する人口を対象としたAI統合型スマートヘルスケアシステム分野における最新技術の分析を目的とする。
• ウェアラブルセンサー、機械学習モデル、アバントエイドド・リビングフレームワークを含む、重要な技術的要素の同定を目的とする。
• AIとデータ分析、臨床意思決定支援をシームレスに統合するためのソフトウェア統合アーキテクチャの評価を目的とする。
• 今後のイノベーションのための、スマートヘルスケアシステムにおける主な制限要因と研究ギャップの概説を目的とする。

提案手法

• ウェアラブルデバイス、スマートフォンベースのモニタリング、AI駆動型診断に焦点を当てた、AIとヘルスケア分野における最近の文献の体系的レビュー。
• 早期疾患発見および個別化治療計画のための医療データに適用された機械学習モデルの分析。
• 高齢者や障害者を対象としたアバントエイドド・リビング環境における、ソーシャルロボットを含む支援技術の検証。
• データ分析、AI推論、リアルタイム意思決定を統合するヘルスケアシステムにおけるソフトウェア統合フレームワークの評価。
• 精度、遅延、スケーラビリティを含む、フレームワーク間の性能指標を比較して合成。
• スケーラブルで安全なスマートヘルスケア展開に不可欠なアーキテクチャパターンと相互運用性基準の同定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI駆動型ウェアラブル機器およびスマートフォンデバイスは、リアルタイムの健康モニタリングおよび慢性疾患管理をどのように向上させるか？
• RQ2 さまざまな疾患状態において、臨床診断における機械学習モデルの主な性能および信頼性指標は何か？
• RQ3 支援用ソーシャルロボットは、高齢者や障害者における自立した生活と生活の質をどのように向上させるか？
• RQ4 スマートヘルスケアシステムにおいて、AI、データ分析、臨床意思決定支援を効果的に統合するためのソフトウェア統合アーキテクチャは何か？
• RQ5 スマートヘルスケアシステムの広範な導入を妨げる主な技術的、倫理的、規制上の課題は何か？

主な発見

• AI駆動型ウェアラブルおよびスマートフォンプラットフォームは、持続的な生命徴収のモニタリングにおいて高い正確性を示し、慢性疾患における異常の早期発見を可能にする。
• 特にディープラーニングを用いた機械学習モデルは、医療画像診断や心電図解析などの特定分野において、人間の専門家と同等またはそれを上回る診断性能を達成している。
• アバントエイドド・リビング環境におけるソーシャルロボットは、患者の関与を高め、ケアプロバイダーの負担を軽減し、高齢者や障害者の自立した生活を支援する。
• エッジコンピューティング、クラウド分析、リアルタイムAI推論を統合したソフトウェアアーキテクチャは、システムの応答性とスケーラビリティを顕著に向上させる。
• 進展は見られるが、データプライバシー、モデルの解釈可能性、臨床的妥当性、規制適合性の面で課題が残っており、特に実世界での展開において顕著である。