Diagnostic Robotics 医療機関や組織向けに最先端の人工知能ソリューションを開発

血液サラサラの薬があれば心臓発作で救急病院に行く必要がなくなることを、Diagnostic Roboticsは証明しようとしています。同社の機械学習を利用した予防医療は、危険な（そして費用のかかる）医療危機を予測・回避し、誰もがお金を節約し、できれば一般的に健康でいられるようにすることを目的としており、規模拡大のために4500万ドルを調達しています。この会社は、たとえば心臓発作を起こすよりも、心臓の健康を改善したほうが、体にもいいし、コストも安くなるという事実に基づいています。
医者も「心臓発作を起こしたら救急病院に行け」とは言わずに、赤身の肉を減らし、コレステロールを維持する薬を飲むように言うわけです。これは常識であり、患者、病院、保険会社のお金の節約にもなるのです。

問題は、あまり目立たない病気や、患者が特定の検査を受けていない病気はどうなのか、ということです。機械学習モデルは、大量のノイズからシグナルを抽出することに長けています。この場合、AIは6500万件の匿名化された医療記録で訓練されました。

Diagnostic RoboticsのCEO兼共同創設者キラ・ラディンスキーは、次のように述べています。「私たちは、問題の前に人々がどのように見えるかを見ています。私たちが行うすべては予防医療です。適切な患者に、適切なタイミングで、適切な介入を行うことが重要なのです。」

彼女は、プロバイダーがコストを削減するために、例えば、進行した心臓病の人など、最も高価な患者に焦点を当てることが多いと指摘しました。しかし、急性期医療や維持療法は患者さんにとって重要ですが、そのお金はすでに外に出てしまっているのです。一方、うっ血性心不全の兆候がある人を早期に診断すれば、心不全の進行を食い止めることができ、費用や、場合によっては命さえも救うことができるのです。そして、この技術は、研究所で検出できるもの以外にも応用できます。「例えば、うつ病や不安神経症を患っているが、薬を服用していない患者を見つけることが課題だとします。医療記録から、うつ病や不安神経症の患者を特定するには、どうすればよいのでしょうか？そして、具体的な質問、医療トリアージを行い、心理学者や精神科医につなげれば、もう悪化することはないのです。」

ERへの訪問を4分の3に減らすことができると同社は主張しています。これは、患者とその提供者にとっての直接的な利益以上に重要です。米国では、逆説的に、巨額の医療費を負担することへの恐れが蔓延しているため、ERと緊急医療は過剰な状態になっています。