スコーピングレビュー：ヘルスケアシステムの管理における機械学習介入

背景：ヘルスケア機関は、管理者の有効性を反映した必須医薬品へのアクセスなどの主要なパフォーマンスインジケーターを使用して、エンドユーザーの生活の質の向上に焦点を当てています。効果的なヘルスケア管理には、人事、データシステム、サービス提供、医薬品へのアクセス、金融、リーダーシップに基づいて構築された機関の計画、組織化、および管理が含まれます。世界保健機関によると、これらの要素は最適な医療システムのためにバランスをとる必要があります。ヘルス記録やゲノムデータを含む医療機関から生成されたビッグデータは、スマートな人員配置、意思決定、リスク管理、患者の関与に不可欠です。このデータを適切に整理して分析することが不可欠であり、人工知能のサブフィールドである機械学習はこれらのプロセスを最適化し、全体的なヘルスケア管理を改善することができます。 目的：このレビューでは、ヘルスケア管理における機械学習の主要なアプリケーション、データ分析で頻繁に使用されるアルゴリズム、その制限、およびヘルスケアにおける機械学習のエビデンスに基づいた利点を検証します。 方法：PRISMAガイドラインに従って、IEEE Xplore、Sciencedirect、ACM Digital Library、Scopusなどのデータベースは、2011年から2021年の間に公開された適格な記事を検索しました。、および機械学習。 結果：51の関連記事のうち、6つは選択基準を満たしました。特定されたアルゴリズムには、電子ヘルスレコード、チャットボット、マルチディジーシーズ予測などの領域に適用されるトピックモデリング、動的クラスタリング、ニューラルネットワーク、決定ツリー、およびアンサンブル分類器が含まれます。 結論：機械学習は、意思決定を支援し、ビッグデータを処理し、システムの改善に関する洞察を提供することにより、医療管理をサポートします。

BACKGROUND: Healthcare institutions focus on improving the quality of life for end-users, with key performance indicators like access to essential medicines reflecting the effectiveness of management. Effective healthcare management involves planning, organizing, and controlling institutions built on human resources, data systems, service delivery, access to medicines, finance, and leadership. According to the World Health Organization, these elements must be balanced for an optimal healthcare system. Big data generated from healthcare institutions, including health records and genomic data, is crucial for smart staffing, decision-making, risk management, and patient engagement. Properly organizing and analysing this data is essential, and machine learning, a sub-field of artificial intelligence, can optimize these processes, leading to better overall healthcare management. OBJECTIVES: This review examines the major applications of machine learning in healthcare management, the algorithms frequently used in data analysis, their limitations, and the evidence-based benefits of machine learning in healthcare. METHODS: Following PRISMA guidelines, databases such as IEEE Xplore, ScienceDirect, ACM Digital Library, and SCOPUS were searched for eligible articles published between 2011 and 2021. Articles had to be in English, peer-reviewed, and include relevant keywords like healthcare, management, and machine learning. RESULTS: Out of 51 relevant articles, 6 met the inclusion criteria. Identified algorithms include topic modelling, dynamic clustering, neural networks, decision trees, and ensemble classifiers, applied in areas such as electronic health records, chatbots, and multi-disease prediction. CONCLUSION: Machine learning supports healthcare management by aiding decision-making, processing big data, and providing insights for system improvements.