非感染性疾患は、一般的な公衆衛生対策ではなく、個別化された介入を必要とする世界的な行動の危機です。
AI技術は、断片化されたデータを統合し、より良いアウトカムのためのスケーラブルでハイパーパーソナライズされた健康推奨を提供できるようになりました。
保険会社は、こうしたAI駆動の知見とインセンティブを活用して持続可能な行動変容を促し、世界的な長寿の向上に貢献できます。
パンデミックから5年が経った今、世界最大の健康危機は感染症ではなく、行動に関するものです。心疾患や糖尿病などの非感染性疾患（NCD）は、世界的に死亡の最大の要因であるにもかかわらず、既存の公衆衛生対策は、これらの疾患の根底にある行動への対応が十分ではありません。ワクチン接種のような大規模で一律の対策を必要とする感染症とは異なり、生活習慣病は、多くの場合、個人の状況に基づいたオーダーメイドの指導を必要とします。
これまで、個人の健康データの断片化など、さまざまな要因によりこれは妨げられてきました。しかし、新たなAI機能により、大規模なハイパーパーソナライズされた健康推奨が可能になりつつあり、世界の健康アウトカムを大幅に改善する可能性を秘めています。
NCDはマクロな問題ですが、個人レベルでの介入が必要です
非感染性疾患は、世界の全死亡の70%以上を占めており、世界では1分ごとに70人以上が、大部分が予防可能なこれらの疾患で死亡しています。禁煙法、物品税、広告規制などの既存の公衆衛生対策は効果を発揮しうるものの、設計、執行および遵守の面での課題が依然として残っています。決定的に重要なのは、これらの介入には、行動変容を左右しうる重要な文脈的要素が欠けていることです。個人レベルで健康指導を届ける仕組みが必要であり、それは人々に、何をすべきかと、どのようにすべきかの両方を理解させることを意味します。
フォーラムが協働を通じて、リーダーによる医療システムの強化を支援する方法
Centre for Health and Healthcareは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えを含め、世界の医療システムが直面する課題を理解できるよう、リーダーを結びつけます。
信頼に基づく対話と官民協力を通じて、センターはパートナーが共通の優先事項に沿って連携し、健康アウトカムを改善するための集団行動を推進できるようにします。
行動変容の力
6,000万生命年、80の情報源、2,800の次元にわたる当社のデータセットは、行動変容の力を裏付けています。
データから得られる最初の重要な知見は因果関係です。すなわち、行動の変化が健康アウトカムの変化を引き起こすことを証明できるということです。例えば、ある分析では、5年間にわたる50万人以上の参加者を対象に、運動をしていない状態から中程度または高強度の運動へと移行した45歳から65歳の人々は、死亡リスクがそれぞれ38%および58%減少したことが示されました。
また、この効果は弾力的かつ普遍的であることもわかっています。言い換えれば、わずかな行動の変化が寿命と健康寿命を劇的に延ばし、その効果は高齢者や健康上の問題をより多く抱える人ほど大きくなります。
Vitalityのデータに基づくと、中程度に健康な30歳は、いくつかの重要な行動によって寿命を6%、健康寿命を7%延ばすことができますが、健康状態の悪い70歳は、行動を変えることで寿命が45%、健康寿命が驚異的な90%延びる可能性があります。何歳になっても、あるいは病気を抱えていても、健康になるのに遅すぎるということはありません。
最後に、行動変容は習慣としての性質によって積み重なっていきます。多くの人にとって習慣は迅速かつ容易に形成され、一度強い習慣が身につくと、健康アウトカムは劇的に改善します。先行研究では、ほとんどの人が強い習慣を身につけるまでに7～15週間かかることが示されており、中強度の運動習慣を維持する人々は、共通原因による死亡リスクが27%低下しています。健康的な習慣はまた特定の疾患リスクを低減します。週5回、2年間にわたり7,500歩を歩く人は、2型糖尿病のリスクを41%、ステージ4のがんのリスクを36%低減できます。
健康データは分散し、断片化されている
行動変容が寿命と健康寿命の延伸においていかに強力であるかについては、これまで述べてきました。しかし、重要な但し書きがあります。適切な効果を得るには精度が求められます。特定の個人が取るべき具体的な生活習慣の変化を絶対的な正確さで把握し、その行動変容が時間の経過とともにその人の死亡率と罹患率にどのように影響するかを縦断的な視点で捉える必要があります。
この課題を解決するために、デバイス、ウェアラブル、検査プラットフォーム、ヘルスコーチなど、多くの業界が登場してきました。しかし、これらは多くの場合、単独で機能しており、通常、健康の指標のうちほんの一部しか網羅していません。これらのプラットフォームは、病院や医師の臨床データ、あるいは保険請求データや長期的な死亡率パターンに関する洞察を持っていないことがよくあります。断片化されたデータを理解するには、膨大な計算能力と複雑な技術が必要です。
収集から連携へ
人工知能（AI）の近年の進歩により、この課題に取り組む新たな機会が生まれています。その一例がVitality AIです。これは、VitalityとGoogleのパートナーシップで、Vertex AIやGeminiモデルを含むGoogleのAIおよびデータ分析機能を、Vitalityの多様で縦断的な健康寿命および寿命データと組み合わせたものです。これにより、異なるデータソースを、容易に拡張可能な単一の技術プラットフォームに統合することが可能になります。
その成果は、数百万人の顧客に向けた、非常に関連性が高くパーソナライズされた健康推奨です。これらの推奨には、身体活動や睡眠などの生活習慣の選択に加え、スクリーニング、慢性疾患管理、ウェルネスコーチングが含まれます。
Discoveryのデータに基づくと、AIを活用したパーソナライズされたスクリーニング推奨により、すでにスクリーニング受診率が1.22倍に増加し、さらに早期がん発見が19%改善しました。これは、的を絞った予防の力を裏付けるものです。
AIがデータ統合を可能にしているもう一つの例は、MediKarmaです。これは、AIとデータ分析を活用して、ウェルネス、予防、ケアナビゲーションをパーソナライズするヘルステックプラットフォームです。医療記録、生体データ、行動に関する情報を分析することで、MediKarmaは段階的なガイダンスを提供し、個人が健康問題を先取りし、ケアについてより適切な判断を下せるよう支援します。同時に、主治医と話し合うべき関連する質問を提示します。
また、Ada Healthもあります。これは米国の企業で、臨床の専門知識と高度なAIを組み合わせ、個人や医療機関が洞察をより早く行動に移せるよう支援しています。Adaのプラットフォームは、病歴、生活習慣データ、ウェアラブル機器からの入力を統合し、個別化された診断の提案と次のステップを提供します。この中で、母子保健研究は、南アフリカを拠点とする「SafeMom」と呼ばれる研究であり、Adaの緊急度に関する助言の98%が臨床医によって安全と判断され、約3人に1人の女性が、本サービスの利用後に当初の健康受診計画を変更しました。
エンゲージメント：欠けている鍵
しかし、人々が何をすべきかを知っていても、必ずしも実行するとは限りません。だからこそインセンティブが必要です。これにより、私たちは個人ごとに何をすべきかから、どのように変化を生み出すかへと移行します。さまざまなデータソースからの知見を重ね合わせることで、行動を起こす傾向、動機付けとなる可能性の高いインセンティブ、そして最も響くコミュニケーションスタイルを考慮し、個人ごとに変化を促す可能性が最も高いパーソナライズされた報酬を提供できます。現在、Googleとのパートナーシップを通じてこの機能を拡張できるようになっています。
これらのAI対応モデルは、健康を革新し人々の生活を変えているだけでなく、世界で最大かつ最も影響力のある産業の一つ――保険業です。保険と健康関連の行動変容の相互作用は双方向です。生命保険会社および医療保険会社は、人々の生活における健康と長寿に投資しているため、健康と死亡率の改善から大きな恩恵を受けます。
同時に、保険会社は健康の改善を収益化できる数少ない主体の一つであるため、大規模な変化を推進するのに最適な立場にあります。保険会社は健康改善の資金提供者として機能し、行動変容から得られる追加利益を、その行動変容の継続を確実にする報酬やインセンティブに振り向けることができます。
これは個人、保険会社、社会に利益をもたらす好循環です。個人は健康向上と報酬を通じて、業界は収益性の向上、保険金支払いの削減、競争力の強化を通じて、社会は疾病負担の軽減とより健康で生産性の高い人口の創出を通じて恩恵を受けます。
