世界保健機関は、訓練能力の限界も一因となり、2030年までに医療従事者が1,100万人不足すると予測している。
初期の予測では、放射線技師を含む一部の医療職がAIに取って代わられるとされていた。しかし、医療従事者への需要は増え続けている。
AIは、訓練と資格認定の改善を通じて、医療従事者が職業に就くための道筋を再構築するのに役立つ。
仕事の未来に関する議論の多くは、人工知能（AI）の台頭を雇用への脅威として捉えている。一部の職業では、すでにそうなっている。質の高い記事や報道は、新しいテクノロジーが不確実性を生み出していること、とりわけキャリア初期の従業員への影響を取り上げることが多い。一方、医療分野では逆のことが起きている。
AIには、何百万人もの雇用を生み出し、医療分野の雇用市場を変革する可能性がある。適切な方法で活用すれば、世界中の人々の繁栄に影響する、GDP規模の課題を解決できる。
どのような尺度で見ても、世界ではすでに医療従事者が不足しており、その不足は日ごとに深刻化している。世界保健機関は、世界全体でおよそ2030年までに医療従事者が1,100万人不足すると推計している。これは、放射線技師のような職種はもはや必要なくなるという見方を含め、AIと医療をめぐる初期の予測が数多くあったにもかかわらずだ。
この問題の大部分は、人材育成のパイプラインにある。米国を例に見ると、医療職に就くための入口は費用がかかりすぎ、アクセスできる機会も少なすぎる。医療分野の職業を目指す人にとって、コミュニティカレッジでの学習には何年もかかり、数千ドルの費用がかかることがある。
大学院や看護学の学位にはさらに費用がかかるうえ、こうしたプログラムの多くは、初日から臨床現場で働ける状態ではない卒業生を生み出している。また、医療職の人手不足がさらに深刻な米国の農村地域には、適切な訓練を提供できる機関がごくわずかしかない。
短期訓練への資金を拡充し、教育機会を職場のニーズに合わせるワークフォース・ペルのような現在の米国の政策提案も、この状況を変える可能性は低い。
端的に言えば、20世紀の医療人材を生み出したパイプラインでは、21世紀の需要を満たせない。ここでAIが状況を変えられる。
今日の需要を満たすために築かれた医療インフラ
医療職への進出を長年妨げてきたのは、教育にかかる時間と費用だ。まさにそこに、AIによる変革の可能性がある。
医療従事者がどのように技能を学び、AIがどのように役立つかを考えてみよう。シミュレーションによる臨床シナリオは、めったに経験できない実習に代わり、短時間で繰り返せる訓練になる。新しいツールによって構築や確認がはるかに容易になった能力ベースの資格認定は、何十年も続いてきた参入障壁を取り払える。コンピュータービジョンモデルを使えば、学生は手技を伴う処置について、詳細なリアルタイムのフィードバックを得られる。
こうした代替策を追求しなければ、学生から学習経験を奪う傾向が続く。これは医療分野でとりわけ重要だ。AIには、そうしたつながりを再び築き、差し迫る人員不足を解決する可能性がある。
もちろん、新しい仕組みをつくるには、テクノロジーだけでは不十分だ。
雇用主と教育課程の連携を強める必要がある。AIを前提とした訓練と、教育を医療機関などの雇用主に直接持ち込む「スクール・アズ・ア・サービス」モデルを組み合わせれば、医療提供者が優れたケアを続けながら人員確保の課題を解決し、新世代の人材に質の高い仕事を提供できる仕組みを築ける。
「ステップフル」では、米国最大規模の医療システムの一部に加え、小売医療の雇用主や農村地域の医療提供者とともに、このモデルを活用してきた。
実際には、病院や診療所が分散型のシミュレーション訓練施設となり、学習者はキャンパスに通うことなく、実践的な訓練を受けられる。学生の障壁を取り除き、雇用主が採用できる人材の裾野を広げる。そしてこの段階で、AIは教育上の課題を解決する手段から、経済を動かす原動力へと姿を変える。
雇用主は、何年も待たずに、数か月で実務に備えた人材を採用できる。学習者は、借金を負わずに高校から直接就職へ進める体系的な道筋を得る。その職にはキャリアパスがあり、年収10万ドルを超える職種につながる可能性がある。
医療分野は、2026年1月の米国の雇用増加全体の約63％を占めた。医療費は現在、GDPの18％を占め、2033年までに20％へと上昇する見込みだ。マッキンゼー・アンド・カンパニーは、推計している医療従事者の不足を解消すれば、世界経済に1兆1,000億ドルが加わる可能性があると。
医療分野はすでに、多くの経済にとって最も安定した雇用創出の原動力の一つだ。問われているのは、これを機能させ続けるのに十分な速さで人材を育成できるか、そして生まれる仕事が、訓練を受ける余裕のある人々にとって現実的なものかどうかだ。
医療の未来に向けたモデル
主要経済圏では、どこも同じ不一致が見られる。高齢化する人口は、より多くのケアを必要としている。医療システムは、そのケアを担う有資格者を見つけられない。そして医療職を望む成人は、費用と時間のために資格を要する仕事から締め出されている。
雇用主のインフラにAIを前提とした訓練を直接組み込む国や企業が、求人数と有資格者の隔たりを埋めることになる。人口動態の変化によって、その隔たりが埋められなくなる前に。
適切に進めれば、有資格者を安定して確保できる雇用主、生活できる賃金を得る労働力、そして最も必要とする患者のアクセスと医療の質を守る医療システムからなる好循環が生まれる。誤った進め方をするか、何もしなければ、隔たりは広がる一方で、そのしわ寄せはまず患者に及ぶ。
前進するには、積極的に取り組むことだ。臨床訓練をシミュレーションし、能力を確認し、雇用主の職場に教育を組み込む技術はすでに存在し、今日も活用されている。必要なのは、医療システム、雇用主、政策立案者が、受け継いだ仕組みを守るのではなく、その技術を中心に人材育成のパイプラインを再構築する意思を持つことだ。
AIは医療従事者に取って代わらない。十分な人材をついに育てられるインフラを築くかどうかが、医療の次の時代を形づくる。
