現在の技術革新と変化のスピードにより、患者と医師が医療のベストプラクティスに技術を効果的に取り入れることが難しくなっています。
専門家は、医師が患者との信頼関係を築くために、一日の中でより多くの時間を必要としていることで意見が一致しています。
エリック・トポル博士は、人工知能がその時間の回復に役立ち、彼が「ディープメディシン（深層医療）」と呼ぶものを生み出せると考えています。
技術の変化は、予測が難しいほど前例のないものとなっています。この技術革新のスピードにより、医療の驚異が生まれ、命を救い、生活を向上させています。しかしその一方で、医師と患者の双方が医療現場に円滑に取り入れることが難しいと分かった技術もあります。
「証拠Aは電子健康記録（EHR）です。これにより、数えきれないほどの医師が苛立ちで血が煮えくり返ってきました」と、ノースウェル・ヘルスの社長兼CEOのマイケル・ドーリングは、著書の『Health Care Reboot（ヘルスケア・リブート）』で記しています。EHRは患者の記録を保存、追跡、共有するために作られたものですが、「[t]EHRは厳しい指導者となり得て、患者の診察中に医師の注意を奪い、基本的なデータの入力にさえ何度もクリックすることを求めてきます」。
医師は平均して、1勤務日あたり6時間を臨床データのEHRへの入力に費やしており、その結果、患者と向き合う時間が犠牲になっています。医師と患者の平均的な診察時間は18分であり、そのうちかなりの時間が情報の入力に充てられています。
好むと好まざるにかかわらず、技術は患者体験の一部となっています。ある研究では、電子個人健康記録の普及を妨げる障壁には、コンピューターへの不安やセキュリティとプライバシーへの懸念が含まれる可能性が高いことが分かりました。
良くも悪くも、技術は医師と患者の関係に影響を与えています。エリック・トポル（スクリプス・リサーチ エグゼクティブ・バイス・プレジデント）によると、最も有益な変化は、人工知能を適切に活用することで生まれ得るとのことです。
AIは医師に取って代わるのか？
これは直感に反するように聞こえるかもしれません。EHRのような技術は医師と患者のやり取りに影響を与えてきましたし、AIが労働市場に参入すると語られるときには、ロボットによる黙示録の予感とともに語られることが多いものです。米国の約200万人のトラック運転手が、自動運転車によって職を失うかもしれないことを考えてみてください。
しかし、AIによって取って代わられるのは、ブルーカラーの仕事だけではありません。起業家のアンドリュー・ヤンによれば、最も高度な教育を必要とする仕事のいくつかの方が、陳腐化しやすい傾向にあるとのことです。彼は『The War on Normal People（普通の人々への戦争）』で次のように記しています。「定型的な業務を行う医師、弁護士、会計士、資産アドバイザー、トレーダー、ジャーナリスト、さらには芸術家や心理学者でさえも、自動化技術によって脅威にさらされるでしょう」。『The War on Normal People（普通の人々への戦争）』。
AIがある仕事を遂行できるかどうかは、日々の職場の業務ルーティンによって決まります。というのも、この技術は人間よりも速く正確に定型業務をこなすことができ、休憩も必要としないからです。
医療現場からひとつ例を挙げると、放射線科医は患者の画像を分析することに多くの時間を費やしています。その技能を身につけるには何年もの教育が必要です。それでも、特定の診断は難しく、確証バイアスや非注意性盲目といった人間の不完全さがミスにつながることがあります。
ディープラーニングは、医用画像の分析プロセスを効率化できる可能性があります。いつの日か、AIはより多くの医用画像をより迅速に読み取り、誰にも記憶できないほど指数関数的に大きい症例のカタログと照合できるようになるかもしれません。また、人間の目では検出できないほど微細な異常を検出できる可能性もあります。さらに、AIは一度開発すれば済むのに対し、人間の放射線科医の養成や維持には多大なコストがかかります。
AIが放射線科医の必要性を排除する可能性は低いものの、むしろAIによって放射線科医が、ケアチームの一員として患者や紹介元の医師とより積極的に関わることができるようになるかもしれません。放射線科でAIが一般的になるまでには、まだ数年かかります。しかし、その原理は妥当であり、その技術はすでに開発が進められています。いつの日か、AIが定型的な症例の単独診断を担えるようになれば、放射線科医は最も難しい症例に集中できるようになるでしょう。
ディープラーニング、より深い共感
『Deep Medicine（ディープメディシン）』では、トポルは、適切に導入されたAIが医師を反復的な作業から解放し、患者と向き合い、面会し、情報を伝え、安心させ、フォローアップするための時間を増やせると提案しています。また、燃え尽き症候群を最小限に抑え、医療の質を向上させることもできます。トポルは、全米経済研究所による一つの研究を引用しています。それによると、往診の時間が1分延びるごとに、再入院のリスクが8パーセント減少したとのことです。
同様の効果は、EHRでも期待できるかもしれません。統合されたAIにより、記録の入力が容易になり、記録を統合し、患者のスマートウォッチやモバイル機器などの外部ソースからデータを取り込むことができるようになります。
「人間のパフォーマンスが時間とともに大きく変わることはないでしょう。しかし、機械は特定の限定的な業務において、徐々に人間を上回っていくでしょう」とトポルは書いています。「人間を次の段階へと導くには、私たちを機械と区別し続ける人間性の資質を高める必要があります」。彼は、医療における共感と成果を支えるディープラーニングの可能性を「ディープ・エンパシー（深い共感）」と呼んでいます。
人間味のある組み合わせ
雑務や定型業務は医師のスケジュールを著しく圧迫しており、ダニエル・オフリ（ニューヨーク大学医学部の医学准教授）は、患者と向き合う時間を過度に削る病院に対して罰金を科すことを提案しています。
全米経済研究所の調査が示すように、医療は文字通り一分一秒が重要な分野です。
「何よりも重要なのは……人が病気のとき、共感が必要だということです」とトポルは、インタビューでBig Think（ビッグ・シンク）に語りました。「患者には、自分の主治医が寄り添い、自分が何に苦しんでいるのかを理解してくれることが必要です。痛みを感じ、病気であることは、この世で最も孤独なことだからです。共感的な医師がいなければ、それは最悪のシナリオです。私たちはそれを取り戻さなければなりません」。
しかしトポルは注意点を示しています。医療にAIを単なる効率化の手段として導入すると、医師と患者の関係における潜在的な利点が損なわれてしまうというのです。
マイケル・ドーリングも同意しています。彼はBig Thinkのインタビューで次のように語りました。「これらの［ビッグテック］企業の多くは、多くの注目を集めてきました。しかし、非常に重篤な患者に提供される医療の中核は、今もなお病院や診療所、外来施設で行われています」。
そして、その中核こそが、人間味のある、まさに人間的な医師と患者の関係を築いていかなければならないのです。
