第4次産業革命がもたらすデジタル、データ、人工知能（AI）の恩恵は、より良い医療成果を生み出す。
より広く導入するために必要な信頼を得るには、医療分野のAIは3つの原則に従わなければならない。データとアルゴリズムの責任ある利用、機能面での能力、そして技術の限界に関する透明性である。
AIを活用した医療ソリューションはすでに効率性と有効性を高めているが、こうした技術の普及拡大が課題として残る。
蒸気機関は商用化された当初、利用可能な他の動力源よりはるかに高価だった――やがて、そうではなくなった。浸水した鉱山から水をくみ出すために開発されたこの機関によって、石炭をより深く、より低コストで採掘できるようになった。その後、輸送が高速化し、より多くの製品を安価に運べるようになった。そして効率性とともに利用しやすさが高まるにつれ、利用する人も増えた。
画期的な技術が持つ可能性のすべては、当初それが何をするかにあるのではない。最終的に何を可能にするかにある。
デジタル、データ、人工知能（AI）による第4次産業革命も同様に、医療の新たな未来を切り開くだろう。かつて蒸気動力技術が、人々がより多くのことを、より速く、より良く、より簡単にできるようにする道を開いたように、AIを活用した予測ツール、デジタルによるケア、そして「健康」や「ケア」に関する新たな理解が、より良い成果への道を開く。当初は高いコストを伴う効率化が、より良い予防、診断、治療を通じて、より高い有効性につながる。
医師の80%が、医療におけるAIは有用だと答えている。AIはすでに診察室に導入されている。病院や救急部門の患者の振り分け、患者のリスクスコアの分析、コンピューターで化学反応をシミュレーションして新たな治療法の候補を特定することに活用されている。
画期的な技術が持つ可能性のすべては、当初それが何をするかにあるのではない。最終的に何を可能にするかにある。
プラタップ・ケドカー、ZS最高経営責任者（CEO）
いわば「医師のアシスタント」として登場したデジタル技術やAIのイノベーションは、医療エコシステム全体で信頼を得るにつれ、さらに多くの役割を担えるようになっている。AIへの信頼の欠如は依然として導入の障壁だが、ZSでは、学術関係者、臨床現場の医療従事者、業界リーダーで構成するコンソーシアムが、AIへの信頼に必要な要件を定める3つの原則に合意した。
1. 責任： AIが解決すべきでない問題もあり、AIの意図が非常に重要になる。同様に、データやアルゴリズムを無責任に管理すると、分析に意図せず偏りが入り込み、実際の人々に有害な影響をもたらしかねない。
2. 能力：イノベーションは機能しなければならない。そして医療エコシステムは、許容できる誤差の範囲をどう定義するかを見極める必要がある。一度の誤りを犯した人間の医師には認められる寛容さが、がん治療を推奨するコンピュータープログラムには、まだ認められていない。
3. 透明性：医療におけるデジタル技術、データ、AIの限界を率直に示すことで、能力が完全ではない場合にも信頼を保ちやすくなる。
実践を通じた効率化
医療分野でデジタル技術、データ、AIをいち早く導入した人々は、すでに画期的な成果を生み出している。それらは、懐疑から信頼の芽生えへ、効率性からより高い有効性へと移行するための土台となる。
ギリシャのスタートアップであり、ZSのパートナーでもあるIntelligencia.aiはAIを使い、新しい化合物が臨床試験や規制審査で成功する確率を予測する。Ezraは放射線科医がAIを活用して、がん病変をより迅速かつ正確に検出するのを支援する。WhisperのAI搭載補聴器は、人の声と背景雑音を聞き分けるのを助ける。
こうしたイノベーションは、「健康データ」となり得るものの理解も広げている。音声を用いたデジタルバイオマーカーは、生物医学研究と医療に訪れる変革の先触れとなっている。患者の健康状態を示す声の質を、日常的な消費者向け機器で記録できる技術と組み合わせることで、症状の検出や予測が可能になり、研究開発や臨床ケアに大きな可能性をもたらす。
デジタル化が進み、消費者や臨床医がテクノロジーを使いこなすようになると、「医療」そのものが、折々に受ける体験から日常に溶け込むものへと変わり得る。医師は診療所にいるだけでなく、誰かのポケットの中の電話にもいる。消費者の多くはこうした変化を歓迎している。米国の成人を対象に実施した調査では、4,000人のうち73%が、場所を問わず、より医療を受けやすくなることを望んでいると分かった。
医療がいつでもどこでも受けられるようになると、実践を通じた効率化も見えてくる。例えば米国のインターマウンテン・ヘルスケアは、自然言語処理技術を使って患者の手術データを収集し、数年で数千万ドルを節約した。
規模拡大による効率化
デジタルヘルスのイノベーションにはさまざまな側面があり、しばしば高額になる。しかし、費用対効果の高いイノベーションを大規模に展開すれば、変革をもたらす。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）により、デジタル技術やAIをより幅広い人々に迅速に展開する必要が生じた。例えばアイルランドは、先駆けて、基礎疾患として呼吸器疾患のある患者が隔離を続けながら、医療サービスのスタッフと連携してオンラインで健康状態を把握できる遠隔モニタリングを導入した。
製薬業界でも、AIを活用した治療用化合物のスクリーニング自動化によって、取り組みが加速している。新薬候補を見つけるために人間が数百件から数千件の臨床検査を行う代わりに、研究者はコンピューターで化学反応をシミュレーションし、数百万件の試験を実施して、規制審査を通過し得る化合物をより多く特定している。
医療分野でAIが進歩するなか、医療エコシステムはこの第4次産業革命への備えを進めている。調査対象となったライフサイエンス分野のリーダーの半数超（56%）は、自社には業務へのAI導入を拡大するための適切な経営陣の支援があると答えた一方、46%は、AIを導入するためのスキルを持つ人材が不足していると認識している。米国でAIを導入した病院の数は、2020年以降3倍に増えた。
準備、勢い、そして期待がデジタル技術やAIへの投資を促し、その普及拡大を加速させている。
有効性の向上によって、より良い医療を実現できる
医療における第4次産業革命が加速するにつれ、「治療する」力も高まっていく。
効率化によって、がんの診断検査の費用が1,000ドルから10ドルに下がれば、より多くの人が検査を利用でき、より早期に受けられるようになる。医療では、早期発見が生死を分ける。メラノーマ（悪性黒色腫）が局所にとどまっている段階で見つかれば、5年生存率は99%だ。がんが離れた部位にまで広がると、この割合は30%に低下する。
臨床開発では、何百万もの新しい化合物が発見されることで、有効性が高く、規制審査を通過する可能性の高い薬剤が見つかるだろう。成功確率を高めるためにAIを活用すれば、新規化学物質から米国の政府機関である食品医薬品局（FDA）の第1相臨床試験に至る過程における90%の失敗率を大幅に改善できる。
費用対効果を保って規模を拡大できれば、デジタル技術の進歩、AI、個別化ゲノミクスといったイノベーションを、高額な最後の手段ではなく、第一の選択肢にできる。
こうして効率化は、より有効な医療につながる。イングランドの鉱山から水をくみ出すより良い方法を発明家が見つけたことで、世界社会がより高度な段階へと進んだように、効率性を高めてコストを削減すれば、より有効な医薬品が市場に投入され、必要とする患者に届くようになる。
