人工知能（AI）がもたらす最もエキサイティングな可能性の一つは、世界中で医療を民主化できることです。先進国にとっては、これは富裕層と貧困層の間で拡大する医療提供の格差に対処することを意味します。開発途上国にとっては、AIはアクセスと医療の質を向上させることが期待されます。これらはいずれも、長年にわたり劣悪なインフラと人材不足によって妨げられてきました。
AIの力は、医療提供者を補強する能力にあります。非常に賢い個人秘書のように、医療専門家が長年にわたって蓄積した経験を体系化することで、どの人間よりもはるかに速く膨大な量のデータを分析できます。機械学習と組み合わせることで、世界最高の医師の知識を拡大し、何千、何万もの데이터ポイントを適用して、より迅速な診断を行うことが可能になります。
最もエキサイティングな点は、今日利用可能なテクノロジーがすでに非常に高度であり、時間の経過とともに学習と改良を続けて精度を高めることができるということです。AIが医療において人間に取って代わることは決してありません。むしろその逆です。AIの効果的かつ責任ある利用には、常にデータサイエンスと医学的知識の組み合わせが必要であり、増え続けるデータが常に現実の文脈の中で解釈されることを確実にします。しかし、史上初めて、世界最高の医師の知識を世界規模で応用し、より迅速かつ正確な診断を行うことが可能になっています。
もう一つの大きな利点は、バイタルサインから過去のあらゆる病気に至るまで、ある人物について収集されたあらゆる医療データを統合した、詳細な単一の患者ビューを構築できることです。患者の病歴全体を即座に呼び出し、複数のデータセットを同時に重ね合わせて分析できることで、一人の医師の能力と比べて、異常を見つけやすくなります。
これは、がんのように早期発見されるほど生存率が高い疾患の治療における大きな前進であるだけではありません。医療システムがその重点とリソースを治療から予防へと移行させることも容易にします。これは、東南アジア諸国連合（ASEAN）で増大している脅威である心臓病や糖尿病などの生活習慣関連疾患との戦いに勝利するうえで不可欠となるでしょう。糖尿病は推定9,600万人が東南アジアで罹患しており、世界保健機関（WHO）によると、そうなっています。
開発途上国にとっての特効薬
これがもたらす機会は、特に開発途上国にとって非常に大きなものです。まず、診断を迅速化し、医療提供の一部を自動化する能力は、長年にわたり人材と設備の不足に苦しんできた国々にとって恩恵となります。東南アジアは、世界で最も深刻な、需要に基づく医療従事者不足に直面しており、これは長らく解決されるべき課題でした。
定型的で単純な業務をAIが担うことで、貴重な人的資源と医療機器を、より大きな効果をもたらせる複雑な症例に集中させることができます。例えば、当社がマレーシアの病院に導入した新しいシステムは、患者のバイタルサインの測定プロセスを自動化し、医療チームが患者の状態の変化により早く気づけるようにしています。
この技術の世界各地での試験では、予期せぬ心停止を減らし、入院期間を短縮できることが示されています。同時に、スタッフが監視ではなく患者ケアに集中できるようになります。例えば、米国においてレイクランド・ヘルスが患者モニタリング技術を導入してから1年以内に、心停止および呼吸停止の件数を約56%削減することができました。
AIを活用した遠隔医療や、特定の慢性疾患の予防と自己管理を患者に可能にする仕組みは、長年十分なサービスを受けられずにきた遠隔地のコミュニティにおいて、健康水準を向上させる手段にもなります。モバイル端末の普及により、人々は自分の健康データをリアルタイムで容易に収集し、監視できるようになっています。これは、医療を病院から自宅へと移行させるうえで大きな役割を果たすでしょう。
最後に、AIは感染症の拡大に対処する可能性も秘めています。データモデリングと予測分析を通じて、各国が流行の予測と管理をより適切に行えるよう支援します。ただし、このテクノロジーが真の可能性を発揮する前に、解決すべき課題がいくつか残されています。
もうすぐ到達できるでしょうか？
この地域の健康記録のデジタル化は、最も大きな課題の一つです。世界の患者データの大半は現在「非構造化」されており、つまり医療IT システムでは利用できない形式で保存されています。この問題は開発途上国に限ったものではありませんが、患者記録が手書きで管理が不十分なことが多い国々では、さらに深刻になっています。ASEANにおけるモバイル端末の急速な普及は、大規模なデジタルデータ収集の潜在的な手段となりうるため、解決策の一部になり得ます。しかし、開発途上国はAIが真の可能性を発揮できるよう、デジタルインフラと、患者データを保存するための共通かつ安全なシステムにも投資する必要があります。
もう一つの継続的な課題は、人材不足です。AIは医師不足に対する実行可能かつ大いに必要とされる解決策を提供しますが、対処すべき新たな人的資本の需要も生み出します。それは、医療専門家がデータサイエンスとAIについて訓練を受け、データを解釈できるようにすることです。開発途上国の医療システムを将来に備えたものにするため、こうした専門的なスキルへの投資は、医療教育と研修における優先事項となる必要があります。
最後に、健康アウトカムの改善において、AIと自動化にできることには限界があります。治療の選択肢そのものが同程度に進歩していなければ、診断の速度と精度を向上させても、大きな違いをもたらす可能性は低いでしょう。医療システムは、AIによって生み出されたリソースが、患者のアウトカムに最大の効果をもたらすよう、最善の方法で再配分されるようにする必要があります。
未来に向けて
ASEANの開発途上国にとって、AIが大きな可能性を秘めていることは間違いありません。しかも、それは遠い将来のSF的な話ではなく、これらの応用はすべて現時点で実現可能です。開発の進展により、この技術を拡大するコストも低下しつつあり、実行可能な選択肢としての魅力が増しています。
ASEANの開発途上国が健康記録をデジタル化し、データサイエンスのスキルを向上させ、リソースを最も大きな効果をもたらす分野へ賢く再配分できれば、この地域の医療提供は、たとえ早まらないとしても、今後5年以内に大幅に改善すると私は期待しています。
まだ越えるべきハードルはあります。しかし、初めて、医療への普遍的なアクセスが現実的に手の届くところにあります。
