2030年までに、AIは複数のデータソースにアクセスし、疾病のパターンを明らかにして、治療とケアを支援するようになります。
医療システムは、個人が特定の疾病にかかるリスクを予測し、予防策を提案できるようになるでしょう。
AIは、患者の待ち時間の短縮に役立ち、病院および医療システムの効率向上につながるでしょう。
2030年1月の、典型的な寒い日であり、インフルエンザ シーズンのピークです。10年前の同じ時期には、診療所や診療所の待合室は、診察を待つ病人であふれていたことでしょう。今日では、臨床医と患者はシステム内をスムーズに移動しています。
では、何が変わったのでしょうか。コネクテッド・ケアが現実のものとなりました。その背景には、長年にわたる、世界の医療システムへの大きな圧力があります。世界の医療システムには、急速に増加し高齢化する人口をケアするための熟練した医療専門職が十分にいません。そして、データサイエンスや人工知能（AI）などの強力な技術的基盤の進展です。
AIは現在、人間が検知するには微妙すぎるか複雑すぎる膨大な量のデータにわたるパターンを明らかにできます。2020年には孤立したサイロに閉じ込められていた複数のソースの情報を集約することで、これを実現しています。そのソースには、接続された家庭内デバイス、医療記録、そして、ますます増えている非医療データが含まれます。
2030年におけるこの最初の大きな影響は、医療システムが真に先を見越した予測型の医療を提供できるようになったことです。
1. AIを活用した予測型ケア
AIと予測分析により、私たちの健康に影響を与える生活上のさまざまな要因について、より深く理解できるようになりました。インフルエンザにかかりうるかどうか、あるいは遺伝した病状があるかどうかだけでなく、出生地、食生活、勤務地、地域の大気汚染レベル、安全な住居へのアクセスや安定した収入があるかどうかといった事柄も含まれます。これらは、次の要因の一部です。世界保健機関が「健康の社会的決定要因」と呼ぶもの（SDOH）。
2030年には、医療システムは、例えば個人が慢性疾患を発症するリスクがいつあるかを予測し、症状が悪化する前に予防策を提案できるようになります。この取り組みは大きな成功を収め、SDOHの強い影響を受ける糖尿病、うっ血性心不全、COPD（慢性閉塞性心疾患）の発症率が、ついに減少傾向に転じています。
2. ネットワーク化された病院、コネクテッド・ケア
予測型ケアと並んで、ケアが行われる場所に関する、もう一つの画期的な進展がもたらされています。2030年には、病院はもはや幅広い疾患を扱う一つの大きな建物ではなくなります。代わりに、重篤な患者や非常に複雑な手術に重点を置き、緊急性の低い症例は、小規模な拠点や分院によって監視・治療されるようになります。その拠点には、小売店内のクリニック、日帰り手術センター、専門治療クリニック、さらには患者の自宅までが含まれます。
これらの施設は、単一のデジタル基盤に接続されています。中央指令センターが臨床データと位置データを分析し、ネットワーク全体の需給をリアルタイムで監視します。AIを用いて症状が悪化する危険のある患者を発見するだけでなく、このネットワークは、システム内のボトルネックを解消し、患者と医療専門職が最も適切なケアを受けられる場所、または最も必要とされる場所へ確実に誘導することもできます。
このネットワークを結びつける接着剤はもはや場所ではありません。それは、ネットワークが提供するサービスを受ける人々の体験です。これが、2030年における3つ目の大きな違いへとつながります。
3. 患者と医療スタッフのより良い体験
なぜ体験がそれほど重要なのでしょうか。患者にとっては、体験が回復の見込みに直接影響を与えうることが、長年の研究で示されてきました。回復するかどうかそのもの。臨床医にとっては、より良い勤務体験の必要性が急速に高まりました。10年前、彼らは燃え尽き症候群の深刻な割合に苦しみ始めました。その主な原因は、わずかな資源で多すぎる患者を治療しようとするストレスでした。
2030年には、AIを活用した予測型医療ネットワークが、待ち時間の短縮、スタッフの業務フローの改善、そして増え続ける事務的負担の軽減に役立っています。臨床現場でAIが使われるほど、臨床医は手術や診断などの分野で自らのスキルを補完するものとして、AIへの信頼を高めています。
すべての患者、すべての診断、すべての手術から学習することで、AIは、専門家と患者の双方に適応する体験を生み出します。これにより、健康アウトカムが改善するだけでなく、臨床医の不足や燃え尽き症候群も減少し、同時にシステムの財務的な持続可能性も実現されます。
このネットワーク化されたシステムは地域社会全体に広がり、コネクテッド・ケアによって支えられています。人、場所、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを結びつけ、生涯にわたる健康と幸福を向上させる、真のケアのネットワークを構築します。
現実に戻って
2020年の時点では、このビジョンの実現にはまだ長い道のりがあります。極めて複雑な技術、IT、そしてデータシステムは、依然として職員の業務フローを妨げ、診断、治療、監視、そして、できれば疾病の予防と治癒を支援するために使われている臨床分野におけるケアの継続性を脅かしています。
それでも、これら3つの考え方がいつの日か現実のものになるという明確な兆しが見えています。インテリジェントシステムは、すでに専門的な業務を遂行し、人間の能力を補完できるようになっています。その例として、画像上のがん病変を検出し、医師のメモを分析して数値化したり、救急医療における患者の流れを最適化したりできるAIがあります。病院内では、AIを活用した予測分析が、集中治療室ですでに命を救う助けとなっています。病院外では、特定のリスクの高い集団を特定する助けとなっており、事前の一次医療やコミュニティケアによって、入院の必要性を減らすことができます。
しかし、これは長く複雑な道のりであり、単一の企業や組織だけで成し遂げられるものではありません。私は、AIシステムが完全に相互運用可能で透明性を持ち、偏りや不平等を防ぐことを確実にするためには、政府、医療システム、民間企業が引き続き協力し合う必要があると考えています。医療がグローバル化し続けるにつれ、AIが個人データを利用する方法を保護する国際標準の必要性が、緊急の優先課題となるでしょう。
何よりも、AIの最も強力な用途は、人間の能力を代替することではなく、強化することにあるという点を、私たちは心に留めておかなければならないと考えています。コネクテッド・ケアの核心は新しい技術ではなく、人です。ケアを必要とする人々と、そのケアを私たち全員に届けるために献身的に働く人々です。
