2017年、DeepMindのコンピュータ「AlphaGo」は、戦略ボードゲームの囲碁で世界チャンピオンを破った。このコンピュータが知っていたのはゲームのルールだけだったが、そのルールが生み出す可能な手の数は、目に見える宇宙に存在する原子の数よりも多い。これを機械が正式に人類より知的になった転換点と捉える人々もいた。
しかし、あまり大きく報じられなかった微妙な点として、AlphaGoは長年囲碁界で定着していた手の定石を覆した。その結果、囲碁の名人たちは解放されたと認め、これまで思いもよらなかった新しい手や戦略を試みるようになり、それが驚異的な連勝につながっている。
では、これは医療とどのような関係があるのだろうか。
私たちは現在、機械が自ら学習し、解決策を導き出す力を与えられつつある技術革命の只中にいる。機械は、予想されていなかったかもしれない形で人間の想像力に挑み始めており、逆説的ながら、それが人類に現在の制約を超えて想像する勇気を教え、創造性の革命を引き起こす可能性がある。このように、医療の文脈では、機械学習によって、医師に新たな健康維持や病気の安定化の方法を示し、着想を与えるような新たな生理学的指標が特定される可能性が高い。
黙って計算せよ
臨床医学の全体は、何かを測定する歴史的な能力によってのみ形作られてきた。血圧を測定するようになったのは、150年前にある人物が、その重要性を当初十分に理解しないまま、測定できることに気づいたからにすぎない。その10年ほど後、医師たちは、血圧が高い人は血圧が低い人よりも生命を脅かす健康上の事象を多く経験していることを示し、これが高血圧を下げる薬の開発を促した。数年後には、これらの薬剤が脳卒中、致命的な心臓発作、腎不全を含む生命を脅かす心血管系の事象を減らせることを示す決定的な証拠が得られた。こうして、血圧に関するこの最初の探究から、臨床医学の分野全体と、診断、検査、治療に関連する産業が発展していったのである。
今後訪れる革命は、既存の臨床分野を支える従来の健康指標から始まり、その後、機械学習を用いて、消費者向けデバイスの利用から得られる他のシグナルを特定するように進化していくだろう。そしてそれらは、健康的な生活の、ゆりかごから墓場までの過程に組み込まれていく可能性がある。
例えば、心電図(ECG)、あるいは心臓の拍動とリズムを示す同等の指標が遍在的に利用可能になった場合に、医療エコシステムがどのように進化しうるかを考えてみてほしい。
従来の臨床医学にとっての大きな課題の一つは、心房細動と呼ばれる心拍リズムの乱れである。この疾患は有病率が上昇しており、脳卒中を引き起こすまで自覚症状がないことも多い。心房細動は発作性に起こることがあるが、心電図で容易に診断でき、脳卒中予防のための治療も容易である。ちなみに、最近発売されたApple Watch 4には心電図機能が搭載されている。その有用性はまだ証明されていないものの、消費者向け診断機器が集団の健康に影響を与えうることを示している。
このような診断機器が広く利用可能になれば、新たな集団ケアの経路が生まれるだろう。別の種類の心拍リズムの乱れは、突然の心臓死を引き起こす可能性があり、心電図または心臓の拍動を示す同等の指標によって検出できる。心停止の状態にある人は、脳へのダメージを避けるために5分以内に心肺蘇生を受ける必要がある。心肺蘇生の技能を登録している近隣の市民に、スマートな消費者向けデバイスを使って警告し、呼び出すエコシステムがあれば、生存率に大きな影響を与えるだろう。
さらに、心電図の大量データを、他のバイオセンサーや一般的な生活習慣・行動データと組み合わせて長期的に監視・統合することで、健康上の結果に関連する、これまで認識されていなかったシグナルが明らかになるだろう。最も重要なのは、血圧のような粗い測定値に取って代わるかもしれない、より鋭敏で、より優れた、よりコスト効率の高い、全く新しい臨床医学の分野が出現することを可能にする点である。
医療革命
世界中の医療制度にかかる負担が絶え間なく増大する中、医学を学ぶことを志す若者の数が減少しているという非常に憂慮すべき傾向がある。その要因として、不必要に長く柔軟性に欠ける勤務時間や、医療制度がイノベーションを取り入れられないことを挙げる人が多い。
医療は、臨床的な判断力や洞察力に基づくものから、プロトコルに基づく管理判断のためのデータを生み出す検査や調査に基づくものへと変わってきている。その結果、数字への執着が強まり、医師の役割や、ますます要求の厳しくなる国民の期待の両方が変化してきた。
逆説的ではあるが、解決策は、さらに多くのデータ、アルゴリズム、プロトコルにあるのかもしれない。ただし、それらのプロセスは医療従事者の手から離れ、スマート技術によって完全に自動化される必要がある。これには、知識基盤の拡大と客観性、疲れを知らないこと、そして患者から新たな未認識のデータシグナルを特定し、活用できるといった、大きな利点がある。
現在の問題は、私たちが過渡期にあることだ。この時期、臨床スタッフは、ますます要求の厳しくなる患者への対応に加え、データの過多にも対処しなければならない。医師の業務量の70%と推定されるアルゴリズム的な診療業務は、テクノロジーが担う必要がある。これにより医師は残りの30%に集中できるようになり、より質が高く、よりコスト効率的で、より満足度の高い医療提供が実現するだろう。
このことは、医療の組織と提供のあり方について、最終的に世界的な再考を促すことになるだろう。つなげられたテクノロジーは、大規模な疾病予防・管理プログラムを効果的かつ持続可能な形で実現する手段となり得るだろうか。初めて、人々が自らの健康と心身の well-being をより強く管理し、態度、期待、行動の変化を促すための、つながったケアツールが手に入ったのである。
再び輝きを取り戻した囲碁の名人たちと同様に、医師や研究者は、つながったセルフケアへの移行と深層機械学習を組み合わせることで、集団の健康を改善するための、より優れた有用なシグナルを特定し、それによって臨床医学を豊かにできると想像してみてほしい。
