医療は以前よりも向上しているが、現在、より少ない資源と、より逼迫した状況の中で、かつてないほど多くの患者がケアを必要としている。
そのギャップを埋めることは容易ではないが、人工知能は大きな助けとなりうる。
公平な医療を提供するうえで、人間・AI・システムの協働という三本柱が鍵となるだろう。
今日の医療は、昨日より、また1年前や10年前と比べて大幅に、より正確で、より予測的で、より予防的になっている。しかし、医療をより効率的にする数えきれないほどの飛躍的進歩があるにもかかわらず、到達すると見込まれている地域は一つもない。持続可能な開発目標（SDGs）の2030年までの非感染性疾患による死亡率に関する目標。
その理由を理解するために深く掘り下げる必要はない。医療では大きな進歩を遂げている一方で、むしろ病気治療型のイノベーションに偏っており、より少ない資源と、より逼迫した状況の中で、かつてないほど多くの患者がケアを必要としている。
すべての人に質の高い医療を実現するためには、手持ちの資源を用いて、病気を予防し健康リスクを管理するという前提条件に同時に取り組む必要がある。要するに、より少ない資源でより多くのことを成し遂げなければならない。
医療の未来は、人工知能（AI）が長年の障壁を飛び越えることができる協働の取り組みである。そこでは、専門家が力を与えられ、環境が保護され、必要なときに必要なケアをすべての人が受けられる未来である。
これは、私たちが築いている革命である。人間の創意工夫、システム設計、AIという、公平な医療の三本柱によって推進される変革である。
AI：病気から人々を守るためのシステム連携
世界保健機関は、気候変動を人類が直面する最大の健康上の脅威に挙げており、2030年から2050年の間に、気候変動によって年間約25万人の死者が追加で生じると予測している。
しかし、これは将来だけの懸念ではない。世界中の人々は、異常気象に関連した負傷や早期死亡、呼吸器疾患や心血管疾患の増加、感染症のパターンの変化などを通じて、すでに気候変動の影響に苦しんでおり、それらはすべて精神的健康に計り知れない影響を及ぼしている。
逆説的ですが、世界の医療システムは、世界の正味CO₂排出量の4.4％を占めており、航空業界や海運業界よりも多い。同時に、過剰な量の廃棄物も生み出している。
AIを活用したケアや遠隔診断などのヘルステック分野のイノベーションは、環境への影響を低減するために貢献でき、また貢献しなければならない。環境の保護は、これらの課題の多くにとっての前提条件でもある。
だからこそ、病気を予防すると同時に、環境への悪影響を削減するために次世代技術の可能性を活かすことが極めて重要である。例えば、医療システムへの自律型AIの導入は、特に輸送の削減や、重複した検査や介入の防止によって、温室効果ガスの排出を抑制する可能性を秘めている。
その前提として重要なのが、質が高く包括的な人口健康データへのアクセスである。Malaffiはその好例である。アブダビ首長国において、公的および民間の医療提供者を安全につなぎ、UAE初の医療情報交換（HIE）プラットフォームを提供している。このプラットフォームは、患者情報と臨床データを交換するための信頼性が高く標準化された方法を確保し、医療の相互運用性を革新する触媒となっている。医療提供者が情報や医用画像をシームレスかつ安全に共有できるようにし、最終的には将来の患者ケアの向上につなげている。
これと並行して、AIを活用した疾病および重症ケアの予測は、医療の必要性を低減する大きな機会をもたらしている。AI応用における最近の画期的な進展によれば、心臓発作は予測できる（発症の最大10年前まで）、一方で深層機械学習は、今後1年から6年間の肺がんのリスクを予測する可能性を秘めている。
早期診断が重要であることは長く知られてきたが、病気や疾患が起こる前に、一貫して進路を修正できるようになれば、患者の治療の道のり、医療介入の必要性、そして結果がどのように変わりうるかを想像してみてほしい。
そのため、大規模な検診や自動化されたソリューションは、システムを病気治療型の医療から公平な医療への移行に不可欠な前提条件である。
AIは地域社会全体を分析し、リスク要因を特定して、大規模な予防措置を可能にしうる。これは、単に症状を治療することから、積極的に病気を予防し、最終的には人口の健康を改善することへの移行である。
AIと医療従事者：チームの取り組み
AIは今後も医療提供の在り方を変革し続けるだろう。しかし、それを正しく実現するためには、システム全体の変化を超えて、ケアの核心、すなわちケアを提供する人々に目を向ける必要がある。AIによって力を与えられた医療従事者は、患者のためにさらに的確な判断を下すことができる。
これは、医療従事者にとって新たなスキルが極めて重要になる。今後は、AIと協働し、その洞察を解釈し、その限界を補いながら、最善のケアを提供する方法を学ぶ必要がある。
医療従事者の知的なAIパートナーの可能性を引き出すには、従来の専門分野の枠を超えて、継続的な学習を受け入れる考え方の転換が求められる。
世界経済フォーラムは、医療システムの改善のために何をしているのか。
健康・医療センターは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えなど、世界中の保健システムが直面する課題を理解するために、リーダーたちをつないでいる。
信頼に基づく対話と官民協力を通じて、センターはパートナーが共通の優先事項に沿って足並みを揃え、健康アウトカムの改善に向けた集団行動を推進できるよう支援している。
医療にAIを統合する準備として、医療従事者は、データリテラシーと技術的スキルを身につけ、自らの専門分野や関心分野におけるAIの具体的な応用方法を学ぶ必要がある。また、データ品質、プライバシー、セキュリティ、倫理など、医療においてAIを利用する際のベストプラクティスや標準を認識していなければならない。
フィリップスのサウジ・データ＆AI庁（SDAIA）との提携のような取り組みは、現地の医療従事者とデータサイエンティストの育成に焦点を当てた科学的交流プログラムに基づいており、重要な役割を果たしている。これらの協力は、最新の医療技術によって現地のコミュニティに力を与え、公平な医療へのアクセスがある未来を育んでいる。
この協力は、批判的思考を維持することの重要性を示している。AIはすべての情報や文脈を持っているとは限らないため、AIを暗黙のうちに信頼するのではなく、人間が患者との診療内容を検証し、相互に照合することが引き続き鍵となるだろう。
そして最後に、おそらく最も重要な要素は、臨床医が最も大きな価値を発揮できる分野、すなわち人間同士の対話を明確に意識しておくことである。医療従事者は、患者やAIと並んで、共感、傾聴、フィードバックの共有、問題解決といった人間的スキルを磨く必要がある。
医療におけるAIの未来は、これまで不可能と思われていたこと、すなわち公平な医療の提供を、すべての人にとって現実のものとするための無限の機会をもたらしている。
