何世代にもわたり、医療は断続的なものだった。誰かが病気になったり骨折したりすると医師の診察を受け、次に病気やけがをするまで別の医師にかかることはないかもしれない。今、人工知能などの新興技術が医療業界に新たな可能性をもたらすなか、第第四次産業革命において、政策立案者や医療従事者は、より良い成果を得るため、継続的な医療を提供する新たな方法を開発している。
消費者はすでに、オンラインバンキングや搭乗券の取得、レストランの予約と同じように、賢く簡単に医療提供者へアクセスできることを期待している。カイザー・パーマネンテCEO、バーナード・J・タイソン氏によると。例えば、健康保険に加入している米国人のほぼ4分の3（72%）が、健康保険会社が最新のコミュニケーションツールを使うことは重要だと考えている。そのツールには、インスタントメッセージや双方向ビデオ通話などがある。
カイザー・パーマネンテのような革新的な医療機関は、こうした声に耳を傾けている。同社は、患者がより良く医療を受けられるよう、現在テクノロジーをどう活用するかだけでなく、将来、慢性疾患を早期に診断・治療し、人々がより長く健康に暮らせる可能性を高めるためにどう活用できるかも検討している。
個人向けのデジタル医療アシスタントが健康と幸福のあらゆる側面を監視し、病気の検査や治療がDNAに合わせて調整される未来は、空想科学ではない。実現に日々近づいている。
すべての人に個別化医療を届けるという夢の実現には、課題も伴う。医療提供者は新たな技術を開発し導入するだけでなく、膨大な患者データを収集、統合、共有し、AIシステムが賢明な診断、助言、予測を行えるよう、利用可能な形に整理して学習させる必要がある。また、GoogleによるDeepMind Healthの買収のような注目を集めた事例が提起する、現実的なプライバシー上の懸念にも対処しなければならない。この買収により、巨大テクノロジー企業が英国の国民保健サービス（NHS）の患者160万人分のデータにアクセスする可能性がある。
デジタルアシスタントが24時間365日サポート
すでに、AmazonのAlexaやAppleのSiriなどのデジタルアシスタントは、レストランの予約から会議の予定調整、電話の折り返しまで、日常的な作業にAIを活用している。
未来のデジタルアシスタントは、患者の状態を監視し、結果を医療提供者に送信し、オンライン診療や対面診療の予約を手配できる、常時寄り添う医療パートナーとなる。服薬の頻度や用量の管理を助け、いつでも信頼できる医療上の助言を提供する。過去の病気から薬剤への反応まで、患者の情報を医師に知らせる。また、高齢者が年を重ねるなかで必要なケアを受けられるよう支援し、ホスピスケアも含めて、多くの高齢者が感じる恐怖や孤独を和らげる。
治療を個別化する精密医療
AIは精密医療を推進する原動力でもある。精密医療では、DNAを含む個人の環境、生活習慣、生物学的情報を用いて、病気を診断し治療する。患者の情報を分析することで、医師は効果が期待できる治療法を処方するとともに、薬への反応や望ましくない副作用を最小限に抑えられる。世界経済フォーラムで精密医療を統括するジェニャ・ダナ氏の言葉を借りれば、それは「適切な人に、適切な時に、適切な治療を」行うことだ。
精密医療に必要な遺伝情報の収集は、すでに容易かつ低コストになりつつある。現在では、全ゲノムの解析を1,000ドル未満で受けることが可能だ（携帯電話のアプリから結果を確認できる）。2007年には、費用は35万ドルだった。
効果的な治療法をすばやく特定できれば、人々の健康状態の改善に加え、医師が処方する治療や処置の数を減らし、医療費を抑えることにもつながる。世界の高齢人口が増え続けるなか、これはますます重要になる。
世界各地で、米国、中国、日本などの国々や製薬会社が、精密医療の研究に数十億ドルを投資している。
コストの削減
AI活用の大きな力は、こうした革新へのアクセスが一部の富裕層に限られないことだ。世界のより多くの人々が、これらの進歩の恩恵を受けるだろう。
アフリカでは、がんが現在、死因の第1位となっている。ルワンダ政府は世界経済フォーラムと協力し、国内のがん検出に向けた診断能力の強化に取り組んでいる。マサチューセッツ総合病院とハーバード大学医学大学院による乳がん検診試験などの事例が示すように、AIは画像を正確に評価し、治療を推奨し、偽陽性による不要な手術を減らすために活用できる。適切な政策とインフラが整えば、AI主導の医療がルワンダにもたらす潜在的な恩恵は計り知れない。
過誤の可能性をなくす
AIはすでに、医療過誤による死亡の減少に貢献している。心臓病、がんに次いで、医療過誤は死因の第3位だ。処方薬の過誤を例に挙げよう。米国では、誤った薬を投与されたり、正しい薬でも誤った用量を投与されたりして、毎年約7,000人が死亡している。
この問題の解決に役立てるため、ベインブリッジ・ヘルスはシステムを設計した。AIを使って業務プロセスから人的ミスの可能性を排除し、入院患者が正しい薬を正しい用量で受け取れるようにする。処方箋の作成から患者への正しい用量の投与まで、全工程を段階ごとに追跡するシステムだ。
健康保険会社のヒューマナは、人間のカスタマーサービスをAIで強化している。このシステムは、顧客対応を改善する方法について、カスタマーサービス担当者にリアルタイムでメッセージを送ることができる。また、対応がエスカレートしそうな会話を特定し、必要に応じてすぐ電話に出られるよう、上司に知らせることもできる。これにより、電話を保留にせずに済み、顧客体験が向上し、問題の迅速な解決にもつながる。
これらは、AIで解決できる問題の優れた事例だ。このような革新が今後ますます増えていくだろう。
これから何をすべきか？
AIには医療を一変させる可能性がある。しかし、それによって誰もがより良い医療成果を得られるようにするには、3つのことに取り組む必要がある。
第一に、政府やその他の組織は、新たに生まれつつある個人データ経済を安全かつ持続可能な形で構築するための手順を策定する必要がある。人々が自分のデータを管理し、取引できるようにして初めて、データの安全性や不正利用への懸念を和らげ、医療提供者がより賢いAIシステムを構築するために必要とする、質の高いデータの円滑な流通を確保できる。
第二に、人々の健康や幸福に関する判断にテクノロジーを使うことの道徳的な影響を考える際には、強い倫理観を保つ必要がある。患者が判断の理由を理解できるよう、使用されるアルゴリズムと、その学習に用いるデータについて透明性を確保することも含まれる。
最後に、大きな夢を描く必要がある。ポリオや天然痘のような病気は、すでに世界の多くの地域でほぼ根絶されている。他の病気も同じようにできないだろうか。鎌状赤血球貧血も、がんもない世界を想像してみよう。
医療の未来には、計り知れない可能性がある。さあ、実現しよう。
