人工知能は、患者ケアと治療の判断へのアプローチの仕方を変えつつあります。
診断サービスの一部としてAIを統合することで、医療機関はより迅速な診断と治療の判断を可能にしており、それによって患者の転帰が改善されています。
新しいツールは、疾病のより早期の特定を支援し、業務プロセスを効率化し、従業員の燃え尽き症候群を軽減するのに役立ちます。
人工知能（AI）の新たな応用は、かつて可能と考えられていたことに繰り返し挑戦しています。この技術は、世界中のほぼすべての産業に重大な影響を及ぼしており、より高い効率性をもたらし、業務プロセス全体を変革しています。医療も例外ではなく、AIは患者ケアと治療の判断へのアプローチの仕方を変えつつあります。
予測によれば、世界の医療AI市場は2030年までに約1,880億ドルの規模に達する見込みです。この成長は医療における重大な岐路と時を同じくしており、2030年までに世界で医師、看護師、助産師が約1,000万人不足すると見込まれています。同時に、高齢化する人口のニーズの高まりにも直面しています。
AIは、世界中の組織がこれらの課題を克服し、成果を改善し、ケアを強化し、健康の公平性を推進するのに役立つ実践的な解決策を提供します。
医療業務プロセスの効率化
診断サービスの一部としてAIを統合することで、医療機関はより迅速な診断と治療の判断を可能にしており、それによって患者の転帰が改善されています。
AIの複雑なアルゴリズムは、1日に何百もの医用画像を読影する放射線科医を支援し、X線やMRIなどの画像をより迅速かつ正確に分析する助けとなります。これにより、医療チームは複雑で緊急性の高い症例に優先順位を付けることができ、さらなる精査が必要となる可能性のある所見を検出できる場合もあります。
従業員の燃え尽き症候群の軽減と人員配置ニーズへの対応
必要ではあるものの時間のかかる事務作業は、従業員の燃え尽き症候群の一因となり、臨床医が患者のベッドサイドを離れる原因となっています。新しいAIツールは、電子カルテへのデータ入力や保険会社への事前承認申請の提出など、手作業で反復的な業務を自動化することで、燃え尽き症候群の軽減を支援し、スタッフが患者に集中できるようにします。
従業員の日常業務を支援することに加え、AIは人員配置のニーズへの対応にも役立っています。従来、看護師の人員配置は、電話、テキストメッセージ、スプレッドシートに頼る非常に手作業の多いプロセスでした。現在、私たちはこのプロセスを効率化するためにAI分析をますます活用しており、その中には、以前に協働したことのあるチームメンバーを組み合わせることを目指す取り組みも含まれます。というのも、研究により、それが生産性にプラスの影響を与えることが示されているためです。
疾病の早期発見と患者転帰の改善
米国では、推定1億人が未診断の慢性疾患を抱えています。これは同国の医療費の90％、すなわち約3.7兆ドルに寄与しています。私たちは最善の努力を尽くしていますが、予防、慢性期、急性期のケアに必要なすべてに対応するための時間が、医療提供者には単純に不足しています――ある研究では、医師が1日26.7時間という非現実的な労働を強いられることになると試算されています。
AI技術は、プライマリケア提供者が提供する卓越したケアを補完することができます。新しいツールは、疾病の進行に影響を及ぼし得る疾病のより早期の特定を支援し、進行を遅らせたり、防いだり、完全に止めたりする可能性があります。
ハッケンサック・メリディアン・ヘルスでは、ネットワーク全体の関係者と協働しながら、AI技術を活用して疾病を予測・検出し、そのような知見を臨床業務プロセスに組み込む予測ヘルスチームを構築しています。例えば、プライマリケア提供者の業務プロセスにAIが統合され、ステージ3の慢性腎臓病をより早期に特定することで、疾病の進行を遅らせる一助となっています。
治療の選択肢の改善と迅速化
臨床試験に入る医薬品のうち、最終的に米国食品医薬品局による承認を得て販売に至るのは約12％に過ぎません。私たちは、膨大な量のデータを分析して有望性の高い医薬品候補を迅速に特定し、その有効性と安全性を予測し、設計を最適化することで、この費用が大きく困難なプロセスを支援するAIアプリケーションの効果を目の当たりにしています。
治療法が利用可能になった後は、有効性を最適化し、副作用のリスクを低減するための適切な知見が必要です。AIアルゴリズムは、遺伝情報や診療歴を含む大規模なデータセットを分析することで、予測される転帰や想定される治療反応を考慮した治療計画を導き出し、私たちがより早く目標に到達する助けとなります。
潜在的な落とし穴への留意
AIは変革に向けた大きな機会をもたらす一方で、あらゆる新技術に伴って生じる潜在的な懸念を特定し、対処するための継続的な取り組みを必要とします。
AIの恩恵を世界規模で実現するためには、データプライバシー、倫理的配慮、文化的感受性、そして多様な人々によるアクセス可能性に関する潜在的な落とし穴に留意し、それらに対する安全策を確立しなければなりません。世界保健機関（WHO）は2021年に倫理的AIに関するガイダンスを公表し、AIは世界の医療提供の改善に大きな可能性を秘めている一方で、それが実現するのは「倫理と人権がその設計、展開、利用の中心に据えられている場合に限られる」と警告しました。
バイアスの可能性は特に懸念されます。AIアルゴリズムが集団全体を代表しないデータで訓練された場合、健康格差を悪化させる可能性があります。例えば、皮膚がんのアルゴリズムは、主に色白の人々のデータで訓練されていたため、色の濃い肌の人々の皮膚がんの検出において効果が低いことが分かっています。代表性の不足は臨床研究における長年の課題であり、バイアスのリスクを軽減するためには、より多様なデータが必要です。
世界経済フォーラムは、人工知能のガードレールをどのように構築していますか？
AI卓越性センターは、各分野のリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解することを支援しています。AIの導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を支えています。
信頼できる場と協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と利用に対する責任ある取り組みに向けて共に取り組めるよう支援しています。
WHOのガイダンスを誠実かつ責任をもって遵守するためには、医療業界が技術開発者、政策立案者、世界の保健機関と協力し、人々が常に優先されるよう確保しなければなりません。
ハッケンサック・メリディアンは、最近ホワイトハウスが発表した、この画期的技術がもたらすリスクを管理しつつAIの可能性を活用するための、全米規模の取り組みの一員です。同ネットワークは、薬局大手のCVSヘルス、ボストン小児病院、ヒューストン・メソジスト・ウェスト病院と共に、医療提供と支払いにおけるフロンティアモデルの利用を導く自主的なコミットメントの一式を定めるという使命に参加しています。
世界的な協力の拡大と前向きな変革への取り組みにより、私たちはAIの力を活用して健康を改善し、変革することができます。
