医療を再構想する：コストを増やさずケアを拡充

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世界の医療制度は過ぎ去った時代に合わせて構築されており、現状の仕組みは人口動態や臨床の実態と構造的にかみ合っていない。
基盤モデル、特化型AI、エージェント型システムの飛躍的な進歩により、AIは複数段階のワークフローを計画し、実行できるようになった。
AIは医療の未来を再構想する機会をもたらすが、それは連携されたデータ、明確な標準、適切な規制にかかっている。

世界の医療制度は過ぎ去った時代に合わせて構築された。今日、私たちが頼る仕組みの多くは第二次世界大戦後に形づくられた。当時は人口の年齢層が若く、病気は慢性ではなく急性だった。医療従事者も不足していなかった。こうした状況は、もはや存在しない世界のものだ。

2026年、人々はこれまでのどの世代よりも長生きしているが、その延びた年月のうち、健康を損なって過ごす期間も長くなっている。がんや糖尿病などの非感染性疾患は、現在、世界の死亡の約4分の3を占める。その数はすでに11億人を超えており、60歳以上の人は全人口のおよそ7人に1人に当たる。2030年までに14億人に達する見込みだ。

それでも医療制度では、医療従事者が1,100万人不足すると予測されている。10年の終わりまでに需要が増す一方、職員数が減少すれば、患者は診断や治療の遅れに直面する。

どの国も人材育成だけでは埋められない不足だ。さらに、多くの先進国では医療費がすでにGDPの10％を超えており、財政への圧力が強まっている。

アインシュタインは「問題を生み出したときと同じ考え方では、その問題を解決できない」と警告した。その通りだ。21世紀の需要を20世紀の運営モデルで支えることは、もはや成り立たない。現状の仕組みは、人口動態や臨床の実態と構造的にかみ合っていない。

医療制度が限界に達しつつある今、今日の医療ニーズの規模と複雑さに対応できる新たな技術群が登場している。私たちは、まさにプロメテウスの火を手にするような転換点に立っている。基盤モデル、特化型AI、エージェント型システムの飛躍的な進歩により、AIは複数段階のワークフローを計画し、実行できるようになった。文書作成の迅速化や、より的確なトリアージ、効率的な物流などが可能になる。

こうしたツールは人員を増やさずに対応能力を高められる。コストを増やさずにケアを拡充する力がある。何よりも、人手不足の医療制度で最も不足している資源、すなわち現場のチームの時間を取り戻す。

変革への4つの道筋

AIがこの転換を実現するうえで役立つ方法を4つ紹介する。

1. 人手不足から対応能力の拡大へ

臨床医は平均して、1日に約3時間を書類作業に費やしている。事務負担は、最前線の現場から時間とエネルギーを奪う。AIでこれに対処する方法の一つが、AIを活用したアンビエント・リスニングだ。JAMA Network Openに掲載された研究では、アンビエントAIによって記録作成の精神的負担がほぼ半減し、仕事に追われているという感覚も軽減した。また、臨床医が患者に再び意識を向ける助けにもなった。患者に全神経を集中できると答えた人の割合は、AIの利用前の58％から、利用後には93％に上昇した。スペインの当院の診療現場でも同じ傾向が見られる。アンビエント・リスニングとAIを活用した記録作成が認知的負荷を軽減し、そこで生まれた時間とエネルギーを患者ケアに振り向ける助けとなっている。私がよく言うように、臨床医の時間を20％取り戻せば、労働力を一人も増やすことなく、実質的に数千人分の常勤換算人員を患者ケアに戻せる。

2. 医療を人材が集まる分野に変える

医療には、ごく限られた分野にしかないものがある。それは明確な目的だ。誰もが理解できる成果、すなわち人々の健康、時には生死に関わる成果を扱う。AIはその目的をさらに強めている。避けられる摩擦を取り除き、日々の意思決定を迅速にすることで、臨床医が中核業務に充てる時間を増やす。根拠に基づく臨床判断を下し、ケアを提供する仕事だ。

これは次世代が求めているものとも一致する。デロイトとマッキンゼーの調査によると、Z世代の労働者は、意義があり、目的意識に根ざした仕事と、現代的で柔軟な職場を重視している。自らの判断を支えるテクノロジーを求めており、仕事を遅らせるシステムは望んでいない。次の世代であるアルファ世代は、さらにシームレスな支援を期待するだろう。AIが事務負担を取り除き、患者と直接向き合う時間を取り戻せば、医療の仕事は、そもそも医療の道を選んだ理由により近いものになる。

世界的な人材獲得競争において、これは戦略的な強みとなる。AIは、熟練した人々が働き、定着し、キャリアを築きたいと思う分野へと医療を変える助けとなる。

3. 事後対応型のケアから予防的ケアへ

重篤な状態や慢性疾患を早期に発見することは、世界の医療における最大の機会の一つだ。多くの重大な疾患は、本人が不調を感じるずっと前から兆候を示す。こうした初期の兆候は微妙すぎて、従来の方法では間に合うように捉えられないことが多い。

臨床医が連携された高品質のデータを利用できれば、AIは心不全、腎機能の低下、がんの発症を、症状が現れる数か月前に検知できる。例として大腸がんがある。最近のメタ分析では、AI支援による大腸内視鏡検査で、前がんポリープの検出率が約20％向上することが示された。ポリープを早期に発見すれば、治療が簡素になり、生存率が高まり、費用も抑えられる。

ただし、早期発見が機能するのは、データが連携されている場合に限られる。あまりにも多くの医療制度で、重要な情報がいまだに別々の場所、いわば「データの島」に残されている。画像検査、検査室の結果、病院の記録などだ。スペインの当院の病院ネットワークでは、すでに状況を変えつつある。800万人を超える利用者を持つデジタル患者プラットフォームを構築し、こうした情報を一元化した。患者は必要な情報をすべて得られ、臨床医は患者のデータを一か所でリアルタイムに確認できる。これにより、患者の健康状態の変化をチームがより明確に把握し、早期介入が可能になる。

リスクを早期に検知すれば、患者をより早く適切なケアにつなげ、回避可能な入院を防ぐ助けとなる。患者の健康が保たれ、医療制度の支出も減る。国民の健康増進は臨床上の目標であるだけでなく、経済的な目標でもある。生産性、社会参加、長期的な財政の安定は、いずれもそれにかかっている。

4. ケアの公平性を高める

次の課題はアクセスだ。今日、あまりにも多くの人々が「医療の宝くじ」のような状況に置かれている。受けられるケアは、今なお地理的条件に左右される。WHOは、45億人が不可欠な保健医療サービスを利用できないと推計している。現代の医療制度が受け入れるべきではない格差だ。しかし、世界のイノベーションの動向を見ると、この状況がいかに早く変わり得るかが分かる。

では、欧州特許庁によると、医療技術、バイオテクノロジー、医薬品は、現在、最も活発な技術分野の上位10分野に入っている。これらの分野の特許出願は、過去10年間で大幅に増加した。こうした進歩の多くが、デジタル診断から継続的なモニタリングまで、医療分野のAIを支えている。責任を持って活用すれば、イノベーションは今日の「医療の宝くじ」を、誰もが実際に公平にアクセスできる仕組みに変えられる。とりわけ、支援が届きにくい地域社会にとって大きな意味を持つ。

フォーラムは協働を通じて、リーダーが医療制度を強化する取り組みをどう支援するか

ヘルス・アンド・ヘルスケアセンターは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えなど、世界各地の医療制度が直面する課題を理解するため、リーダーをつなぐ。

信頼に基づく対話と官民連携を通じて、同センターはパートナーが共通の優先課題について足並みをそろえ、健康成果の改善に向けた集団的な行動を進められるよう支援する。

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