グローバルファンドの支援を受ける国々は、AIを活用して医療へのアクセスを拡大し、検査件数を増やし、保健医療従事者を最も必要とされる場所へ導いています。
既存のAIの活用事例は、妥当なコストで規模を拡大でき、感染症の撲滅を加速させるのに役立ちます。
AIの導入が各国の変化する能力に見合ったものとなり、多国間の資金提供者がリスクを分担し、共有インフラを構築するとき、私たちは主要な疾病を終息させ、持続可能な、より賢明で公平な医療制度を実現できます。
COVID-19からの回復がなお続いていた中、2022年から2023年にかけてMpoxの大流行が世界を襲いました。最初に確認されたのは、コンゴ民主共和国（DRC）の遠隔地の鉱山コミュニティやラストマイルの村々で、その後、近隣諸国へと広がりました。この結果、歴史的にまれな疾病が広範囲に風土病の流行地域を越えて、欧州やアジアにまで広がる。
Mpoxは感染力が非常に強く、致命的となる場合もあります。風土病の地域では、紛争、気候パターンの変化、人口の移動といった課題が重なり、インフラや保健医療人材の不足とも相まって事態を複雑にしています。DRCや流行が続いている近隣地域では、世界の健康安全保障を維持するため、地域社会内や国境での迅速なMpox検査が当時も今も不可欠です。
AIはMpoxの拡散防止にどう役立つか
ここに、この闘いに新たな味方が加わりました。人工知能（AI）です。ルワンダでは、政府と協力してMpox皮膚画像検出AIツールを開発・導入し、保健従事者がウガンダ、ブルンジ、DRCとの主要な国境検問所でモバイル端末を使用できるようにしました。このAIによる皮膚検査は、分子スクリーニング法を補完し、早期発見、流行の抑制、重篤なMpox症例のリスクがある脆弱な集団の保護を促進します。
アルゴリズムによるスクリーニングとサーベイランスの仕組みは、状況や集団に合わせて、他の感染症にも応用できます。グローバルファンドの支援を受ける国々は、2018年以降、保健省や地域社会を通じてAIを導入し、結核の管理において、医療へのアクセスを拡大し、検査件数を増やし、保健医療従事者を最も必要とされる場所へ導いてきました。この既存の基盤は、妥当なコストで拡大し、他の感染症のスクリーニングにも活用できます。
AIイノベーションの次の時代に向けて、グローバルファンドおよび他の多国間機関は、医療分野全体で費用対効果の高いAIツールを導入する動きと、良質で安全なデジタル基盤への投資を維持することとのバランスを取る必要があります。医療制度は、診断から、トリアージや治療の支援、意思決定支援に至るまで、ケアの連続体全体にわたって機能しており、人的・インフラ的な能力に限りがある国々においてもそうです。
AIがあらゆる産業を変革する中、グローバルファンドは各国と協力し、医療分野に関連する重要な問いを投げかけています：
直面している課題は何か？
今日、どのAIの応用が意味を持つか？
進歩を加速させるために、どのように展開できるか？
どのように規模を拡大できるか？
その答えは、明確な変革理論にあります。新しい技術を採用することで、各国は革新をデジタル成熟度と財政的な準備状況に適合させることに成功しており、「完璧な」基盤を待つことも、先を行き過ぎることもなく、自国の能力に合わせて段階的に前進しています。
フォーラムが協働を通じて指導者による医療制度の強化を支援する方法
Centre for Health and Healthcareは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えを含め、世界の医療制度が直面する課題を理解できるよう、リーダーをつなぎます。
信頼に基づく対話と官民協働を通じて、同センターは、パートナーが共通の優先事項に沿って連携し、健康アウトカムの改善に向けた集団行動を推進することを可能にしています。
パイロット事業は国の保健プラットフォームに組み込む必要がある
AIツールは規模拡大を前提に設計されなければなりません。つまり、単一用途のアプリを超えて、モジュール式のオープンアーキテクチャ・プラットフォームへと移行する必要があります。当初から、パイロット事業は保健省や国のデジタルヘルス・プラットフォームに組み込まれるべきであり、新たな疾病、地域、機能に適応できる相互運用可能なコンポーネントで構築されるべきです。
この構想を実現するためには、質の高いデータとデジタルシステムの基盤への投資を継続しなければなりません。他の医療投資を導くものと同じ厳格な基準と説明責任の枠組みをAIツールにも適用し、既存のシステムや成熟度に合わせて調整されたツールの導入を各国で支援します。AIには計り知れない可能性がある一方で、それは全く新しい運用方法でもあり、安全で、合理的、倫理的かつエビデンスに基づく拡大を通じて導入される必要があります。
信頼性の高い電力、保健施設レベルの接続性、デジタル化された患者登録簿といった基本的なデジタルインフラを有する国々は、すでにシンプルなAIツールを導入できます。これには次のものが含まれます：トリアージチャットボット、在庫切れアラートのダッシュボード、AIによるテキストメッセージのリマインダー。
国のデジタルシステムが成熟するにつれて、予測サーベイランス、自動画像診断、医療運営と労働生産性アプリの最適化など、より高度なアプリケーションを展開できるようになります。成熟度の進んだ国々（相互運用可能な国家保健情報交換、安定したブロードバンド、保守予算を備えた国）は、リアルタイムの流行予測や精密な資源配分モデルといった高度な分析の導入を検討できます。
AIは持続可能かつ拡大可能なペースで導入されなければならない
この段階的アプローチにより、各国は持続し拡大できるペースでAIの活用を進めることができます。堅牢な基本的デジタルインフラが利用可能であることこそが、ルワンダがMpox皮膚画像検出AIツールを活用することを可能にしているのです。
こうした投資の明白な利点にもかかわらず、低所得国は高い借入コストと限られた予算に直面しています。多国間機関による譲許的融資や助成金は、プールされた資金の動員、ハードウェアおよびソフトウェアの優遇価格の確保、制度的資金供与の国のデジタルヘルス戦略およびデータ標準との整合によって支えることができます。
ソーラー電源のサーバー、地域分析ハブ、ラストマイル・ネットワークなどの共有インフラを支えることで、これらの機関は初期リスクの多くを負担し、各国が財政的負担を一度に背負うことなく、AIを公共システムに統合するために必要な準備期間を与えます。もちろん、これらは、初期の資金源にかかわらず、各国が明確な主体性を持ち、完全な持続可能性を実現できるものでなければなりません。
世界の医療のためにAIの力を活用するため、制度的資金提供者と政府は、次の4つの重要原則を採用できます：
1. 成熟度に照らして準備状況を評価する
デジタル成熟度と財政的準備状況の曲線上で、ある国がどの位置にあるかに基づき、すべてのAI提案を評価する。
2. 野心の段階的設定
AIユースケースの複雑さを成熟度レベルに合わせる。シンプルなツールから始め、システムや予算が強化されるにつれて高度なAIへと拡張する。
3. 官民の共同投資を義務づける
主要なAIイノベーションは民間部門によって推進されています。政府、多国間資金機関、民間パートナーがコスト、専門知識、リスクを分担し、機能的で持続可能なデジタル市場で活動できるよう、資金拠出を設計する。
4. 各段階での主体性を計画する
パイロットから規模を拡大したプラットフォームへの移行を導く、明確な引き継ぎロードマップを、成熟度の各段階に合わせて定義する。
AIの導入が各国の変化する能力に見合ったものとなり、多国間の資金提供者があらゆる関係者を集めてリスクを分担し、共有インフラを構築するとき、私たちは技術の真の約束を実現できます。すなわち、主要な疾病を終息させ、持続可能な、より賢明で公平な医療制度です。新奇さを超えて、規模で機能し、誰一人取り残さない解決策へと移行すべき時が来ています。
