世界の健康の公平性は、まだ実現されていません。
遠隔医療などの仮想ケア技術は、世界の健康の公平性を大きく向上させる可能性を持っています。
この予測的かつ個別化された医療の最終的な成果は、国の規模、所在地、経済発展の段階にかかわらず、医療上の危機を防ぐ早期の医療介入が可能になり、各国でより良い結果につながることです。
質の高い医療へのアクセスは、さまざまな理由から世界的な課題となっています。医療従事者の不足、政治的な不安定さ、経済の変動は、国の規模や経済発展の段階を問わず影響を及ぼしています。もう一つの大きな障壁は、世界の健康の公平性拡大を論じる際に見過ごされがちですが、多くの医療サービスが依然として、患者が診療所や病院を訪れる従来型の方法で提供されている点です。対面診療が必ずしも必要ではない場合でも、さまざまな理由で医療へのアクセスが限られている患者にとっては、障壁となり得ます。
進行中の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックで世界が目の当たりにしたように、遠隔医療などの仮想ケア技術は、医療従事者から遠い地域に、医療へのアクセスを大きく広げる機会をもたらしました。
世界経済フォーラムは、医療の現状をどのように改善しているのでしょうか。
保健医療センターは、世界中の保健医療制度が直面する課題（アクセス、公平性、レジリエンス、備えなど）を理解するために、リーダーたちをつなぎます。
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優先課題を共有し、健康増進の成果向上に向けた集団的行動を推進できるよう支援しています。
低コストの遠隔患者管理
遠隔医療は、仮想ケアの第1世代として登場した当初から、世界中の何百万人もの人々が初めて利用するようになりました。対面診療に伴う時間、費用、自己負担の費用、非効率性が解消される点が高く評価されました。
しかし、遠隔医療は、医療を患者の自宅中心に再編し、はるかにアクセスしやすく、手頃な価格にするための始まりにすぎません。遠隔患者モニタリングや管理などの次世代技術は、自宅で装着される医療用グレードのバイオセンサーからリアルタイムかつ継続的にデータを収集・分析するもので、世界中の臨床医が、これまでにない方法で健康格差や健康の社会的決定要因に対処することを可能にします。
圧倒的多数（85%）は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミックの初期に遠隔医療を利用した患者であり、高所得国に住んでいました。これらの患者は、おそらく有線のブロードバンド・インターネット接続を利用していたと考えられます。ただし、疾患の悪化や関連する入院を防ぐことを目的とした、技術を活用した遠隔患者管理プログラムを効果的に導入し拡大するには、必ずしも自宅のブロードバンドや、その他の高コストな技術が必要なわけではありません。
世界は仮想医療の準備ができています
世界人口の95%が、モバイル・ブロードバンド・ネットワークでカバーされていることをご覧ください。GSMA Intelligenceによれば、2021年末時点で人口の55%がモバイルインターネットを利用していました。これらのモバイルネットワークは、ほとんどの場合、何マイルも離れた医療提供者とデータを無線で共有するのに十分な性能を備えています。
同様に、モノのインターネット（IoT）無線センサーの平均コストは2004年から2018年にかけて200%下落し、1個44セントになりました。コストが大幅に下がった一方で、無線のウェアラブルセンサーは性能や機能が大きく向上しています。例えば、消費者向けのスマートウォッチやリングにはこうしたセンサーが組み込まれており、主に運動量、睡眠、心拍数などのバイタルサインの記録に使われています。
臨床目的の医療用グレードのウェアラブル機器も大幅に進化しています。これらは数十種類のバイタルサインや新規のバイオマーカーを収集でき、機械学習技術によって分析することで、臨床医は特定の患者にとっての正常な状態を把握できます。こうしたセンサーは価格も大幅に下がっており、所在地にかかわらず、患者の自宅での継続的なモニタリングを拡大するための手頃な選択肢となっています。
これらのバイオセンサー、患者のバイオマーカー、スマートフォンやその他のモバイル機器から入力されたその他のデータは、既存のモバイル・ブロードバンド・ネットワークを通じて、医療提供者の画面まで自動的に送信できるようになりました。
データサイエンスに支えられた臨床医の意思決定
臨床データは極めて重要ですが、患者のケアチームにとって意味のあるものにするには、そのデータに分析を適用する必要があります。その追加の工程を経ずに膨大なデータを臨床医に提供すると、人員不足と増大する医療需要に直面している可能性が高い臨床チームの負担になります。そのため、世界の健康の公平性を拡大する3つ目の柱は、データサイエンス技術を幅広く適用し、高い精度でケアを個別化し、成果を予測することです。
既存の人工知能や機械学習のアルゴリズムは、受信した情報を患者の健康状態や病歴、さらに何百万件もの同様の患者データと照合し、潜在的な健康上の危機を臨床医に即座に通知できます。数日から数週間前というこの高度な警告があれば、臨床医は遠隔診療または対面診療によって介入し、潜在的な健康上の緊急事態を防ぐことができます。
データサイエンス技術は、56%の臨床医が今後の意思決定でより多く活用されると考えている技術であり、より緊急のケアが必要な患者に関する洞察を提供することで、医療従事者の認知的負担を軽減することもできます。その結果、臨床医は、長年の教育、訓練、経験を最大限に活かし、さらに限られた医療資源をより公平に分け合えるはずのリソースを減らす、有害で高コストな事態を防ぐことができるようになります。
データサイエンス、モバイル・ブロードバンド・ネットワーク、バイオセンサーの進歩は、遠隔医療と遠隔患者モニタリングの急速な普及と相まって、医療提供者コミュニティにおける大きな転換点として認識されています。例えば2022年には、世界の臨床医の63%が、10年後には大半の診療が遠隔で行われると予想していました。さらに、臨床医の49%は、今後10年間で医療の大半が患者の自宅で提供されるようになることに同意していました。
効果的な遠隔医療は、効果的な連携にかかっています
医療提供者の賛同と技術的支援があれば、患者の自宅での予防医療や慢性疾患のケアにより、健康上の成果を向上させ、コストの増加を抑えることができます。このアプローチには、医療提供者、患者、政府運営および民間の医療保険者、地域社会を基盤とする組織、技術開発者の間で、より緊密な協力が求められます。これらの関係者が協力することで、病院レベルのケアや退院後のケア、さらに慢性疾患の管理において、自宅を安全に第一の選択肢とするパラダイムシフトを生み出せるでしょう。
今後も、政府、保険者、技術企業、新たなケア提供者が連携し、確立されたツールや新しいデータサイエンスの革新に注力する取り組みを通じて、この動きは広がっていくでしょう。この予測的かつ個別化された医療の最終的な成果は、国の規模、所在地、経済発展の段階にかかわらず、医療上の危機を防ぐ早期の医療介入が可能になり、各国でより良い結果につながることです。
