新興国は予測によると2020年までに成熟経済国を上回り、全体のデータ生成量で、医療データの量は、データの中でも最も急速に成長している分野の一つであり、毎年48％増加すると推計されています。
データはどこから生まれるのか？
技術主導の進歩は、ゲノム解析、クラウドおよびエッジコンピューティングの普及をはじめ、医療提供モデルに大きな影響を与えています。これには、ドローン配送システム、人工知能、および医療用モノのインターネット（IoMT）が含まれます。こうした技術革新により、特に医療分野でデータの爆発的な増加が進んでいます。
この急速な成長により、医療分野では、ますます大規模かつ多様化するデータを管理するという課題に直面しています。一方で、あまり目立たないものの重大な問題として、新興国が「データは豊富だが情報は乏しい」状態に陥るリスクがあります。これは、データが大量にあっても、患者の転帰を改善するための実行可能な知見に必ずしもつながらないというパラドックスです。
新興国はこの罠をどのように回避できるのでしょうか。ルワンダのような新興市場が、医療データの指数関数的な増加を活用し、先進市場を飛び越えて発展するためには、3つの重要な検討事項があります。すなわち、熟練した人材を育成すること、相互運用性を備えたシステムを構築してデータのサイロ化を解消すること、そして先進的なデータ政策を策定することです。
人材育成の適応
健康データは、データ源、関係者、そして能力がますます拡大する、動的で複雑なエコシステムの中で生成されています。デジタルヘルスの新たなモデルや患者のニーズに適応するため、医療人材に求められるニーズも必然的に変化しつつあります。人材育成戦略では、まず既存の臨床および非臨床スタッフとその職務を調査し、次に今後10〜15年の間に多くのデジタル技術が保健分野で広く導入された際に、技術主導の進歩が医療従事者の役割と職務にどのような影響を与えそうかを分析することから始めるべきです。医療人材のデジタルリテラシーを高めるためには、ゲノム解析、遠隔医療やその他の遠隔患者ケアの経路、人工知能、ビッグデータなどの特定分野に重点を置き、新たなスキルが必要になります。求められるスキルの変化は、既存および将来の医療スタッフを対象としたカリキュラム設計、研修または再研修、そして能力開発プログラムに影響を与えるでしょう。
新興国は特に変化を受け入れる意欲が高く、初期導入者となる傾向があり、多くの分野で革新を取り入れることは、人材育成の新しい方法を採用するうえでの強みとなります。例えば、ルワンダは、新興国の革新的な環境を求める主要な科学技術機関を誘致してきました。特に、アフリカ数学科学研究所（AIMS）およびカーネギーメロン大学（CMU）-アフリカは、いずれもルワンダにキャンパスを構えています。これらの機関は、アフリカおよびそれを超えた地域において、現地固有の課題解決に取り組む優秀なデジタル人材を育成する一翼を担っています。ルワンダのような国は、こうした機関を活用し、ゲノム解析、ビッグデータ分析、バイオインフォマティクスを含む医療分野の新たな人材ニーズに対応するカリキュラムやプログラムを開発できます。保健教育機関は、人材の既存のギャップを埋めるためのスキルアップや新たな専門職の育成を支援するとともに、適切に訓練された保健専門職を十分な数確保することができます。
データの相互運用性は極めて重要
ほとんどの保健システムが電子カルテ（EHR）を利用しているものの、異なる医療提供者や医療施設間で相互運用性を備えているのはごく一部に限られています。医療記録システム間の相互運用性の欠如は、機能するデジタルヘルスシステム、患者にとってシームレスな医療体験、そして効率的な支払いと償還を実現するうえでの主要な障壁となっています。大きな課題は、ある情報システムから別のシステムへデータを送信するために使用できる、包括的で広く受け入れられた標準が存在しないことでした。
FHIR（高速医療相互運用性リソース）は、医療情報を交換するための標準であり、インターネットベースのアプローチを採用して、EHRの異なるオペレーティングシステム間でデータへのアクセスを可能にするため、大きな注目を集めています。これにより、複数の医療提供者による治療を受ける患者は、従来の紙ベースの記録や分断された診療記録を扱う必要がなくなり、病歴、検査結果および画像、入院記録、服薬情報を統合した包括的な個人健康記録の恩恵を受けられるようになります。
FHIR標準は、広範な相互運用性と統合に向けた重要な一歩です。FHIR標準の最新の進展により、技術的な障壁が低減され、より優れたデータモデルとワークフローが定義されつつあります。
多くの国や機関が、eヘルスおよびデジタル技術の戦略を策定または更新しています。初期導入段階にある、またはデジタルヘルスを構築中の新興国は、定着し老朽化したシステムにおけるサイロ化された断片的なデータという現在のデータ環境を再現するのではなく、当初から相互運用可能なシステムを導入することができます。これらの国は、FHIRのような標準を採用することで、技術的な障壁を下げ、広範な研修の必要性を減らすとともに、より低いコストで質の高いケアマネジメントのための情報交換を促進できます。
データガバナンスと政策の強化
保健データ量の増加により、データガバナンス、プライバシー、セキュリティに関する懸念が高まっています。データガバナンスには、個人レベルの情報を収集し保護する必要性と、個人および集団に価値を生み出すために情報を共有する必要性との間で、バランスを取ることが含まれます。多くの国が、データへのアクセス、プライバシー、セキュリティに関する課題に対処するため、政策や規制を見直しています。医療データは機微性が高いため、これは重要な意味を持ちます。これは特にゲノムデータに当てはまります。ゲノムデータは、個人やその親族に関連する最も機微な情報の一つです。
精密医療による飛躍プロジェクトは、世界経済フォーラムと協力してルワンダ政府が試験的に実施しているもので、ゲノムデータに関するガバナンスのプロトコルと政策の一例を示しています。このプロジェクトは、新興国がレガシーシステムを迂回し、精密医療の導入を加速させる方法を示すことを目指しています。
各国が国家のデータガバナンスのプロトコルと政策を策定するにあたり、地域または国際的な基準との整合を念頭に、部門間での調和を考慮する必要があります。例えば、一般データ保護規則（GDPR）は、欧州連合域内における健康データを含む個人データの収集、保管、処理に関する法的要件を定めています。欧州の国や組織との貿易または協力協定の結果として、EU非加盟国の多くが「GDPR型」の規制を導入しつつあります。国際的な整合性を適切に確保しつつ、医療データに関する国内の懸念にも対処するためには、政策立案者による慎重な配慮が鍵となるでしょう。
急速に拡大する医療データの環境では、新興国が財政的および技術的資源の制約、ならびに法的・倫理的問題の数々に対処しながら、新しいシステムへの信頼を築くことが求められます。ルワンダは比較的小規模な新興国とみなされるかもしれませんが、同国は先見的であり、今まさにこれらの課題に取り組んでいます。ルワンダは、イノベーターが最良のアイデアや技術を試験的に導入することに安心して取り組める場所として、また、医療データの適切な収集、活用、実験を政策環境が支えている場所として、ますます認知されつつあります。同国は現在、定着し老朽化した保健システムが負担するコストのごく一部で、新たなデジタルヘルスモデルへの適切な投資を行っています。
医療データの指数関数的な増加にどう対応するかについて万能の答えはありませんが、適切な基盤を築き、現在の障壁に取り組むことで、人々がコストを削減し命を救う質の高いサービスを利用できるようになり、その成果が現れるでしょう。
