科学技術の革新は、医師が病気や疾患を治療する方法の改善の中核を担っています。
デジタル化に関して、医療業界は歩みは遅いものの前進しています。大量の機微情報を扱う、厳格な規制のある分野で、課題に対処しながら進んでいます。
この分野で特に注目される取り組みの一つが、患者一人ひとりの病歴をデジタル化した電子健康記録の導入を10年以上にわたって推進してきたことです。
この技術はまだ理想にはほど遠いものの、ようやく前進しつつあるようです。PwCヘルス・リサーチ・インスティテュートが今月発表した報告書によると、基本的な電子健康記録を導入している病院は約90%に上り、10年前の9%から増加しました。
医療提供者と患者のつながりも強まり、収集される情報量は絶えず増えています。
ここでは、デジタル技術がライフサイエンスや医療のほかの分野にどのような影響を与えているか、そして今も残る課題を紹介します。
インターネットは、医師同士を含め、医師と情報源をつなぐ
インターネットによって、医師や医学生は学習に役立つ情報源とこれまで以上につながっています。これに伴い、Figure 1のようなソーシャルメディア・プラットフォームも登場し、診断に行き詰まった症例について医師同士が知見を持ち寄れるようになっています。
Figure 1の共同創業者であるジョシュア・ランディ医師はBusiness Insiderに、Figure 1は「医療の中枢神経系」を目指していると語りましたが、見た目は「医師向けのInstagram」のようかもしれません。このアプリでは、医師が診断に行き詰まった症例を（患者の同意を得て）投稿し、ほかの医師が解決に協力できます。一つの投稿に数千件の反応が寄せられることもあります。ランディ氏によると、このプラットフォームの利用者は世界で約150万人に上り、医師、看護師、その他の医療専門家が含まれます。
より高性能な機器が測定値を取得し、それに応じたケアを人の助けなしに提供する
医療機器やフィットネストラッカー全般の接続性が高まり、心拍数から血糖値までスマートフォンで確認できるようになっています。
医療機器メーカー、エドワーズライフサイエンスの最高経営責任者マイク・ムサレム氏はBusiness Insiderに、特にクローズドループ・システムが今後数年で大きく普及すると語りました。こうしたシステムは測定値を取得し、その値に基づいて人の介入なしに治療を施すことができます。
たとえば9月、FDAは承認しました。この装置は「人工膵臓」と呼ばれることが多く、14歳を超える1型糖尿病患者を対象としています。メドトロニック製のMiniMed 670Gという装置で、血糖値を自動的にモニタリングし、必要に応じてインスリンを投与します。常に血糖値を確認したり、注射したりする必要はありません。
こうしたクローズドループ・システムに期待されているのは、定型的な作業の一部を担い、医師や患者が重要な問題に集中できるようにすることです。
コンピューターが医師にセカンドオピニオンを提供する
医療の分野では、機械学習と画像診断は密接に結びついているようです。たとえばGEは、医師がどの検査結果により注意を払うべきか判断できるよう、今後3年間にわたりカリフォルニア大学サンフランシスコ校と提携するとFast Companyが報じています。プロジェクトの一つは、X線画像の読影から命を救う可能性のある治療を行うまでの時間を短縮することを目指しています。
この分野に乗り出したのは彼らだけではありません。Watson Healthは6月、画像技術を使った「コグニティブ・イメージング」が実社会でどのように機能するかを確かめるため、15を超える病院や企業と提携していると発表しました。この協業により、2017年に予定されているサービスの開始前に、何がうまくいき、何がうまくいかないかをWatson Healthが把握できるようになります。
画像分野にとどまらず、Watsonは創薬にも乗り出し、がん治療の指針づくりにも取り組んでいます。12月9日の乳がん学会で、IBMはがん診断プログラムのデータも発表しました。Watsonにはインドの患者約700人の診療記録が与えられ、腫瘍ボードの医師と同じように最適な治療方針を判断するよう求められました。研究者によると、Watsonの回答は約90%の割合で腫瘍ボードと一致しました。IBMの副最高医療責任者アンドリュー・ノーデン医師はBusiness Insiderに、これはIBMの予想どおりの結果だと語りました。腫瘍ボードと100%一致するなら、スーパーコンピューターにセカンドオピニオンを求める理由はないからです。
低価格化するシーケンシング技術により、より多くの人が新たなデータ、つまり自分のDNAにアクセスできる
2003年に初めてヒトゲノムの塩基配列が解読されたことで、人体の研究方法は変わりました。当時は解読に総額27億ドルという巨額の費用がかかり、13年を要して30億個すべての塩基対を23対の染色体から読み取る必要がありました。
現在では、高性能なシーケンシング・プラットフォームのおかげで、ヒトゲノム全体の解読費用はわずか1,000ドルまで下がりました。
DNAに記録された情報を一つ残らず把握できれば強力な手段となり、費用の低下によって、はるかに多くの人がその情報を利用できるようになります。
製薬会社はデータを活用している
電子健康記録に蓄積される情報が増え、遺伝子データもより容易に利用できるようになるなか、製薬会社はこうした進歩を活用し、より良い治療成果を上げたり、より効果的な医薬品を生み出したりできる立場にあるはずです。
しかし、期待されたほど進展が速くないのには理由があります。ZSのプリンシパルであるプラタップ・ケドカー氏はBusiness Insiderに、現在の医薬品の支払いの仕組みが原因で、製薬業界ではデジタル化の影響が広がっていないと語りました。健康保険会社から医療提供者、薬剤給付管理会社まで、それぞれ異なる収益モデルを持っています。
たとえば価値に基づく価格設定を考えてみましょう。目標は、医療の質を高めると同時に医療費を削減することです。医薬品に価値に基づく価格設定を適用するとは、使用ごとに支払うのではなく、薬の有効性に応じて支払いを定めることを意味します。これは大きな転換であり、実現には時間がかかる種類の変化だとケドカー氏は述べました。
