オースティン・ヘルスのEMRおよびICTサービス担当ディレクター、アラン・プリチャード氏
Microsoft (MSFT): オースティン ヘルスは、増大する医療データを管理するという課題に対するソリューションとして、生成 AI をどのように考えていますか?
アラン・プリチャード（AP通信）：医療現場では、臨床医は複数の情報源から得られる膨大な量の複雑なデータを処理するのにかなりの時間を費やしています。これは大きな認知的負担になる可能性があります。特に、臨床医は患者と充実した時間を過ごし、思いやりのあるケアを提供する必要があるため、その負担は大きくなります。そのため、生成型AIの大きな魅力は、複雑な情報を臨床医にとって意味のある方法で統合し、必要なときに必要な場所で効率的に提供し、臨床医が患者と過ごす時間を増やすことができる点にあると思います。
たとえば、現在の電子医療記録システム (EMR) は、医療サービスにおける単なる 1 つのシステムではありません。臨床医は、必要な情報をすべて入手するために、複数の場所を調べる必要があります。もちろん、EMR はデータを記録して保存し、検索できるようにするために設定されています。それが EMR の役割です。しかし、直感的で現代的なインターフェースとして設計されていません。ジェネレーティブ AI には、それを変える力があります。なぜなら、自然言語は最も直感的なインターフェースだからです。
私たちは、医療従事者が日々扱う複雑なデータセットの検索性とアクセス性を、生成型 AI によってどのように高められるかを研究しています。これにより、医療従事者が必要な情報をより簡単かつ迅速に入手できるようになり、認知負荷が軽減され、患者ケアの効率が向上します。
マイクロソフト： オースティン ヘルスが医療業務の改善のために検討した、具体的な生成 AI の使用事例について詳しく説明していただけますか?
AP: ビクトリア州政府が現段階では臨床現場で生成 AI の使用を禁止しているため、私たちはこれまでユースケースを製品化していません。当然のことですが。生成 AI が業界にどのような価値をもたらすのか、そしてそれを安全かつ倫理的に使用するためにどのような手順を踏む必要があるのか、より強固なエビデンス ベースが必要であることには私も同意します。
しかし、私たちは本当にエキサイティングな Microsoft 製品にアクセスでき、それらを使用して少量のデータで何ができるかをテストしています。最初のテストの 1 つは、スキャンされた医療記録の内容を読み取ることに焦点を当てていました。これは、医師が目を通さなければならない 20 年分の PDF および JPEG ドキュメントのリポジトリです。軽量テストとして、GPT-4 Turbo with Vision を使用して 1,000 のドキュメントを読み取り、インデックスを作成しました。これは非常に強力で効果的であることが証明されました。たとえば、「喘息」という単語で検索したところ、一見「喘息」と認識できない手書きの単語も検出されました。
もう 1 つの初期トライアルでは、医師、看護師、薬剤師が臨床ガイドラインにアクセスしやすくすることに重点を置きました。SharePoint にはこうしたガイドラインが何百と保存されており、これらは病院の日常業務に欠かせません。しかし、SharePoint システムではガイドラインの検索は可能ですが、患者のベッドサイドですぐにアクセスできるように最適化されていません。また、正当な理由により、複数のガイドラインが類似した臨床トピックを扱っている場合があり、適切な情報の検索が複雑になる可能性があることもわかりました。ガイドラインのリポジトリは GPT-3 でインデックス化されており、生成 AI が内部データベースのみを検索するように制限し、インターネットで回答を探すのを防止しています。これにより、取得した情報の信頼性と適切性を確保できます。
これらの予備試験ではすでに有望な結果が出ており、私たちが試験を見せた医師や看護師たちは、ケア現場でこの情報にアクセスする方法がどのように変わるのかに非常に感銘を受け、興奮しています。
MSFT: オースティン ヘルスは、臨床現場における生成 AI の責任ある導入を確実にするために、どのような措置を講じていますか?
AP: 私たちの最大の懸念の 1 つは、生成 AI の出力の正確さを検証する方法を見つけることです。私たちの指示に従って正しい情報を取得する能力は確認していますが、見逃している可能性のあるものについてはあまり把握していません。したがって、このテクノロジーに対する一般の信頼を築く上で、私たちにできる最も重要なことは、それが正確で信頼できるものであることを実証する研究を実施することです。
また、マイクロソフトの安全な環境も最大限に活用しています。これは、AI の倫理的使用とデータ セキュリティに関する厳格な管理が備わっているため重要です。当社のデータが他のモデルのトレーニングに使用されないように厳重に管理しており、これは医療の観点から非常に重要です。
私たちは前進していますが、その過程では安全性、プライバシー、信頼をあらゆる段階で確保する方法でそれを行っています。生成 AI の力は非常に魅力的です。それでも、私たちのような組織の役割は、健全な研究原則を適用し、イノベーションを加速するために必要な正確で信頼性の高い結果を得ることだと私は信じています。
マイクロソフト： 将来、オースティン ヘルスは、生成 AI の将来の統合によってヘルスケアにどのような変化が起こると予想していますか?
AP: 近い将来、現在 SharePoint に保存しているガイドラインのような従来のドキュメントベースのシステムから移行する予定です。将来的には、適切なガバナンスと制御を備えながらも PDF ドキュメントに依存しないナレッジ ベースに移行することになるでしょう。これにより、コンテンツの検索が臨床医にとってより高速で正確かつ直感的になります。これにより、医療情報を活用して意思決定と患者ケアを強化する方法が劇的に改善される可能性があります。
また、近い将来、音声と生成 AI を組み合わせて、医師が医療記録にメモを追加したり、コンテンツを検索したりすることをより効率的に行うことができるようになると想像できます。
当社のプラットフォームでは、Oracle Health や Microsoft Dynamics などのシステムからデータを統合できます。つまり、生成 AI を使用して、あらゆるワークロード、あらゆるデータ、あらゆるインタラクションを効率と有効性のために最適化する方法を安全に調査し、理解し続けることができるフレームワークが準備されているということです。この重要な初期基盤は、将来の安全で持続可能な生成 AI イノベーションの基盤となります。
この旅はまだ始まったばかりです。成熟と革新の次の段階に進む前に、生成 AI の価値を定量化するリーダーが必要です。しかし、このテクノロジーによって業界のつながりが強化され、アクセスしやすくなり、医療従事者と患者のニーズをよりよく満たせるようになる様子がすでに見え始めています。生成 AI が医療の状況を根本的に変えると私は確信しています。
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